以前JavaScript比较随意，可以不定义直接使用，这样很容易乱，let 就要严格一些，let定义的变量，在定义之前是不可以用的，会报错。...var 定义的 i ，循环结束后依然可以访问，但是let 定义的 j，出了循环就无效了。...let 的变量可以修改 let 定义的变量，不仅可以改值，还可以改类型，这一点继承了JavaScript的非fang常fei灵zi活wo 的特点。...如果不能改类型的话，可以使用const 来定义。 const 命令 const 声明一个只读的常量，一旦声明，常量的值就不能改变。 只读常量吗？...数组自带的各种函数都是可以运行的，不会报错，但是直接给数组赋值就不行了。因为前者没有改变地址，只是在地址里面增加了新的数据，而后者是改了一个新的地址。
由于在机器学习社区的部分人对 GPT-2 的狂热，有大量工具可用来在不同的用例中实现 GPT-2： 想上手GPT-2 吗？...为了使用 GPT-2 构建真实的软件——从聊天机器人到带有特定 GIF 动图的卡片生成器，你需要在生产中部署模型。最常见的方法是将模型部署为可通过应用程序查询的 Web 应用程序接口（API）。...一旦安装了 Cortex，你就可以创建部署配置文件，该文件应该被命名为「cortex.yaml」。该文件可能是这样的： ? 保存好配置后，可以通过命令行简单运行「cortex deploy」。...进阶操作 有许多方法可以将 DistilGPT-2 支持的 API 实现到软件项目中。想要构建一个自动完成功能吗？想要使用电子邮件回复的 Chrome扩展程序吗？...或者构建更实用的——你的网站的聊天机器人？ 你甚至可以尝试修改其它经过预训练的模型，这要归功于 Hugging Face 通过非常简单的方式使用 Transformers 实现了它们。
前提 在软件内部留好扩展点，这就需要设计（高级工程师的素质了）。每个扩展点都是个需要设计的模型。...5 构建扩展点 其实我们修改代码效果不佳，但真到自己写代码，就晕了。你开发的系统有问题吗？相信大部人都承认有。但又问：你经常主动优化吗？大部人却又沉默。...而实际项目，一个类一般只有一个测试类，其中可以有很多测试方法，在一堆本就复杂的断言中进行大量修改，难免测试遗漏。 所以，要通过扩展实现业务逻辑变化，而非修改。...不要让他在原有代码海洋里瞎游完毕后再修改，那是对接盘侠的摧残，会缺水溺死。...2、构建模型的难点在于分离关注点，其次找到共性
：每一个项目有完整的模型训练步骤，如：数据清洗、数据处理、模型构建、模型训练、模型部署、模型图解； 模型：当前已经支持gpt2、clip、gpt-neox、dolly、llama、chatglm-6b、...3.chatglm_v2_6b_lora 添加了上面的参数，确实可以进行模型并行，但是，这是在chatglm模型代码没有bug的情况下，目前已经定位到bug，并且修复了bug，我也提交PR给chatglm...，如果他们还没有修改这个bug，那你们可以自己修改，主要是这么做： 在modeling_chatglm.py的第955行代码附近（也就是modeling_chatglm.py/ChatGLMForConditionalGeneration.forward...gpt4all）还有待观察 对于个人或者小企业，强调的的就是在垂直领域做快速迭代，希望3b模型可以帮助到你！...、deepspeed-zero3； ✅ 支持自定义数据，支持大数据训练； ✅ 得益于bloom本身的能力，微调后的模型支持中文、英文、代码、法语、西班牙语等； ✅ 微调后的模型，中文能力显著提升
