然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...图片 正确合理的使用embedding模型有哪些约束？ 要使用向量搜索，我们就必须首先解决文档和query的向量化问题。也就是说，我们需要知道如何选择和使用一个embedding模型。...如果某个模型在训练时使用的数据量较少或者数据不够多样化，它可能对特定领域的文本理解能力有限。相反，如果某个模型在训练时使用的数据集较大且具有广泛的覆盖范围，它通常会在不同领域中表现更好。...模型架构和训练目标：不同的嵌入模型采用不同的架构和训练目标，这可能导致它们在处理不同领域文本时的表现有所不同。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。
在Django开发中，经常遇到需要建立不同类型的模型之间的关系的情况。而使用多态模型可以帮助我们更好地管理这些复杂的关系。本文将介绍Django中的多态模型概念、使用场景以及如何实现多态模型。...多态模型的使用场景多态模型在实际应用中有广泛的使用场景，如下所示：网站评论系统：评论可以针对文章、图片、视频等不同类型的内容，使用多态模型可以轻松地存储不同类型的评论并保持良好的扩展性。...多态模型的实现方法在Django中，我们可以使用两种方法来实现多态模型：抽象基类和第三方库。方法一：抽象基类Django的抽象基类是一种用于定义模型共享字段和行为的方式。...以下是使用 django-polymorphic 实现多态模型的示例：首先，安装 django-polymorphic：pip install django-polymorphic然后，在Django的设置文件中添加以下配置...本文介绍了多态模型的概念、使用场景以及两种实现方法：抽象基类和使用第三方库。通过灵活应用多态模型，在开发过程中可以更好地处理不同类型的数据。
在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...例如，当我们使用一个传统的 RAG 模型来回答关于 “量子力学中的不确定性原理” 的问题时，可能会因为编码信息时丢失了上下文，而无法准确检索到相关的知识块。...例如，在一个关于历史事件的知识库中，将 “第二次世界大战的起因、过程和结果” 划分为一个块可能太大，而将每个单词作为一个块又可能太小。 2. 嵌入模型的选择 不同的嵌入模型具有不同的特点和性能。...五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...embeddings+BM25 比单独使用 embedding 要好; Voyage 和 Gemini 在我们测试过的 Voyage 和 Gemini 中具有最好的嵌入; 将前 20 个 chunk 传递给模型比只传递前
我在Pycharm IDE中使用“tencent-deepseekR1”模型的体验：总体较为流畅，具有较高的准确性和效率。模型在处理自然语言理解任务时表现优异，能够快速给出合理的答案。...然而，对于一些较为复杂或模糊的问题，偶尔可能会出现理解偏差。建议在使用时对输入数据进行适当优化，并关注输出结果的逻辑一致性。...此外，如果开启推理模式，推理过程中，无法滑动至句首，得等推理完全完成后才能划到到句首查看，用户体验需要优化。#腾讯云AI代码助手
为了减少这种做法带来的标注负担，作者开发了POLO，这是一种可以在仅使用点标签进行训练的多类目标检测模型。 POLO基于对YOLOv8架构的简单而有效的修改，包括预测过程、训练损失和后处理方面的修改。...在本研究中，作者通过开发一个完全基于点标签的目标检测框架，避免了这些问题，同时没有增加标注成本。作者通过修改最先进的、广泛使用的边界框检测模型之一YOLOv8算法来实现这一任务。...另一方面，在目标检测任务中，点格式被用作混合标注集的一部分，其中一小部分边界框标注被一大部分点标签补充，以训练检测模型输出边界框预测。...表1展示了使用Hausdorff/MSE损失函数训练POLO时，每张图像获得的平均绝对误差（MAE）。 可以看到，Hausdorff模型在五类数据中超过了MSE模型。...5 Results 在表3中展示了使用YOLOv8和POLO获得的动物数量和平均绝对误差（MAE）值。根据上述结果，作者使用在本次实验中使用均方误差（MSE）损失函数缩放1倍训练的POLO模型。
