在网上找了很多wifi破解工具，都是linux平台下用的，然后还不支持虚拟机装linux。因为很多笔记本装虚拟机都识别不了内置网卡。所以得把系统刻到U盘，然后用U盘启动。...于是就决定自己写，而且还得用Java写，写了我还得在windows上运行。 一、准备工作 首先你得需要一台能连wifi的电脑， 然后你的电脑得支持Java环境， 最后你周围得有无线网络。...于是网上找到了windows下cmd无线网络操作的相关命令。如下： ? 首先需要写配置文件，方便待会使用。首先我们可以看看配置文件张啥样，导出配置文件看看就知道了。...因为在连接后，电脑没有立即反应过来，此时去ping的话，就算密码正确，都会ping不成功。所以需要sleep。我破解的时候sleep(1000)的，还没测试50行不行。 2.为什么需要ping网站?...因为在第二步连接的时候，不管有没有连接成功，都会出现 ‘已成功完成xx连接’ 的字样。所以没办法，只有用ping来校验，不过我相信一定能够优化的。
并且 Llama 3 在语言细微差别、上下文理解和翻译和对话生成等复杂任务方面表现出色。 我们可以在 Windows 上快速运行 Llama3 8B 模型。...这里也提一下 WASMEdge 的优势, 在 2024 KubeCon NA 上, WASMEdge 重点强调了其优势所在: •与 Java 不同，Wasm 在云原生领域有独特的优势，尤其是在 GPU...•WASMEdge 提供在线演示，参会者可以在自己的笔记本电脑上安装 WASM 并下载大型语言模型，无需网络连接即可与大型语言模型进行交互，验证其跨平台的可移植性 感兴趣的可以观看这个视频: WasmEdge...•WSL 1 于 2016 年 8 月 2 日首次发布，通过在 Windows 内核上实现 Linux 系统调用，作为运行 Linux 二进制可执行文件（ELF 格式）的兼容层。...总结 本文介绍了在 Windows 上快速运行本地 AI 大语言模型 - Llama3 的实战步骤, 通过利用: WSL + WasmEdge + LlamaEdge 快速实现. 易上手, 门槛低.
以下为对系统的要求，以及这一工具的安装教程， AI 研习社整理如下： 安装要求： 系统：MacOS 或 Linux Torch：接下来会介绍安装教程 在 CPU 上训练：Intel MKL 在 GPU...KenLM 语言模型工具包（https://kheafield.com/code/kenlm） 如果你想采用 wav2letter decoder，需要安装 KenLM。..."1" >> ~/librispeech-proc/letters-rep.lst && echo "2" >> ~/librispeech-proc/letters-rep.lst 然后将得到一个语言模型...这里，我们将使用预先训练过的 LibriSpeech 语言模型，大家也可以用 KenLM 训练自己的模型。...注意：该模型是在 Facebook 的框架下训练好的，因此需要用稍微不同的参数来运行 test.lua luajit ~/wav2letter/test.lua ~/librispeech-glu-highdropout.bin
如果你想要立刻进行语音转录，我们提供了在 Librispeech 数据集上预训练的模型。.../12 安装要求 MacOS 或 Linux 操作系统 Torch，我们在下文介绍了安装教程 在 CPU 上训练：Intel MKL 在 GPU 上训练：NVIDIA CUDA Toolkit (cuDNN...KenLM 语言模型工具包 运行 wav2letter 解码器需要 KenLM 工具包，运行 KenLM 需要安装 Boost 库。...在这里，我们使用的是基于 LibriSpeech 的预训练语言模型，你们也可以使用 KenLM 训练自己的语言模型。...可选项：用 KenLM 将其转化为二进制格式，后续载入语言模型，可加速训练时间（我们在这里假定 KenLM 位于你的$PATH）。
Feature 模型 kenlm：kenlm统计语言模型工具，规则方法，语言模型纠错，利用混淆集，扩展性强 deep_context模型：参考Stanford University的nlc模型，该模型是参加...加载自定义语言模型 默认提供下载并使用的kenlm语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm文件是2.8G，内存较小的电脑使用pycorrector程序可能会吃力些。...支持用户加载自己训练的kenlm语言模型，或使用2014版人民日报数据训练的模型，模型小（140M），准确率低些。...深度模型训练耗时长，有GPU尽量用GPU，加速训练，节省时间。...大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。
