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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (206)-- 算法导论15.4 3题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (206)-- 算法导论15.4 3题

三、设计 LCS-LENGTH的带备忘的版本,运行时间为O(mn)。需要写代码的时候,请用go语言。 文心一言,代码正常运行: LCS-LENGTH(Longest Common Subsequence Length)问题的带备忘的版本通常指的是使用动态规划(Dynamic Programmin...[2024/3/4]

万字长文学会对接 AI 模型:Semantic Kernel 和 Kernel Memory,工良出品,超简单的教程

万字长文学会对接 AI 模型:Semantic Kernel 和 Kernel Memory,工良出品,超简单的教程 目录万字长文学会对接 AI 模型:Semantic Kernel 和 Kernel Memory,工良出品,超简单的教程配置环境部署 one-api配置项目环境模型划分和应用场景...[2024/3/1]

无所不谈,百无禁忌,Win11本地部署无内容审查中文大语言模型CausalLM-14B

目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制,这并非是新鲜事,因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过,如果没有内容审查,恶意用户可能通过精心设计的输入(prompt)来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击,确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。 但我...[2024/3/1]

Huggingface初上手即ERNIE-gram句子相似性实战

大模型如火如荼的今天,不学点语言模型(LM)相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少,所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface(HF)也是现在搞LM离不开的工具了。 出于项目需要,以及实践出真知的想法,在此记录一下第一次使用HF和微调ERNIE-g...[2024/3/1]

offline RL | 读读 Decision Transformer

论文标题:Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling,NeurIPS 2021,6 6 7 9 poster(怎么才 poster)。 pdf:https: arxiv.org/pdf/2106.013...[2024/2/28]

AI数字人SadTalker实战

1.概述 AI数字人在营销和品牌推广中扮演着至关重要的角色,许多企业和个人正积极利用数字技术来打造属于自己的财富。有没有一种简单而免费的方式来创建自己的数字人呢?本篇博客笔者将为大家介绍如何搭建属于自己的AI数字人。 2.内容 2.1 什么是SadTalker? 生成头部说话视频通过人脸图像和...[2024/2/26]

zookeeper源码(09)follower处理客户端请求

在zookeeper中,follower也可以接收客户端连接,处理客户端请求,本文将分析follower处理客户端请求的流程: 读请求处理 写请求转发与响应 follower接收转发客户端请求 网络层接收客户端数据包 leader、follower都会启动ServerCnxnFactory...[2024/2/26]

AIGC程序员效能提升之道

得益于IT产业近几年的繁荣,老杨所在公司的业务也出奇的兴隆,每天干不完的工作背后,也意味着健康的消耗和体重的不断增加。 曾记否,刚毕业的老杨体重刚刚堪堪破百,同事们经常调侃他说是一阵风就能吹走,经过了十年的拼搏,他的体重终于达到了130斤。而自从来到这家公司之后,短短两年时间,他的体重暴涨了2...[2024/2/23]

OpenAI 的视频生成大模型Sora的核心技术详解(一):Diffusion模型原理和代码详解

OpenAI 的视频生成大模型Sora的核心技术详解(一):Diffusion模型原理和代码详解

标题党一下,顺便蹭一下 OpenAI Sora大模型的热点,主要也是回顾一下扩散模型的原理。 1. 简单理解扩散模型 简单理解,扩散模型如下图所示可以分成两部分,一个是 forward,另一个是 reverse 过程: forward:这是加噪声的过程,表示为\(q(X_{0:T})...[2024/2/23]

李宏毅2022机器学习HW3 Image Classification

Homework3 数据集下载 在本地环境下进行实验总是令人安心,但是又苦于网上找不到数据集,虽然kaggle上有数据集但是下载存在问题 于是有了一个天才的想法,间接从kaggle上下载(利用output文件夹中的文件是可下载这一机制将数据集从input文件夹拷贝到output文件夹),具...[2024/2/23]