想知道如何将苹果的新 API 集成到自己的应用程序中吗？这可比想象中更容易。 ?...但很不幸，Core ML 文件甚至不能如.plist 或.storyboard 一样达到人类可读的程度，它们仅仅是告诉设备如何将处理输入的「神经元」进行排列的一大堆字节。模型越复杂，其尺寸便越大。...这是我在使用 Xcode 9 测试版时，短时间内所发现的许多 bug 之一。 ? 苹果公司还凭借 Core ML 模型推出了自己的机器视觉 API，并命名为 Vision。...在项目导航器中，你应当能看到用于实验该模型的各种不同图像。将字符串「airport」替换为任一其他图像的名称，对项目进行创建并运行，而后查看输出到控制台的结果是如何更改的。...它们运行一段时间后，你需要进行一次同样的操作。尽情享受模拟器的崭新外观与体验，以及对 iOS 11 的少许预览吧！ 希望我的示例项目对「如何轻松在 iOS 11 中实现机器学习」进行了成功概述。
导语 玩过 unity3d AR的童鞋应该知道，在 Unity3d 中配合Vuforia 库可以很轻松地识别图片并在上面建立模型。...然而，在 vuforia 官网中，不仅可以识别图片，还可以识别几何体，特别是从 vuforia4.x 开始支持识别更不规则的3d物体。...本文将详细介绍如何在 Unity3d 中用 Vuforia 做简单的3d物体识别。 文章将分为 vuforia 识别过程和 unity 开发过程两部分进行描述。 Vuforia识别过程 1 ....Enable Smart Terrain Smart Terrain是vuforia的增强现实的一个重要功能，让识别target所在的物理环境可以得以重构和增强，对于它的使用，官网有详细的介绍和例子，但不能与...还有一点，vuforia中的ARcamera是没有默认自动对焦的，需要自己在script中设置。
本节的目标 本章目标为不设置ImageTarget，Unity完成动态识别识别图。...动态识别的实现方法 1、Vuforia官网上传识别目标，下载unitypackage并导入Unity 2、导入Vuforia SDK，并将ARCamera放置到场景，激活要识别的Datasets。...由于激活了Datasets，这时，尽管没有放置ImageTarget，运行游戏，仍可看到Vuforia自动创建了多个带有ImageTargetBehaviour的New Game Object 3、创建空物体...ConfigTrackable（string targetKey）方法时，要传入的是识别图的名称 2)、由prefab.name.Equals(targetKey)可以看出，我们预制体的名称，要=Vuforia...端进行，要有摄像头） 运行游戏，输入某识别图的名称，点击Button，将摄像头对准要识别的图片 在Hierarchy面板找到显示出来的模型，此时该模型比例或许不是预期想要的大小，调整模型位置角度等，记下其
根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的...，盘古在真实观测场中的表现如何，一直以来都缺乏一些实测的报告或者文章介绍。...因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。...ERA5 再分析数据 我们使用的 ERA5 再分析数据作为盘古模型推理的原始输入数据。...对盘古的一些主观评价 虽然依据上述的测评，在真实观测场中并没有重现盘古全面优于 ECMWF 的效果。但我们也要知道这是在盘古使用的是 5 天前的 ERA5 数据作为初始场的条件下得到的结果。
取而代之的是在模型训练期间学习模型参数=（例如，神经网络中的权重，线性回归）。 模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定了模型的结构。...机器学习模型调整是一种优化问题。有一组超参数，目标是找到它们的值的正确组合，这可以帮助找到函数的最小值（例如，损耗）或最大值（例如，精度）（图1）。...在K-Fold中，将训练集划分为N个分区，然后使用N-1个分区迭代地训练模型，并使用剩余分区进行测试（在每次迭代中，都会更改剩余分区）。...在下面的图表中，可以检查（使用滑块）在模型中考虑估计的min_split和min_leaf参数时，改变估计量的数量如何影响模型的整体准确性。...取而代之的是，随机搜索可以更快更快，但是可能会错过搜索空间中的一些重要点。 自动超参数调整 使用自动超参数调整时，将使用以下技术来标识要使用的模型超参数：贝叶斯优化，梯度下降和进化算法。
