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深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
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Python实现3D建模工具(下)
self
对象
工具
3D建模
python
我们希望与场景实现两种交互,一种是你可以操纵场景从而能够从不同的角度观察模型,一种是你拥有添加与操作修改模型对象的能力。为了实现交互,我们需要得到键盘与鼠标的输入,GLUT允许我们在键盘或鼠标事件上注册对应的回调函数。
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2024-05-09
28
0
[工具教程]-27- macbook的基本操作以及常见问题处理
com
macbook
工具
教程
https
由于 macOS 默认情况下只允许运行可信任签名的应用,如果 macOS 阻止运行该软件,请打开 macOS 终端,在新建的终端 Shell 中输入:
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2024-03-07
137
0
[算法前沿]--061-生成式 AI 的发展方向,是 Chat 还是 Agent?
agent
chat
模型
算法
人工智能
AI Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型(LLM)作为其核心计算引擎,使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之,Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。
三更两点
2024-02-09
281
0
网络安全的信息收集方法有哪些?
网络安全
供应链
数据
网络
系统
网络安全攻击中的信息收集是攻击者为了了解目标系统的弱点、配置、环境和潜在的防御措施而进行的活动。以下是一些常见的信息收集手段:
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2024-01-22
122
0
NVIDIA-SMI has failed because it couldn“t communicate with the NVIDIA driver .
容器
driver
nvidia
连接
内核
输出:nvidia-515.105.01 (记住:515.105.01 这个版本号) 5… 此时只需要执行
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2023-11-07
274
0
mac 删除自带的ABC输入法保留一个搜狗输入法,搜狗配置一下可以减少很多的敲击键盘和鼠标点击次数
mac
笔记
开发者
配置
系统
对于开发者来说,经常被中英文切换输入法所困扰,我这边有一个方法,删除mac默认的ABC输入法 仅仅保留搜狗一个输入法,配置一下搜狗输入:哪些指定为英文输入,哪些指定为中文输入(符号也可以指定)
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2023-10-11
2.2K
0
Mac启动台 Launchpad 图标数量/大小调整
apple
com
int
mac
rows
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2023-10-11
214
0
AI算法开发-dockerfile编写组件(快速编写你的Dockerfile)
dockerfile
pip
开发
软件
算法
三更两点
2023-10-11
199
0
docker教程:搭建本地云仓库
容器镜像服务
测试
教程
客户端
配置
三更两点
2023-10-11
173
0
如何使用TRIZ理论来分析问题和解决问题?
工具
基础
解决方案
系统
原理
TRIZ基础 现代TRIZ 经典的TRIZ方法对专利进行分析,认为专利分为两个部分,一部分是需要解决的问题,一部分是解决问题的解决方案. 首先是问题的分析,确定是否是初始问题,比如工具功能分析/特性传递等工具. 步骤 问题识别 主要是识别出初始问题;因为最初开始解决的问题并不一定是初始问题.初始问题是解决问题的开始. 问题识别阶段的工具有创新标杆,功能分析,流分析,因果链分析,进化趋势分析,剪裁和特性传递,关键问题分析. 创新标杆:通过创新标杆来帮助解决我们的问题 功能分析:识别系统和超
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2023-05-09
392
0
和chatgpt一样的大模型LLaMA可以运行在pc上?
chatgpt
model
models
教程
模型
Facebook的LLaMA 模型和Georgi Gerganov 的llama.cpp的结合。 LLaMA,这是一组包含 7B 到 65B 参数的基础语言模型。我们在数万亿个令牌上训练我们的模型,并表明可以仅使用公开可用的数据集来训练最先进的模型,而无需诉诸专有和不可访问的数据集。特别是,LLaMA-13B 在大多数基准测试中都优于 GPT-3 (175B),而 LLaMA-65B 可与最佳模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 竞争。我们将所有模型发布给研究社区。
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2023-05-09
839
0
[创新工具和方法论]-02- DOE实验设计步骤
变量
产品
工具
设计
系统
1.DOE设计 DOE(Design of Experiments) 是指通过系统性的一系列实验,其中有针对性地对输入因子进行更改,以便可以确定输出响应中发生重大更改的原因。 1.1 基于OFAT的传统实验设计: 每次实验只考虑一个参数的影响,其它参数都是固定不变的 只适用于简单工艺过程,因为它不考虑因素间的相互影响 效率低下 不能找到真正的最优值(区间) 📷 1.2 基于DoE的现代实验设计: 一次可以考虑多个参数影响(并行分析) 考虑不同因素间的相互影响 通过最少的实验次数获得尽可能多的信息 能更好
三更两点
2023-05-03
557
0
[创新工具和方法论]-01- DOE课程基础知识
变量
工具
模型
设计
数据
实验设计(DoE)是一种优化反应和工艺的统计方法,允许不同因素同时发生变化,以便筛选出反应空间的较佳值。
三更两点
2023-05-03
353
0
[算法前沿]--013-为何AI无法解决一般智能问题?
