打包工具解决的是前端整体的模块化，不只是局限于js的模块化，打包工具需要完成的功能有：1.模块打包：完成多个模块的打包，将多个模块的js文件打包到一个js里面。2.loader转换： 以webpack为例，可以使用loader完成格式的转换，改善兼容性问题。 3.代码拆分：可以拆分不同模块的代码，没...
模拟.NET实际应用场景，综合应用三个主要知识点：一是使用dnSpy反编译第三库及调试，二是使用Lib.Harmony库实现第三库拦截、伪造，三是实现同一个库支持多版本同时引用。
大模型学习 - 内网环境搭建 环境： 内网，以下安装均为离线安装 系统：Linux cdh12 3.10.0-1160.e17.x86_64 内存（377G）、GPU（P40-25G）*8） 安装Anaconda 参考： linux离线环境下安装anaconda anaconda python 版本
摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以
引言 水此篇博客，依旧是来自群里的讨论，最后说到了，在方法参数自定义了一个特性，用来绑定模型，优先从Form取，如果为空，或者不存在，在从QueryString中获取并且绑定，然后闲着无聊，就水一篇博客，如果大家有什么需求或者问题，可以找我，很高兴能为你们带来帮助。 IModelBinderFact
GLTF文件格式 glTF的全称（Graphics Language Transmission Format）图形语言传输格式。是三维场景和模型的标准文件格式。 glTF 核心是 JSON 文件，描述了 3D 场景的整个内容。它由场景结构本身的描述组成，内容其由定义场景图的节点的层次提供。 场景中出
大模型技术的发展和应用，预示着更加智能化、个性化未来的到来。如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车，语料便是珍贵的“燃料”。本次世界人工智能大会期间，合合信息为大模型打造的“加速器”解决方案备受关注。 在大模型训练的上游阶段，“加速器”中的文档解析引擎将助力大模型突破在书籍、论文、研报等文档中的版面解
创建 db.py db.py 文件是我们管理数据库连接和模型基类的地方。它让我们的代码更加模块化和可维护，实际生产中也是类似的，无论是在 FastAPI 或者 Flask 等框架中，当使用到 SqlAlchemy 时，的的确确需要一个单独 db.py，存储着引擎、会话以及模型基类。这个文件请务必建好
随着模型规模的增长，生成式人工智能的实现需要大量的推理资源。这不仅增加了每次生成的成本，而且还增加了用于满足此类请求的功耗。因此，文本生成的推理优化对于降低延迟、基础设施成本以及功耗都至关重要，其可以改善用户体验并提高文本生成任务的效率。 辅助解码是一种用于加速文本生成的流行方法。我们在英特尔 Ga
在ArchSummit全球架构师峰会2024上，华为云aPaaS平台首席架构师马会彬受邀出席，和技术爱好者分享AI原生应用引擎的架构与实践。
游戏工作室今天分享最新防封电脑模拟器改真机技术，适用于所有模拟器搬砖游戏，有效防止电脑模拟器封禁问题。 游戏搬砖玩家可以像使用真机一样流畅地操作游戏，电脑模拟器可以模拟真机的运行环境，让游戏服务器难以察觉到运行设备的差异，从而起到防封的作用更加安全。 重要提示：要多开模拟器，每个模拟器，都新建，并用
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
Yolo模型可分为4个维度的概念 模型版本、数据集、模型变体（Variants）、动态/静态模型。 Yolo各模型版本进展历史 Yolov（2015年华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 发布）Yolov2（2016年Joseph Redmon发布）Yolov3（20
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
从模型推理需要的开发板环境搭建到执行推理，本文主要是为大家介绍从Ascend910训练到Ascend310推理的昇腾开发全流程。
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
前面两篇随笔介绍了EAV模型（实体-属性-值）的设计思路和Winform前端对于通用查询的处理，本篇随笔继续深入EAV模型（实体-属性-值）设计的探讨，介绍实体属性的定义，以及根据不同属性的定义构建不同的输入控件处理，以及列表界面的展示。旨在结合关系型数据库的熟练使用、性能优势和MongoDB数据库...
我在随笔《EAV模型（实体-属性-值）的设计和低代码的处理方案（1）》中介绍了一些基本的EAV模型设计知识和基于Winform场景下低代码（或者说无代码）的一些实现思路，在本篇随笔中，我们来分析一下这种针对通用业务，且只需定义就能构建业务模块存储和界面的解决方案，其中的数据查询处理的操作。
“大模型我们走在最前面，我们需要去勇闯无人区，需要去冒前人没有冒过的风险。”近日，在百度一场内部颁奖活动中，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏指出，百度一直坚信技术可以改变世界，会一直沿着这条路走下去。 当天，李彦宏在颁奖时，向现场的获奖团队和个人表示祝贺并强调，“你们才代表百度，你们才代表最真实
Blazeface模型是Google推出的一款专为移动GPU推理量身定制的轻量级且性能卓越的人脸检测器，BlazeFace 在旗舰移动设备上以200-1000 + FPS的速度运行。 在本文中，我们将使用OpenVINO™ C# API 部署 Blazeface 实现人脸检测。
