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软件开发模型
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Stella981
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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
Stella981
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R语言代写线性混合效应模型Linear Mixed
本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法,该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs(PCG)采样器被构造成适合线性混合效应模型,预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化,我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介
Stella981
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3年前
Chapter 2 全程测试:闪光的思想
软件质量其实是在软件开发生命周期中慢慢形成的,或者说,软件质量是内建的(Qualityisbuiltin),而不是测试测出来的。贯穿于软件开发全过程的测试,不仅可以在第一时间内发现缺陷,降低缺陷带来的成本(劣质成本),而且能有效的预防缺陷的产生,构建更好的软件产品质量。2.1测试的左移和右移测试左移:将测试计划与设计提前进行,以及开展需求
四儿
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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
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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
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“模”力十足!天翼云息壤一体化智算服务平台训推服务能力重磅升级!
9月4日,“天翼云息壤——大模型训推一体化服务能力升级”线上发布会成功举办。会上,息壤平台训推服务能力重磅升级,新增闭源、多模态基座大模型以及数据集,支持万卡规模训练,训练稳定性再次提升,新增体验空间,为基础大模型训练、行业大模型训推提供一站式解决方案。
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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
四儿
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11个月前
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
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