希望别人可以使用数据服务 不希望别人可以看到度量值和模型是如何构建的 第五，企业支持王志远实现敏捷数据分析，支持数据文化，但尚未对大规模投资做好准备。...架构图如下所示： 网络环境中的多台电脑通过 Excel 连接到 王志远 的个人电脑，使用 王志远 在自己的个人电脑上构建的 Power BI 数据模型。...CEO 按照王志远邮件中写的： 服务器地址： 若你在公司内：192.168.1.103 若你在公司外：biserver.company.com 用户名： 您的电子邮件地址 CEO 按照这个信息输入后就登录...我们公司数据很重要，这个安全吗？ WZY：这个问题您放心，目前只有在我们内网可以连接到这台电脑，电脑也在公司，数据很安全的。 CEO：哦。所有人员都可以看到吗？...当用户进入后，可以看到多个服务，这可以整合企业所有 BI 服务。 第四，无需任何 IT 支持。
/view 作者使用的是谷歌硬盘，如果你无法科学上网，可以使用我提供的完整源代码+预训练模型。...修改完脚本后，打开命令行/终端，输入以下命令，就会将你 PhotoSketch\examples 目录下的文件转化为“速写”。.../scripts/test_pretrained.sh 转化结果可以在 PhotoSketch\Results 中看到，如下两图所示。...待转化目录： 转化后： 可以看到效果其实不是非常好，由于是作者预训练的模型，所以效果不好也正常，如果大家需要的话，可以自己针对性地拿一些图像训练模型，并针对性地做识别，这样做效果才是最好的。...你需要训练或测试自己的模型也非常简单： 在仓库的根目录中，运行 scripts/train.sh 可以训练模型 在仓库的根目录中，运行 scripts/test.sh 可以测试val集或测试集 当然训练过程肯定没这么简单
数据科学家不应该做更复杂的工作吗，比如构建机器学习模型？并非如此。构建一个机器学习模型是非常简单的。假设我想提取 Medium 博客文本来构建我自己的 NLP 分类器。...这一共就 4 行代码，就能在生产环境中构建一个模型了。 当然，也有一些数据科学家可以使用 Pytorch 构建自己的神经网络。这确实需要研究生水平的数学和统计学知识。...我们不应该有一个复杂的机器学习模型来实现这样的目标吗？也许吧。微软 AI 已经构建了一个惊人的梯度提升模型，称为 Light-GBM。...当构建一个算法时，你需要为你的模型提供特征。在 NLP 中，这些特征最终是文本中的独特词汇。在一段博客文本中，这可能意味着超过 2000 个特征！...我不能告诉你我们解决这个问题的方法细节，总之我们得到了 90% 以上准确率的模型。 我们的团队想知道是否可以将这些模型发布到 Github。我们希望有某种版本历史来跟踪我们为提高模型准确性所做的修改。
从介绍上看，这款工具似乎不错，不过是否真如宣传的：任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能（AI）模型，这得试用之后才知道。...或者修改为下划线。修改后压缩为zip格式，即可上传。 上传之后点击训练，即可开始训练模型。取决于数据集的大小，需要训练的时间不一样。...模型训练完成后，还可以进行评估，也就是评估模型的准确率。系统会将上传的数据一部分作为训练数据集，一部分作为验证数据集。...如果觉得模型不错，即可可以进行发布，也就是你可以通过web请求来调用这个图像分类模型： ? 到这里，整个流程走完。...但整个流程走下来，我内心还是感觉不踏实，这就是人工智能吗？模型的准确率为88.82%，我要提高准确率该怎么做？我想要实现一个美颜的功能，这个easydl能做到吗？我想要预测房价走势呢？
Java内存模型是通过变量修改后将新值同步回主内存，在变量读取前从主内存刷新变量值，将主内存作为传递媒介。可举例说明内存可见性的过程。 ? 本地内存A和B有主内存中共享变量x的副本，初始值都为0。...随后，线程B到主内存中去读取更新后的x值，线程B的本地内存的x值也变为了1。 最后再说可见性：可见性是指当一个线程修改了共享变量的值，其他线程能够立即得知这个修改。...volatile仅能使用在变量级别；synchronized则可以使用在变量、方法和类级别的； volatile仅能实现变量的修改可见性，不能保证原子性；而synchronized则可以保证变量的修改可见性和原子性...虽然保证了原子性，但却没有保证指令重排序的正确性，会出现A线程执行初始化，但可能因为构造函数里面的操作太多了，所以A线程的instance实例还没有造出来，但已经被赋值了（即代码中2操作，先分配内存空间后构建对象...要知道我们的线程虽然可以保证原子性，但程序可能是在多核CPU上执行。