深度模型训练耗时长，有GPU尽量用GPU，加速训练，节省时间。...自定义语言模型 语言模型对于纠错步骤至关重要，当前默认使用的是从千兆中文文本训练的中文语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)。...大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。...kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063 附上训练语料，包括.../klm， 4）kenlm词粒度语言模型文件及其二进制文件people2014corpus_words.arps/klm。
实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型的效果。...PS： 作者纠错分享 网友源码解读 2.2 模型推荐 Kenlm模型：本项目基于Kenlm统计语言模型工具训练了中文NGram语言模型，结合规则方法、混淆集可以纠正中文拼写错误，方法速度快，扩展性强，效果一般...实现了用于中文文本纠错的Seq2Seq模型、ConvSeq2Seq模型，其中ConvSeq2Seq在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中，使用单模型并取得第三名，可以并行训练，模型收敛快，效果一般...，效果差 ERNIE_CSC模型：本项目基于PaddlePaddle实现了用于中文文本纠错的ERNIE_CSC模型，模型在ERNIE-1.0上fine-tune，模型结构适配了中文拼写纠错任务，效果好...大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。
特征 kenlm: kenlm统计语言模型工具 rnn_lm: TensorFlow、PaddlePaddle均有实现栈式双向LSTM的语言模型 rnn_attention模型: 参考Stanford...，文本语法纠错任务中常用模型之一 seq2seq_attention模型: 在seq2seq模型加上attention机制，对于长文本效果更好，模型更容易收敛，但容易过拟合 错误检测 字粒度：语言模型困惑度...语言模型： Kenlm（统计语言模型工具） RNNLM（TensorFlow、PaddlePaddle均有实现栈式双向LSTM的语言模型） 代码： import pycorrector corrected_sent...后面这三点比较关键： 项目中使用了基于n-gram语言模型，使用kenLM训练得到的，DNN LM和n-gram LM各有优缺点，这里卖个关子，感兴趣的可以思考一下二者区别。...另外，基于字的语言模型，误判率会较高；基于词的语言模型，误判率会低一些（符合我个人的判断，在我的实验里情况也确实如此）。 训练语言模型的语料中并不clean，包含了很多错别字，这会提高误判率。
Unrestricted Coreference in OntoNotes（CoNLL 2011共享任务:在OntoNotes中对多语言的不受限制的共指进行建模）：http://conll.cemantix.org...-language-recognition-evaluation 语言建模 维基百科：语言模型：https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model 工具包： KenLM...Language Model Toolkit（KenLM语言模型工具包）：http://kheafield.com/code/kenlm/ 论文：Distributed Representations...OSU Twitter NLP Tool：https://github.com/aritter/twitter_nlp 挑战： Named Entity Recognition in Twitter（在推特上被命名的实体识别...，在多种语言中大规模的监督词义消歧）：http://www.aclweb.org/anthology/D17-1008 资料：Train-O-Matic Data：http://trainomatic.org
LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612...作为初学者，郭贵冰一边看论文，一边看MyMedialite 的代码，然后在它的基础上实现我自己的研究算法。...然而，很快郭贵冰就意识到一个问题，在 Linux 服务器上跑 MyMedialite 会非常麻烦，而且在并行计算的时候诸多限制（相对于 Windows 平台），在跨平台方面存在不足。...Java 是可以跨平台的，比如我在 Windows 上开做发，但是可以在 Linux 服务器上执行，中间不需要做任何修改。另外， Java 更多用于企业开发，很多企业项目用 Java 来做的。...尽管 Python 可以快速地做原型，但是我在跟很多企业人士沟通的过程中发现，如果用 Python 快速做一个离线的原型，先训练出一个模型，但是这个模型训练之后，还要再把它放在 Java 开发的程序里来跑