开源大语言模型作为 LangChain 智能体

概要 开源大型语言模型 (LLMs) 现已达到一种性能水平,使它们适合作为推动智能体工作流的推理引擎: Mixtral 甚至在我们的基准测试中 超过了 GPT-3.5,并且通过微调,其性能可以轻易的得到进一步增强。 引言 针对 因果语言建模 训练的大型语言模型 (LLMs) 可以处理广泛的任务...[2024/2/23]

openai chatGPT 原理通俗介绍

引言 近年来,随着深度学习技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步。ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)作为一种先进的语言生成模型,在各类对话系统和智能助手中得到了广泛应用。 然而,尽管这些模型在生成文本方面表现出色,但如何保...[2024/2/21]

《Boosting Document-Level Relation Extraction by Mining and Injecting Logical Rules》论文阅读笔记

代码 原文地址 摘要 文档级关系抽取(DocRE)旨在从文档中抽取出所有实体对的关系。DocRE 面临的一个主要难题是实体对关系之间的复杂依赖性。与大部分隐式地学习强大表示的现有方法不同,最新的 LogiRE 通过学习逻辑规则来显式地建模这种依赖性。但是,LogiRE 需要在训练好骨干网...[2024/2/19]

《AI驱动下的开发者新生态》-2024长沙.NET技术社区活动-诚邀大家报名

回顾 2019年初,在.NET中文社区及包括苏州、广州、深圳等地区社区等大力推动、在众多企业的大力支持下,长沙地区的开发者们发起成立了长沙.NET技术社区,并组织了《2019年长沙开发者技术大会》,当时参会人数超过200多人,会上宣讲的约6个话题,也一度成为长沙地区比较热门的技术话题,在社区激起...[2024/2/18]

初步体验通过 Semantic Kernel 与自己部署的通义千问开源大模型进行对话

春节之前被 Semantic Kernel 所吸引,开始了解它,学习它。 在写这篇博文之前读了一些英文博文,顺便在这里分享一下: Intro to Semantic Kernel – Part One Intro to Semantic Kernel – Part Two Build a c...[2024/2/18]

基于Microsoft SemanticKernel和GPT4实现一个智能翻译服务

今年.NET Conf China 2023技术大会,我给大家分享了 .NET应用国际化-AIGC智能翻译+代码生成的议题 .NET Conf China 2023分享-.NET应用国际化-AIGC智能翻译+代码生成 今天将详细的代码实现和大家分享一下。 一、前提准备 1. 新建一个Co...[2024/2/18]

【Flink入门修炼】1-2 Mac 搭建 Flink 源码阅读环境

在后面学习 Flink 相关知识时,会深入源码探究其实现机制。因此,需要现在本地配置好源码阅读环境。 本文搭建环境: Mac M1(Apple Silicon) Java 8 IDEA Flink 官方源码 一、 下载 Flink 源码 github 地址:https: github.c...[2024/2/7]

句子嵌入: 交叉编码和重排序

这个系列目的是揭开嵌入的神秘面纱,并展示如何在你的项目中使用它们。第一篇博客 介绍了如何使用和扩展开源嵌入模型,选择现有的模型,当前的评价方法,以及生态系统的发展状态。第二篇博客将会更一步深入嵌入并解释双向编码和交叉编码的区别。进一步我们将了解 检索和重排序 的理论。我们会构建一个工具,它可以来...[2024/2/7]

一次人脸识别ViewFaceCore使用的经验分享,看我把门店淘汰下来的POS机改成了人脸考勤机

POS软件是什么?你好意思吗,还在用老掉牙的Winform。       门店被淘汰的POS机 销售终端——POS(point of sale)是一种多功能终端,把它安装在信用卡的特约商户和受理网点中与计算机联成网络,就能实现电子资金自动转账,它...[2024/2/5]

神经网络优化篇:详解如何训练一个 Softmax 分类器(Training a Softmax classifier)

如何训练一个 Softmax 分类器 回忆一下之前举的的例子,输出层计算出的\(z^{[l]}\)如下,\(z^{[l]} = \begin{bmatrix} 5 \\ 2 \\ - 1 \\ 3 \\ \end{bmatrix}\)有四个分类\(C=4\),\(z^{[l]}\)可以是4...[2024/2/5]

最新 Hugging Face 强化学习课程(中文版)来啦!