例如，在搜索引擎中，我们通常需要判断用户的搜索内容是否相似： A:蛋黄吃多了有什么坏处 B:吃鸡蛋白过多有什么坏处 -> 不相似 A:蛋黄吃多了有什么坏处 B:蛋黄可以多吃吗...从 SimCSE 的正例构建中我们可以看出来，所有的正例都是由「同一个句子」过了两次模型得到的。这就会造成一个问题：模型会更倾向于认为，长度相同的句子就代表一样的意思。...若想使用自定义数据训练，只需要仿照示例数据构建数据集即可： 训练集： 喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生 我手机丢了，我想换个手机 大家觉得她好看吗 晚上睡觉带着耳机听音乐有什么害处吗？...6.模型训练 修改训练脚本 train.sh 里的对应参数, 开启模型训练： python train.py \ --model "nghuyong/ernie-3.0-base-zh" \...在 logs/LCQMC 文件下将会保存训练曲线图： 图片 7.模型推理 完成模型训练后，运行 inference.py 以加载训练好的模型并应用： ...
是要重新构建吗？还是改jenkins脚本？所以说，想要把流控控制在手里就必须自己设计流程模型，自己实现流程。当然，流程中的具体步骤可交给专门的工具来做，但绝不能把整个流程拱手相让。...Version模型主要包含以下字段： 项目 版本号，指定的版本标识 包路径，该版本构建出来的制品的路径 版本修改说明 状态，描述该版本所处的环境/名字空间 其中状态有以下值： 开发，版本处于开发状态，默认值...上线，版本部署到生产环境后就处于上线状态 下线，上线的版本被新的版本上线代替后，变成下线状态 开发作为Version模型生命周期的开始，中止、上线及下线三个状态作为Version模型生命周期的结束。...Deploy模型主要包含以下字段： 步骤/阶段，当前版本的部署流程处哪个阶段 各阶段的时间戳 步骤/阶段有以下取值： 提测 构建 部署测试 测试 部署生产 验收 模型应用 有了上述模型，我们可以很容易获知...进一步，可以对研发工作效率和质量进行评估： 评估某个版本的需求效果。比如某个版本部署到测试环境后很久都不上线，那我们有理由怀疑这个新版本的需求是无用的。
这就是近来特别流行的神经辐射场（NeRF）这一类模型。而现在，一个统一的 NeRF 代码库框架 XRNeRF 已经开源啦。 假设一个物体你看了几张照片后，能想象出其它角度看上去的感觉吗？...如上图所示，通过一些图片构建 Radiance Field 后，就能生成新视角下架子鼓的图像。...通过分析现有的 NeRF 类模型方法，XRNeRF 设计的具体模块流程如下图所示： 模块化的优势在于，假设我们需要修改数据格式，那只需要修改 Dataset 模块下的逻辑，假设我们需要修改渲染图像的逻辑...模块化网络构建方式 XRNeRF 中的模型主要由 embedder、MLP 和 render model 组成，并通过 network 连接，这几者之间可以互相解耦，由此可以实现不同算法之间不同模块的替换...在构建完镜像，并从该镜像启动容器后，我们就能将项目代码，以及数据都通过 docker cp 命令传到容器内。不过也可以直接在创建容器时通过 -v 参数直接将项目地址映射到容器内部。