错误识别/检测的目标是识别输入句子可能存在的问题，采用序列表示(Transformer/LSTM)+CRF的序列预测模型，这个模型的创新点主要包括： 1、词法/句法分析等语言先验知识的充分应用； 2...在线候选预排序主要是针对当前的错误点，对离线召回的大量纠错候选，结合语言模型以及错误混淆矩阵的特征，控制进入纠错排序阶段的候选集数量与质量。...纠错排序 该阶段主要目的在于，在上一阶段基础上，利用某种评分函数或分类器，结合局部乃至全局的特征，针对纠正候选进行排序，最终排序最高（如没有错误识别阶段，则仍需比原句评分更高或评分比值高过阈值，否则认为不需纠错...pycorrector实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型的效果。...correction https://github.com/ccheng16/correction 大致思路： 使用语言模型计算句子或序列的合理性 bigram, trigram, 4-gram
在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。...在以CLIP为基础的架构上，我们进一步提出了单源和多源课程自适应算法，这些算法可以逐步找到更可靠的伪语言标签来学习最优模型，从而实现伪语言标签的可靠度和多样性之间的平衡。...CLIP-VG的主要思想，它在自步课程自适应的范式中使用伪语言标签来实现CLIP在视觉定位任务上的迁移学习 Ⅰ引言 视觉定位（Visual Grounding，VG），又称指代表达理解（Referring...具体而言，我们学习一个初步的定位模型作为可靠度评估器，以CLIP为模型的主干，然后对样本的可靠度进行评分，构建可靠度直方图(RH)。...为了利用VLP模型的泛化能力，同时考虑其实现跨模态定位的可扩展性，我们在CLIP上构建模型。 C.
所以 OpenAI 提出了一种自动化方法 —— 使用 GPT-4 来生成神经元行为的自然语言解释并对其进行评分，并将其应用于另一种语言模型中的神经元 —— 此处他们选择了 GPT-2 为实验样本，并公开了这些...具体方法 使用 AI 解释 AI 的方法包括在每个神经元上运行三个步骤： 步骤一：用 GPT-4 生成解释 给定一个 GPT-2 神经元，通过向 GPT-4 展示相关文本序列和激活来生成对其行为的解释...步骤三：对比 根据模拟激活与真实激活的匹配程度对解释进行评分 —— 在这个例子上，GPT-4 的得分为 0.34。...同时，他们还提供了使用 OpenAI API 上公开可用的模型进行解释和评分的代码。他们希望研究界能够开发出新的技术来生成更高分的解释，同时开发出更好的工具来通过解释探索 GPT-2。...这意味着即使是得高分的解释在非分布（out-of-distribution）文本上也可能表现很差，因为它们只是描述了一种相关性； 整个过程算力消耗极大。
本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。...在每个时间步长上，该算法都会通过添加新词的方法扩展每一个候选部分语句，然后保留由 NMT 模型评分最高的新候选语句。...该模型建立在关于无监督嵌入映射的工作基础上，由一个稍加修改的注意力编码器-解码器模型组成，可以使用去噪和回译（Back-translation）的组合在单语语料库上单独训练。具体架构见图1。...在无监督的情况下，可以很容易地在单语数据上训练语言模型，但如何填充短语表却不太清楚，而短语表是良好翻译的必要组成部分。 初始化。...语言建模。在源域和目标域，都使用KenLM（kenlm.code.Kenneth Heafield）学习平滑的n-gram语言模型。这些模型在整个训练迭代过程中保持固定。
Notepad++中文版: 这是 Windows 记事本一个最好的替换产品，优于Windows记事本的一个文本编辑器，完全免费且开源，对于不同的编程语言可以实现语法高亮，代码折叠以及宏，起可定制性非常强...PSPad 编辑器: PSPad 是一个Windows平台上免费的适合程序员使用的编辑器。它可以让你保持上一次编辑状态，这样在你下次打开编辑器的时候可以直接显示原来的文件。...PSPad editor编辑器 5.0.0(243)绿色中文特别版 评分: 6.0 类别： 文本编辑 大小：5.8M 语言： 多国语言[中文] 查看详细信息 >> a....VIM文本编辑器 7.4 官方中文安装版 评分: 1.9 类别： 文件处理 大小：6.4M 语言： 多国语言[中文] 查看详细信息 >> 6....你可以自行创建并保存模版，还可以利用内置的FTP客户端把页面迅速上传到Web服务器上。 15. E-TextEditor: Windows 下的编辑器，具有以下特性： a. 键盘快捷键 b.