人工智能中最引人入胜的话题莫过于深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 了,我们在 2022 年 12 月 5 日开启了《深度强化学习课程 v2.0》的课程学习,有来自全球众多学员们的参加。课程已经完成更新,并且发布在 Hugging Face 官网 https...[2024/1/29]

一文深度解读多模态大模型视频检索技术的实现与使用

当视频检索叠上大模型Buff。 万乐乐|技术作者 视频检索,俗称“找片儿”,即通过输入一段文本,找出最符合该文本描述的视频。 随着视频社会化趋势以及各类视频平台的快速兴起与发展,「视频检索」越来越成为用户和视频平台实现高效查找视频、定位目标内容的新需求。 对于个人用户而言,面对海量的在线视...[2024/1/26]

Semantic Kernel 通过 LocalAI 集成本地模型

本文是基于 LLama 2是由Meta 开源的大语言模型,通过LocalAI 来集成LLama2 来演示Semantic kernel(简称SK) 和 本地大模型的集成示例。SK 可以支持各种大模型,在官方示例中多是OpenAI 和 Azure OpenAI service 的GPT 3.5+。今...[2024/1/26]

神经网络优化篇:详解超参数调试的实践:Pandas VS Caviar(Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar)

神经网络优化篇:详解超参数调试的实践:Pandas VS Caviar(Hyperparameters tuning in practice: Pandas vs. Caviar)

超参数调试的实践 如今的深度学习已经应用到许多不同的领域,某个应用领域的超参数设定,有可能通用于另一领域,不同的应用领域出现相互交融。比如,曾经看到过计算机视觉领域中涌现的巧妙方法,比如说Confonets或ResNets。它还成功应用于语音识别,还看到过最初起源于语音识别的想法成功应用于N...[2024/1/26]

神经网络优化篇:详解调试处理(Tuning process)

调试处理 关于训练深度最难的事情之一是要处理的参数的数量,从学习速率\(a\)到Momentum(动量梯度下降法)的参数\(\beta\)。如果使用Momentum或Adam优化算法的参数,\(\beta_{1}\),\({\beta}_{2}\)和\(\varepsilon\),也许还得选...[2024/1/24]

笔记本也能飞:运行chat大模型

背景 在过去的一年,ChatGPT的崛起彻底改变了我们与AI的交互方式。它不再是被动的信息提供者,而是成为了一个可以与我们自由交流、分享知识的伙伴。无论是生活中的琐事,还是工作中的难题,ChatGPT都能给出有价值的建议和信息。 同时,ChatGPT也在各个领域引发了深远的变革。在教育领域,C...[2024/1/24]

SpringBoot3集成Zookeeper

标签:Zookeeper3.8 ,Curator5.5; 一、简介 ZooKeeper是一个集中的服务,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步、提供组服务。分布式应用程序以某种形式使用所有这些类型的服务。 二、环境搭建 1、修改配置文件 # 1、拷贝一份样本配置文件 cp zookee...[2024/1/24]

Kafka 社区KIP-382中文译文(MirrorMaker2/集群复制/高可用/灾难恢复)

原文地址:https: cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/KIP-382%3A+MirrorMaker+2.0#KIP382:MirrorMaker2.0-Walkthrough:RunningMirrorMaker2.0 译者:对于Ka...[2024/1/24]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (183)-- 算法导论13.4 7题