机器学习
神经网络
模型
数据
算法
目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是:AI只在特定任务中表现优异,无法将其能力扩展到其他领域。 目前用的AI算法都是可以用数据公式表示出来,并且在很大程度上能够解决此公式。 哪些未被发现以及无法用可计算的数字方式来代表,仍然是无法触及的空白领域。 在人工智能发展的历程中,科学家们经常发明新的方法来利用计算机巧妙的方式解决问题,前几十年的人工智能侧重符号系统。 最流行的机器学习形式是监督学习,其中模型接受一组输入数据(例如湿度和温度)和预期结果(例如下雨概率)的训练。机器学习模型使用此信息来微调,形成从输入映射到输出的一组参数。即使遇到以前没有见过的数据输入时,训练有素的机器学习模型也可以非常准确地预测结果。并不需要去制定明确的规则。 机器学习涉及问题的表述时,它的解决方法是将其设置为三组数字。一组数字表示系统接收的输入,一组数字表示系统生成的输出,第三组数字表示机器学习模型。 机器学习另一个分支是深度学习,常常被比作人脑,其核心是深度神经网络。深度学习模型可以执行非常复杂的任务,如对图像进行分类或转录音频 深度学习的威力在很大程度上取决于架构和表现力。大多数深度学习模型需要标记的数据,而且没有一种通用的神经网络架构可以用以解决所有可能的问题。 在构建模型的过程中,机器学习研究员必须首先定义要解决的问题,然后“找”一个大型训练数据集,然后找出能够解决该问题的深度学习架构。 训练期间从输入到输出都需要数据工程师来指定输入和输出,调整输入参数,神经网络层数和类型、学习效率、优化功能、损失功能和其他不可学习的方面。 许多的神经网络的威力是源自其设计和数据叠加的结果,不是其自主的智能。只能说巧妙的网络结构和数据相结合才有好的模型。 机器学习的其他分支也遵循相同的规则。例如,无人监督的学习不需要标记示例。但是,它仍然需要一个明确的目标,如网络安全中的异常检测。 强化学习是机器学习的另一个流行分支,与人类和动物智力的某些方面非常相似。 强化学习环境通常非常复杂,智能体可以执行的可能操作的数量非常大。因此,强化学习代理需要人类智力的大量帮助来设计正确的奖励、简化问题和选择正确的架构。 总结:目前人工智能工作的方法,是在研究员已经想出了如何构建和简化问题的基础上开发的,以便现有的计算机和流程能够解决这些问题。要拥有真正的一般智能,计算机需要拥有能够定义和构建自己的问题的能力。 大型神经网络并不能解决一般智能的根本问题。人工智能的缺陷往往是其创造者的缺陷,而不是计算决策的内在属性。只是你我都深陷其中不能自拔。
三更两点
2023-04-28
149
0
[算法前沿]--009-ChatGPT详述指令学习关键问题
chatgpt
工作
模型
算法
系统
任务语义可以用一组输入到输出的例子或一条文本指令来表示。传统的自然语言处理(NLP)机器学习方法主要依赖于大规模特定任务样本集的可用性。出现了两个问题: 首先,收集特定于任务的标记示例,不适用于任务可能太复杂或太昂贵而无法注释,或系统需要立即处理新任务的场景;其次,这对用户来说并不友好,因为最终用户可能更愿意在使用系统之前提供任务描述,而不是一组示例。因此,社区对NLP的一种新的监督寻求范式付出了越来越大的兴趣: 从任务指令中学习。尽管取得了令人印象深刻的进展,但社区仍面临一些共同的问题。本文试图从以下几个
三更两点
2023-04-28
255
0
[算法前沿]--006-大模型时代:必须要掌握的ZERO
zero
进程
模型
数据
算法
本次大规模训练技术系列分享之 ZeRO,主要对微软 ZeRO Optimizer 的思路和实现进行介绍,全文包含以下四个部分:
三更两点
2023-04-28
728
0
[算法前沿]--004-transformer的前世今生
self
函数
架构
模型
算法
1.transformer介绍 Transformer被认为是一种新型的深度前馈人工神经网络架构,它利用了自注意机制,可以处理输入序列项之间的长期相关性。 在大量领域中采用,如自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、,音频和语音处理、化学和生命科学;他们可以在前面提到的学科中实现SOTA性能。 TransformerX库存储库 1.1 注意力机制 注意力是一种处理能力有限的认知资源分配方案 它同时生成源标记(单词)的翻译,1)这些相关位置的上下文向量和2)先前生成的单词。 注意力的特性 1.软 2.