5.用于OCR的设备级计算机视觉：基于设备级的计算机视觉模型实现光学字符识别，进行实时翻译。 PyTorch Torch是一个开源机器学习库、科学计算框架和基于Lua编程语言的脚本语言。...用配置定义的模型和优化，而不需要硬编码。通过设置单个标志在GPU机器上进行训练，然后部署聚类或移动设备，实现CPU和GPU之间的切换。 2.可扩展代码更有助于开发。...JMLC的主要目的是作为一个评分API，其中，评分函数是用SystemML的DML语言表示的。...除了评分外，嵌入式SystemML还可在一台机器上运行的更大的应用程序的上下文中，执行聚类等无监督学习任务。...功能 1.分布式 cpu 和 gpu 2.Java, Scala and Python APIs 3.适用于微服务体系结构 4.通过降低迭代次数进行并行训练 5.在Hadoop 上可伸缩 6.在AWS扩展上提供
突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座...CodeShell在权威的代码评估Benchmark（HumanEval与MBPP）上取得了同等规模最好的性能。...这个项目为多语言代码处理和理解提供了有力的工具 能力点 * 强大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上达到了7B代码基座大模型的最优性能 * 完整的体系：除了代码大模型，同时开源IDE...在开始之前，请确保已经正确设置了环境，并安装了必要的代码包，以及满足上一小节的环境要求。你可以通过下列代码快速安装相关依赖。...在原始数据集的基础上，CodeShell采用基于Minihash对数据去重，基于KenLM以及高质量数据筛选模型对数据进行了过滤与筛选，最终得到高质量的预训练数据集。
OpenCV 用 C++语言编写，它的主要接口也是 C++语言，但是依然保留了大量的 C 语言接口。该库也有大量的 Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本 2.5）的接口。...视频中的人脸检测 视频是一张一张图片组成的，在视频的帧上重复这个过程就能完成视频中的人脸检测。...实现这一目标的方法之一是用一系列分好类的图像来“训练”程序，并基于这些图像来进行识别。这就是 OpenCV 及其人脸识别模块进行人脸识别的过程。...由于这种方法的灵活性，LBPH是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。...所有的算法都有一个置信度评分阈值，置信度评分用来衡量所识别人脸与原模型的差距，0 表示完全匹配。可能有时不想保留所有的识别结果，则需要进一步处理，因此可用自己的算法来估算识别的置信度评分。
GraalVM 是一种高性能 JDK，旨在加速用 Java 和其他 JVM 语言编写的应用程序的执行，同时还为 JavaScript、Python 和许多其他流行语言提供运行时。...除了运行 Java 和基于 JVM 的语言外，GraalVM 的语言实现框架（Truffle）使得在 JVM 上运行 JavaScript、Ruby、Python 和许多其他流行语言成为可能。...在 Truffle 框架之上编写的支持语言的解释器本身就是在 JVM 上运行的 Java 程序。...Java on Truffle Java on Truffle 是 Java 虚拟机规范的实现，使用 Truffle 语言实现框架构建。...GraalVM 适用于 x86 64 位和 AArch64 系统上的 Linux 和 macOS，以及 x86 64 位架构上的 Windows。
谁又能想到，使用GPT-4来解释模型的可解释性，用魔法打败魔法，666。...OpenAI提出了一个自动化过程，该过程使用 GPT-4 来生成神经元行为的自然语言解释并对其进行评分，并将其应用于另一种语言模型中的神经元。...随着未来的模型作为助手变得越来越智能和有用，我们会找到更好的解释。 具体如何工作的呢 他们的方法包括在每个神经元上运行 3 个步骤。...我们正在开源我们的数据集和可视化工具，用于 GPT-4 对 GPT-2 中所有 307,200 个神经元的书面解释，以及使用 OpenAI API 上公开可用的模型[1]进行解释和评分的代码。...例如，一个在句号上激活的神经元可以指示下一个单词应该以大写字母开头，或者递增一个句子计数器。 我们解释了神经元的行为，但没有试图解释产生这种行为的机制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