七、用go语言,假设用 RB-INSERT 将一个结点 x 插入一棵红黑树,紧接着又用 RB-DELETE 将它从树中删除。结果的红黑树与初始的红黑树是否一样?证明你的答案。 文心一言: 首先,我们需要明确RB-INSERT和RB-DELETE的基本操作。 RB-INSERT的基本步骤如下: ...[2024/1/22]

大模型应用(1) 搭建本地知识库

本文将讲述如何在本地部署大模型服务,并使用Embeeding、向量数据库和LangChain构建本地知识库 本地部署LLM 通常使用LangChain会去调用OpenAI的服务,但是我们在使用OpenAI服务时,但经常会遇到很多阻力,比如付费、网络不稳定等。因此我们可以在下载一个较小的大模型到...[2024/1/22]

zookeeper源码(06)ZooKeeperServer及子类

zookeeper源码(06)ZooKeeperServer及子类

ZooKeeperServer 实现了单机版zookeeper服务端功能,子类实现了更加丰富的分布式集群功能: ZooKeeperServer |-- QuorumZooKeeperServer |-- LeaderZooKeeperServer |-- LearnerZo...[2024/1/22]

LLM面面观之LLM上下文扩展方案

1. 背景 本qiang~这段时间调研了LLM上下文扩展的问题,并且实打实的运行了几个开源的项目,所谓实践与理论相结合嘛! 此文是本qiang~针对上下文扩展问题的总结,包括解决方案的整理概括,文中参考了多篇有意义的文章,他山之石可以攻玉。 大语言模型的扩展有诸多意义,如进行更长的会话、总结...[2024/1/22]

Transformer的应用

Transformer 写在前面 本学期学习了NLP的课程,本小菜鸡结合做的课设(基于Transformer的英文文档摘要系统的设计与实现),来写一下有关于Transformer的相关内容吧,有问题之处还请各位大佬批评指正 系统的背景 抽象文本摘要是自然语言处理中最具挑战性的任务之一,涉及理解...[2024/1/22]

神经网络优化篇:详解Adam 优化算法(Adam optimization algorithm)

Adam 优化算法 在深度学习的历史上,包括许多知名研究者在内,提出了优化算法,并很好地解决了一些问题,但随后这些优化算法被指出并不能一般化,并不适用于多种神经网络,时间久了,深度学习圈子里的人开始多少有些质疑全新的优化算法,很多人都觉得动量(Momentum)梯度下降法很好用,很难再想出更好的...[2024/1/19]

我的2023年度关键词:ChatGPT、生产力工具

2023 是 AI 大爆发的一年,这一年我在我的生产力工具中(一个叫 lowcode 的 vscode 插件)接入了 ChatGPT API,插件也进行了重构,日常搬砖也因为 ChatGPT 的引入发生了很大的变化。 在介绍 ChatGPT 是如何与 lowcode 插件结合之前,先说说 lo...[2024/1/19]

SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

SetFitABSA 是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。 方面级情感分析 (Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA) 是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如,在“这款手机的屏幕很棒,但电池太小”一句中,分别有“屏幕”和“电池”两个方面,它们的...[2024/1/19]

AI与低代码解锁无限可能

前言 近年来,人工智能(AI)和低代码开发技术逐渐成为数字化转型的重要推动力。AI作为一项具有革命性潜力的技术,正在改变我们生活的方方面面。而低代码开发则提供了一种快速构建应用程序的方法,使得开发者无需深入编写大量繁琐的代码。这两种技术的结合,正为企业、开发者和用户带来前所未有的无限可能,下面...[2024/1/10]

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (175)-- 算法导论13.3 4题

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (175)-- 算法导论13.3 4题

四、用go语言,Teach 教授担心 RB-INSERT-FIXUP可能将 T.nil.color 设为 RED,这时,当 z 为根时第1行的测试就不会让循环终止。通过讨论 RB-INSERT-FIXUP永远不会将 T.nil.color 设置为 RED,来说明这位教授的担心是没有必要的。 文心一...[2024/1/10]