尤其有了ORM框架后，这种方式推上了高潮。 甚至在互联网场景的引领下，数据库的很多特性也放弃了，如外键。数据库不过就是存放数据的袋子，只要把数据能正确存放到里面就行了。...而且当时架构风格都是单体架构，这样就有一个相对现在隐藏的背景条件：在同一个节点中，在内存中能得到所有的上下文信息。 如上图，可以看出整个smalltalk的整体体系，除了虚拟机之外，还有虚拟镜像。...到此，我们就明白了为什么贫血模型的火热原因。 而且，正因为有这种局限性，当我们想去构建OO充血模型时，这种分裂阻碍了我们。...OO是最优解吗？ 面向对象还是默认的最优模型构建方式吗？ 这是一个有意思的问题，我也从没有思考过。 当前DDD还是很火热的，大家都在追求充血模型。...经过这几种风格对比，随着AI的兴起，还会再出现新的模型方法，将来OO还是追求的最优解吗？ 总结 实现业务架构的三种方式，贫血模型随处可见，而事务脚本与充血模型倒却难得一见。
对抗样本难道是模型中的 bug 吗？我们是不是可以通过对抗训练或其它方式完全解决这个问题？MIT 的研究者表示，对抗样本仅仅是一些特征，而且从监督学习角度来看，这些稳健或非稳健特征具备同等的重要性。...具体做法是，创建一个与原始数据集语义相似的训练数据集，在其上进行标准训练后，模型可在原始未修改测试集上获得稳健的准确率。该发现表明，对抗脆弱性并非一定与标准训练框架有关，也有可能与数据集属性有关。...尽管缺乏有预测性的人类可见信息，但在该数据集上训练后，模型可在原始未修改测试集上获得不错的准确率。 ? 图 1：论文第三章中实验的概念图。在 a 中，研究者将特征分解成稳健和非稳健特征。...非稳健性特征足以支持标准分类 仅在非稳健性特征上训练得到的模型能够在标准测试集上得到不错性能吗？研究者进行了实验。 使用对抗扰动 x 和目标类别 t，构建数据集 ? 和 ?...实验结果表明，在这些数据集上进行标准训练后得到的模型可以泛化至原始测试集，这说明非稳健性特征确实在标准环境中是有用的。 ? 可迁移性 研究者在数据集 ?
然后使用仓库的测试框架SWE-bench，评估修改后的代码库。 为了找到高质量的大规模任务实例，研究者通过了三个阶段的筛选： 第一阶段：仓库选择和数据搜索。...因此，研究者就可以通过不断提供新的任务实例来扩展SWE-bench，并就训练日期后创建的问题对语言模型进行评估，这就确保了训练语料库中，并没有包含解决方案。...在使用BM25检索器后，Claude 2的性能进一步下降到1.96%。 不同资源库的难度不同。 如果按资源库对性能进行细分，就会发现所有模型在不同资源库中都表现出相似的趋势。...模型可以在长代码序列上进行预训练，但通常要求一次生成单个函数，并提供有限的上下文来确定问题的框架。...我可以预见，在不久的将来，接受过特定训练的通才LLM将成为非常专业的模型。 虽然大模型无法替代程序员，但可以加速他们的工作流。过去需要10人的团队，现在可能只需要4个人。
LSTM 层就可以了，还是使用 Transformer 更好一些？抑或将二者结合？集成或蒸馏会提升模型性能吗？ 近年来出现的 AutoML 算法可以帮助研究者自动找出合适的神经网络，无需手动试验。...该平台基于 TensorFlow 框架构建，既可以单机运行，也可以在分布式机器设置上运行。 ?...在对架构或训练方法做出随机变更之后（如增加架构的深度），主搜索算法做出自适应修改，执行效果最好的 k 项实验之一（其中 k 由用户指定）。 ? 网络在多个实验中不断演化的动态展示图。...Model Search 经过给定迭代次数后得到的模型准确率与之前的关键词检测生产模型性能对比。 谷歌研究者还使用 Model Search，在 CIFAR-10 图像数据集上寻找适合的图像分类架构。...使用一组已知卷积块（包括卷积、resnet 模块、NAS-A 单元、全连接层等）后，Model Search 能够在 209 次试验（即只探索了 209 个模型）后快速实现基准准确率——91.83。
