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Simple WPF: WPF 自定义按钮外形

WPF的按钮提供了Template模板，可以通过修改Template模板中的内容对按钮的样式进行自定义。结合资源字典，可以将自定义资源在xaml窗口、自定义控件或者整个App当中调用

灰色预测GM(1,1)模型的理论原理

灰色预测是对时间有关的灰色过程进行预测。通过建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。由于笔者的水平不足，本章只是概括性地介绍GM（1，1）模型的理论原理，便于对初学者的初步理解目录一、灰色系统二、GM(1,1)灰色预测模型1.生成累加数据与紧临均值生成序列2.建立预测方程与参数估

算法金 | 一个强大的算法模型，GPR ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」抱个拳，送个礼高斯过程回归（GPR）是一种非参数化的贝叶斯方法，用于解决回归问题。与传统的线性回归模型不同，GPR 能够通过指定的核函数捕捉复杂的非线性关系，并提供不确定性的估计。在本

解密Prompt系列33. LLM之图表理解任务-多模态篇

这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案

从安装到配置，教你用Argo CD对接CCE集群完成测试、生产部署

本文使用两个CCE集群模拟测试及生产环境，使用gitlab仓库作为应用部署yaml文件存储仓库，通过Argo CD对接不同CCE集群完成测试、生产环境业务部署。

一文为你深度解析LLaMA2模型架构

本文对比LLaMA1和 LLaMA2模型的技术细节，了解LLaMA2模型的内部核心算法，包括与Transformers架构的差异，以及LLaMA2与国内大模型的异同，进一步加深了大家对LLaMA的理解。

聊一聊领域驱动与贫血模型

写在前面前段时间跟领导讨论技术债概念时不可避免地提到了代码的质量，而影响代码质量的因素向来都不是单一的，诸如项目因素、管理因素、技术选型、人员素质等等，因为是技术债务，自然就从技术角度来分析，单纯从技术角度来看代码质量，其实又细分很多原因，如代码设计、代码规范、编程技巧等等，但我个人觉得这些都是技

快速调用 GLM-4-9B-Chat 语言模型

一、确认本机显卡配置二、下载大模型国内可以从魔搭社区下载，下载地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files 三、运行官方代码 import torch from transformers import AutoModel

Swin Transformer：最佳论文，准确率和性能双佳的视觉Transformer | ICCV 2021

论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高来源：晓飞的算法工程

BigCodeBench: 继 HumanEval 之后的新一代代码生成测试基准

HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv

Google 发布最新开放大语言模型 Gemma 2，现已登陆 Hugging Face Hub

Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2，我们非常高兴与 Google 合作，确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型（2 个基础模型和 2 个微调模型）。发布的功能和集成包括： Hub 上的模型 Hugging Face T

更难、更好、更快、更强：LLM Leaderboard v2 现已发布

摘要评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们

【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

主要内容程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加

基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用

本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程》，作者： Echo_Wish。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT

解密Prompt系列32. LLM之表格理解任务-文本模态

这一章我们聊聊大模型表格理解任务，在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务，以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态，我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。

Android无障碍自动化结合opencv实现支付宝能量自动收集

Android无障碍服务可以操作元素，手势模拟，实现基本的控制。opencv可以进行图像识别。两者结合在一起即可实现支付宝能量自动收集。opencv用于识别能量，无障碍服务用于模拟手势，即点击能量。当然这两者结合不单单只能实现这些，还能做很多自动化的程序，如芭芭农场自动施肥、蚂蚁庄园等等的自动化，

【重磅】华为云盘古大模型5.0，正式发布！

2024年6月21日，在华为开发者大会2024（HDC 2024）上，华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布盘古大模型5.0，在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级；张平安还分享了盘古大模型在自动驾驶、工业设计、建筑设计、具身智能、媒体生产和应用、高铁、钢铁、气象等领域的丰富创新应用和落地实践，

详解联邦学习中的异构模型集成与协同训练技术

本文将详细介绍联邦学习中的异构模型集成与协同训练技术，包括基本概念、技术挑战、常见解决方案以及实际应用，结合实例和代码进行讲解。

算法金 | 一个强大的算法模型：t-SNE ！！

大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维和数据可视化的非线性算法。它被广泛应用于图像处理、文本挖掘和生物信息学等

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