Stella981 Stella981
3年前
PaddlePaddle预训练模型大合集,还有官方使用说明书
PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时,也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中,我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期,在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型,丰富扩充了预训练模
Wesley13 Wesley13
3年前
CGLIB代理基础
  本文意在讲解CGLIB的基础使用及基本原理。一、CGLIB的基本原理:  依赖ASM字节码工具,通过动态生成实现接口或继承类的类字节码,实现动态代理。  针对接口,生成实现接口的类,即implements方式;针对类,生成继承父类的类,即extends方式。二、为什么使用CGLIB?  JDK的动态代理只能基于接口,有时候我们想基于类
SpringBoot 项目优雅实现读写分离 | 京东云技术团队
一、读写分离介绍当使用SpringBoot开发数据库应用时,读写分离是一种常见的优化策略。读写分离将读操作和写操作分别分配给不同的数据库实例,以提高系统的吞吐量和性能。读写分离实现主要是通过动态数据源功能实现的,动态数据源是一种通过在运行时动态切换数据库连
TS版LangChain实战:基于文档的增强检索(RAG) | 京东云技术团队
LangChainLangChain是一个以LLM(大语言模型)模型为核心的开发框架,LangChain的主要特性:可以连接多种数据源,比如网页链接、本地PDF文件、向量数据库等允许语言模型与其环境交互封装了ModelI/O(输入/输出)、Retrieva
数据堂 数据堂
1年前
大模型数据集:构建、挑战与未来发展
一、引言随着深度学习技术的迅速发展,大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集,这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大
数据堂 数据堂
1年前
大模型数据集:揭秘AI背后的魔法世界
一、引言在人工智能的奇幻世界中,大模型数据集如同神秘的魔法书,蕴藏着无尽的智慧与力量。它们为AI注入了生命,使其具备了理解和改变世界的能力。今天,就让我们一起揭开大模型数据集的神秘面纱,探索其背后的魔法世界吧!二、大模型数据集:智慧的宝库大模型数据集就如同
大模型技术及趋势总结
本篇文章旨在希望大家对大模型的本质、技术和发展趋势有简单的了解。由于近期大模型技术发展很快,这里对大模型的技术、本质及未来趋势进行总结和探讨时,因为水平有限,疏漏在所难免。请大家谅解。引言大模型将成为通用人工智能的重要途径。在这个由0和1编织的数字时代,人
DeepSeek-R1满血版性能飙升四倍,成本大降,竟是因为……
近日,天翼云DeepSeek模型推理技术迎来重大升级!该技术不仅支撑DeepSeekR1满血版模型实现性能的四倍提升,更将大规模部署模型的成本降至原来的25%以下,为AI应用落地铺就更为宽广的道路。