模型构建完成后，其维护、部署和自动扩展需要额外的工作、工时，并且需要一套略有不同的技能。为了克服这些挑战，全球搜索巨头谷歌于 2014 年推出了 AutoML，但后来才公开发布。...本文的主要要点是： 如何借助 AutoML 客户端库以编程方式利用 AutoML 服务 你可以在 AutoML 中构建不同类型的模型，例如图像分类、文本实体提取、时间序列预测、对象检测等 你不需要太多的...AutoML 具有很大的潜力，可以实现机器学习的自动化，但如果我们想构建一个完全控制代码的自定义模型，我们需要数据科学家的专业知识。 Q2. 预构建的 API 和 AutoML 执行相同的工作吗？...答：预构建的 API 使用预构建的 ML 模型，AutoML 使用定制的 ML 模型。 Q3。非技术人员可以使用 AutoML 吗？...它像 AutoML 吗？ 答：Vertex AI 是 Google Cloud 的 ML 套件，为在云上构建、部署和创建机器学习和人工智能管道提供端到端解决方案。
主要方向是在平台理论实践指导基础上，对应用开发的路线进行大致的梳理，帮助参赛者去进行应用的构建，促进应用成型落地。...归还图书这三个功能点； 2.数据库设计 功能确定之后，需要一个数据库表用于存储数据，这里利用的是平台的对象建立功能，用于存储图书的各种信息； 3.前端展示 有了数据之后，还需要前端页面展示，因此需要用到平台的标准页面，在模型视图中添加对应的数据模型映射到我们之前建好的数据对象...，然后由页面上的组件去从模型中获取数据，并展示给用户； 4.后端逻辑 数据展示模块也敲定了，那么当用户在贡献图书、借归图书时需要对数据进行操作，这怎么实现呢？...其中状态选项为：闲置、借阅中； 2.后端脚本 新建脚本editBookInfo，用于添加、修改图书信息。用户在贡献、借阅、归还图书时调用该脚本。确定脚本入参为图书信息对象，由前端页面模型传入。...总的来说，用低码平台开发可以用到预置的模板，对于一些简单的内部应用来说，用这种方法构建会省时省力很多，同时也比较适合于重点关注于系统内部逻辑的应用的构建，适用于开发者即时实现想法。
你训练的模型，分类效果如果不跟人比，那跟谁比呢？ 跟别人的模型比吗？...这么做，你可以很容易构造空模型。 所谓空模型，就是在猫狗分类中，不分青红皂白，也不去分析图片特征，把所有的样本都猜测成“猫”（或者全都猜成“狗”）。这就是一本正经地乱猜。...software 2.0的定义，是以不断积累的数据作为约束，在算法空间搜寻，利用优化器，自动构建软件模型。 这么说有些抽象，给你举个例子。 曾经，人造出来的下棋程序，根本打不过人类顶尖高手。...另外，你真的只是构建了一个数据集而已吗？ 然后，你就拿着那篇英文文献的方法，开心地套用到这个中文文本数据集了？ 开玩笑！ 你不用分词吗？你不需要构建和迭代停用词表吗？你不需要选择模型结构吗？...你不觉得很奇怪吗？随机森林模型的效果，在大多数情形下，就应该优于决策树模型。那在咱们讨论分类模型选择的时候，为什么二者都保留了下来呢？
举一个例子，如下： 在 SUMX 进行计算的时候，问题来了： vTable，是一个孤立的表吗？ vTable，是一个与原数据模型实际保持关联的表数据吗？...这说明，在针对 vTable 进行计算时候，进行的上下文转换，的确由于筛选上下文对模型有实际的影响，这说明： 虽然 vTable 是通过 VAR 独立构建的，但它依然保持着在实际数据模型中的数据血缘关系...在四次转换后所得到的 vItems，即使你理解了上述的数据沿袭的概念，但此时你可以意识到以下两个重要的知识吗？...【重要启发】可以通过数据沿袭的特性构建逻辑清晰但形式多步复杂的计算流程，由于数据沿袭，整个计算流程完全自然与数据模型打通。...另外，在理解了数据沿袭的知识后，我们通过上述的【重要启发】构建很多复杂的计算而逻辑清晰，这篇文章就是为了后续的内容做的引子。有了数据沿袭，我们就可以设计出一些通用的模式，在随后的文章中会和大家分享。
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