三更两点
2023-04-28
460
0
[算法前沿]--003-AGI通用人工智能模型对安全的影响和开源的大模型
人工智能
开源
安全
模型
算法
2023年虽然才开始不久,但毫无疑问ChatGPT是今年最重大的科技话题之一。Chat GPT是生成式人工智能的开山之作,出道即巅峰,是继PC互联网、移动互联网之后又一次革命性创新,其创新性在于突破之前决策式AI基于规则的算法模型框架,跳出之前“数据搬运工”的传统模式,即在海量数据中寻找符合规则策略的数据,经过比对计算,基于当前的环境、条件和状态,准确的找到符合条件的数据,一步一步的走向算法和程序的终点,得出一个确定的决策。 生成式AI为决策式AI赋予了灵魂和思想,决策式AI需要在海量数据中挑选并使用符合规则的数据,自身并不创造新的数据,生成式AI的革命性创新的根本在于将逻辑和伦理以算法的形式植入,并产生新的数据,相当于为算法植入了思想和灵魂,尽管其智能水平与高水平人类仍有较大差距,但生成式AI在可无限扩展的算力和数据加持下,其成长性和发展前景将无比光明。 从2022年底至今,Chat GPT已经从3.0快速迭代到3.5,从3.5迭代到4.0,配合市场营销的宣传,ChatGPT已经成功打造了几个标签: l 高富帅:超级算力+海量数据+机器学习+资本追捧 l 自学成才:自我学习,自我提升,快速进阶 l 会推理:读懂复杂问题,具备逻辑能力
三更两点
2023-04-28
608
0
[算法前沿]--014- AIGC和LLM下的Prompt Tuning微调范式
aigc
prompt
模型
设计
算法
Prompt的目的是将Fine-tuning的下游任务目标转换为Pre-training的任务.
三更两点
2023-04-28
883
0
[ChatGPT]-02-ChatGPT对安全的影响和开源的LLM大模型资源汇总
数据安全
开源
安全
模型
数据
2023年虽然才开始不久,但毫无疑问ChatGPT是今年最重大的科技话题之一。Chat GPT是生成式人工智能的开山之作,出道即巅峰,是继PC互联网、移动互联网之后又一次革命性创新,其创新性在于突破之前决策式AI基于规则的算法模型框架,跳出之前“数据搬运工”的传统模式,即在海量数据中寻找符合规则策略的数据,经过比对计算,基于当前的环境、条件和状态,准确的找到符合条件的数据,一步一步的走向算法和程序的终点,得出一个确定的决策。 生成式AI为决策式AI赋予了灵魂和思想,决策式AI需要在海量数据中挑选并使用符合规则的数据,自身并不创造新的数据,生成式AI的革命性创新的根本在于将逻辑和伦理以算法的形式植入,并产生新的数据,相当于为算法植入了思想和灵魂,尽管其智能水平与高水平人类仍有较大差距,但生成式AI在可无限扩展的算力和数据加持下,其成长性和发展前景将无比光明。 从2022年底至今,Chat GPT已经从3.0快速迭代到3.5,从3.5迭代到4.0,配合市场营销的宣传,ChatGPT已经成功打造了几个标签: l 高富帅:超级算力+海量数据+机器学习+资本追捧 l 自学成才:自我学习,自我提升,快速进阶 l 会推理:读懂复杂问题,具备逻辑能力
三更两点
2023-04-23
696
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