基于“小数据”的机器学习

机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式,其历史可以追溯到20世纪50年代。 只不过,早期受制于计算机的算力,基本没有什么能够落地的实际应用,更多的是各类算法的研究和发展。 之后,随着硬件的飞速发展,终于迎来了人工智能的春天,各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用(很多情况甚至我...[2024/1/10]

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 贝叶斯分类

贝叶斯分类是一种统计学分类方法,基于贝叶斯定理,对给定的数据集进行分类。 它的历史可以追溯到18世纪,当时英国统计学家托马斯·贝叶斯发展了贝叶斯定理,这个定理为统计决策提供了理论基础。 不过,贝叶斯分类在实际应用中的广泛使用是在20世纪80年代,当时计算机技术的进步使得大规模数据处理成为可能。...[2024/1/8]

ChatGPT 沦为了我的打工仔

大家好,我是老章 最近在折腾之前搞的R-bookdown网站、Jekyll博客,还有刚上了Astro做的周刊、Astro Starlight做的文档站 R2ML:https: r2ml.zhanglearning.com/ 博客:https: blog.zhanglearning.com/ ...[2024/1/8]

kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境

原创/朱季谦 最近在阅读Kafka的源码,想可以在阅读过程当中,在代码写一些注释,便决定将源码部署到本地运行。 日常开发过程中,用得比较多一个版本是Kafka2.7版本,故而在MacBook Pro笔记本上用这个版本的源码进行搭建,进行Kafka源码的阅读学习。在搭建的过程当中,遇到不少...[2024/1/8]

f-VAEGAN-D2:VAE+GAN处理零样本学习问题 - zh-jp

虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”,但对比的Few-shot相关的实验较少,这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现,使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习(Zero-Shot Learni...[2024/1/8]

掌握语义内核(Semantic Kernel):如何精进你的提示词工程

        在人工智能的海洋里,大型语言模型(LLM AI)是高速发展的一艘巨轮,而有效地与其沟通和指导其行为的锚,正是提示语(prompts)。提示语是我们提供给模型的输入或查询,以期获取特定的响应。当今,提示语工程(prompt engineeri...[2024/1/8]

node node-sass sass-loader版本兼容问题

相关概念 sa Sa 是一种预处理器脚本语言,可以解释或编译成层叠样式表(CSS)。 Sa 包含两种语法:较旧的语法使用缩进将代码块和换行符分隔为单独的规则;较新的语法SCSS使用像CSS这样的块格式。它使用大括号来表示代码块和分号来分隔块中的行。 缩进语法和SCSS文件传统上分别给出扩展...[2024/1/5]

Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub 已成为社区共享机器学习模型、数据集以及应用的存储库。随着 Hub 上的数据集越来越多,元数据,...[2024/1/5]

Kafka干货之「零拷贝」

一、背景 周所周知,Kafka是一个非常成熟的消息产品,开源社区也已经经历了多年的不断迭代,特性列表更是能装下好几马车,比如:幂等消息、事务支持、多副本高可用、ACL、Auto Rebalance、HW、Leader Epoch、Time Index、Producer Snapshot、Str...[2024/1/3]

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码   原文地址   文档级关系抽取(DocRE)的目的是从文档中提取实体之间的关系,这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而,现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及,这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的表格到图生成模型(TAG),它能够...[2024/1/3]

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨,面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好,我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址:https: microsoft.github.io/ML-For-Beginner #/ 学习经典机器学习,主要使用...[2024/1/3]

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树回归

决策树算法是一种既可以用于分类,也可以用于回归的算法。 决策树回归是通过对输入特征的不断划分来建立一棵决策树,每一步划分都基于当前数据集的最优划分特征。 它的目标是最小化总体误差或最大化预测精度,其构建通常采用自上而下的贪心搜索方式,通过比较不同划分标准来选择最优划分。 决策树回归广泛应用于...[2024/1/2]

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