个人技术分享

一直对LLaMA 名下的各个模型关系搞不清楚，什么羊驼、考拉的，不知所以。幸好看到两篇综述，有个大致了解，以及SEBASTIAN RASCHKA中对LLaMa 3的介绍。做一个记录

本文测试了bert_base模型在不同并行方式下的推理性能。

大型语言模型 (LLM) 在代码生成领域展现出巨大的潜力，但现有的模型在支持的编程语言数量、生成速度和代码质量方面仍存在局限性。法国 AI 独角兽 Mistral AI 近期发布了其首款代码生成模型 Codestral-22B，宣称在多项指标上超越了 GPT-4 和 Llama3，并凭借其出色的性能和 80 多种编程语言的支持，成为了开源代码大模型的新王者。Huggingface模型下载：AI快站模型免费加速下载：mistralai。

昇腾现在已经是国产化大模型的第一选择。跟英伟达 A100 的相比，「我们能达到 A100 的 0.8~1.2 倍的效率，在跟英伟达相比（指 0.8 倍）的确还是有一定的差距，但是在大模型训练这一块，（我们）跟英伟达 A100 芯片相比已经没有明显差距，特别是在万卡算力集群，包括在鲲鹏云脑、科大讯飞这一块都经过了市场检验」。6月19日讯，据钛媒体报道，江苏鲲鹏·昇腾生态创新中心首席运营官王陶表示，昇腾集群是国内唯一已完成训练千亿参数大模型的技术路线，其 AI 算力性能已经超过了英伟达 A100。

标注类别名称:[“carina”,“clavicle_left”,“clavicle_right”,“gastric_bubble”,“heart”,“humeral_head_left”,“humeral_head_right”,“lung_left”,“lung_right”,“trachea”]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注数量(txt文件个数)：100。

设置输入特征的维度、隐藏层神经元数量、输出维度、训练迭代次数和学习率。

总结来说，ChatGPT的工作原理是通过收集大量数据、进行预处理、建立深度学习模型、使用自监督学习进行训练、生成文本、进行输出控制以及迭代优化等步骤，实现了与人类进行自然、流畅的对话的能力。

这段代码是初始化的代码，在data类中，主要内容是解析游戏相关配置，从指定文件中读取并解析游戏相关配置信息，包括地图尺寸，地图内容，玩家信息，敌方基地和飞机信息，并将这些信息组织成易于处理的数据结构。当队列非空时，从队列中取出一个节点进行处理，遍历当前节点的四个相邻位置，针对每个相邻位置，进行越界检查，检查是否有充分的燃油供给（计算当前位置到基地的距离，确保基地燃油减去当前位置之后仍然》0）。实现过程中，循环创建飞机对象，添加到plane_arr中，并为每架飞机计算最近的己方基地，敌方基地的路径。

计算机毕业设计Python+Flask微博舆情分析 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 舆情监控系统 大数据毕业设计 NLP文本分类 机器学习 深度学习 AI

最近一个月，轮番上线的音乐大模型，一举将素人生产音乐的门槛降到了最低，并掀起了音乐圈会不会被AI彻底颠覆的讨论。短暂的兴奋后，AI产品的版权归属于谁，创意产业要如何在AI的阴影下生长，都在被更多理性的目光审视。近年来，人工智能在音乐生成方面取得了显著进展。精英创企率先打破技术壁垒，推出了多个音乐生成模型，随后大厂也紧随其后，纷纷布局这一领域。AI在音乐创作中的应用，既带来了机遇，也提出了挑战。通过合理的引导和管理，可以实现技术与艺术的共生发展，推动音乐创作迈向新的高度。

PSO-xgboost分类模型，粒子群优化xgboost（多输入多分类）-MATLAB实现使用粒子群优化 (PSO) 来优化 XGBoost 分类模型的超参数是一种有效的方法，可以提高模型的性能。

面对着项目的复杂性和高难度，专业团队多次实地考察现场情况，潜心研究，最终开发出高精度的算法，并且拥有非常好的适应性，实现在光大环保能源不同项目厂区快速推广落地，最终为客户实现降本增效。未来，将与光大环保能源携手，共同探索更多智慧安防领域的可能性，为垃圾发电行业实现全面智慧化而努力，持续开拓创新，深耕行业场景，用AI技术创造科技体验。安全帽识别、安全绳识别、反光衣识别、抽烟识别、摔倒识别、翻越栏杆识别、离岗识别、人员数量识别、有限空间特殊劳动防护用品佩戴识别等；，还有更多厂区将持续落地。

在图像处理和计算机视觉中，"高频"和"低频"是用来描述图像中不同类型细节的术语。这些术语源自信号处理领域，其中频率的概念用于描述信号随时间变化的，但在图像处理中，它们被用来描述图像随空间变化的，即图像中像素值的变化率。

（1）其中K代表要求划分成K个簇，means是均值的意思，也就是说每个簇的中心点是该簇中所有点的均值。聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作，聚类生成的子集合称为簇（cluster）。生成的簇内部的任意两个对象之间具有较高的相似度，于不同簇的两个对象间具有较高的相异度。c.对每个族，计算所有点的均值作为新的聚类中心，注意这个点是产生出来的。聚类所要求划分的类是未知的，是无意识的，一般把它理解为无监督学习。b.对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的族。

综上所述，AI工具对音乐的影响是全方位的，从音乐创作、效率、风格到音乐消费和经济模式都发生了显著的变化。虽然AI在某些方面仍面临挑战，但其带来的创新和发展潜力不容忽视。

【简要介绍】在OpenCVSharp中，类用于将数据（包括OpenCV的Mat类型数据）序列化为XML或YAML格式的文件，以及从这些文件中反序列化数据。以下是关于。

本周阅读了一篇关于多变量时间序列的论文。论文模型 MCformer 结合了 CI 策略的数据扩展优势，同时减轻了通道间相关性遗忘的问题。MCformer 使用了一种称为混合通道模块的方法，以增强多变量时间序列数据集的表示能力，同时使用原生的 Transformer 编码器来建模序列的长期和跨变量特征。实验结果表明，在多变量时间序列预测任务中，混合通道策略优于纯 CI 策略。

但如果手上只有振幅谱或相位谱的其一，就无法变换回去，这保证了隐私性。同时针对FL中可能存在的异质问题而导致每个Client重建，文章还提出了一个识别器用于分辨两个站点间重构出来的图像的特征区别，并将loss加上这个识别器的值，最终跑到识别器无法分辨出不同站点间的区别就算结束了，这解决了异质性的问题。具体的，文章指出传统的DG（域泛化）在FL隐私保护的背景下作用有限，提出将原始数据通过快速傅立叶变换转化到频率空间中，并通过连续插值的方法桥接多个数据分布空间，以加强模型在未见过的数据分布空间的性能。

R-CNN是Ross Girshick大神的一大杰作，14年发表在CVPR上，目前已有超过2万的引用量，在目标检测领域有着里程碑式的意义。

智能调度模块通过数据分析和优化算法，实现对路况和车流的智能调度和管理；高速公路智能管理系统的应用，不仅提升了高速公路的运行效率和交通安全水平，还为城市交通的智能化和可持续发展注入了新的活力和动力。未来，高速公路智能管理系统将更加智能化、自动化，通过智能交通设备和数据分析平台，实现对高速公路交通的精细化管理和智能化调度，为建设安全畅通的数字大动脉贡献更多力量。通过与高速公路现有的交通设施和信息系统集成，实现对高速公路运行状态的全面监控和智能调度，提升高速公路的运行效率和服务水平。