然后，作者随机调整边界框的宽度和高度，缩放比例在1.0到1.25之间，以考虑实际使用中的潜在偏差，并使用处理后的边界框作为Box2Mask模块的训练数据。相应地，作者构造了PropSAM的ROI任务。...作者生成覆盖引导切片 Mask 的最紧密边界框，然后随机调整其宽度和高度，缩放比例在1.0到2.0之间，以捕获目标目标周围的上下文。...作者在训练集上训练PropSAM，使用内部验证集来评估模型性能并选择最终的模型预训练权重。外部验证集用于证明PropSAM的鲁棒性和使用未见过的目标和数据集的能力。...在模型训练过程中，作者使用了交叉验证方法对模型性能进行评估。采用Keras深度学习框架构建了基于卷积神经网络（CNN）的骨肿瘤检测模型。...在模型训练过程中，作者使用了交叉验证方法对模型性能进行评估。作者还使用了一对一（One-vs-One）分类方法来评估模型性能，该方法将患者数据集分为训练集和测试集两部分。
实现效果： 视频链接 课前资源： 链接: https://pan.baidu.com/s/1UxPPUo5UmAkeUYWonEOCPQ 提取码: s59e 本资源包括： 用于本应用的房子模型...2、安装Visual Studio 运行课前资源中的“02-vs_community__2017.exe”文件，在工作负载中勾选“通用Windows平台开发”、“使用Unity的游戏开发”，进行安装。...c、导入课前资源中的ClassResources包、Dotween插件、EasyTouch插件 3、配置Vuforia a、删掉层级窗口里MainCamera，点击ARCamera—Open Vuforia...不同的是位置调整，绑定的事件为ReloadGame 3）音量调节按钮 a、同1）所示，进行设置。...4）测试按钮 1、制作按钮 a、在Canvas下新建名为LeftButton、RightButton的两个Button，分别绑定GameManager中的 b、Button下的文字进行如下设置 2、制作测试内容
这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。
，将计算机生成的文字、图像、三维模型、音乐、视频等虚拟信息模拟仿真后，应用到真实世界中，两种信息互为补充，从而实现对真实世界的“增强”。 ...Vuforia也在2015年11月被PTC公司重金收购，但是后续一直在更新并提供SDK，因此在ARKit普及之前，Vuforia一直是开发者最青睐的AR SDK，众多的功能以及高质量的识别技术，使得Vuforia...二、注册开发者账号 在使用任何Vuforia SDK之前，你首先要做的是注册Vuforia开发者账号，有了账号之后你才能有对象数据库、才能下载SDK。...，在Unity的设置中需要输入这个长串的Key，才能开启Vuforia的识别功能。...这个是为了建立Unity场景中的单位长度，场景中所有其他物体的大小是以这个值为参照建立的。Vuforia中的单位长度是以米来计算。输入之后，图片的高度会以这个宽度来自动计算。
推荐阅读时间：10min~12min 主题：如何构建真实世界可用的ML模型 Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了...我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。 ? 解释下上面的这张图片： 绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。...模型的保存和加载 上面我们已经训练生成了模型，但是如果我们程序关闭后，保存在内存中的模型对象也会随之消失，也就是说下次如果我们想要使用模型预测时，需要重新进行训练，如何解决这个问题呢？...# 使用加载生成的模型预测新样本 new_model.predict(new_pred_data) 构建实时预测 前面说到的运行方式是在离线环境中运行，在真实世界中，我们很多时候需要在线实时预测，一种解决方案是将模型服务化...总结 在真实世界中，我们经常需要将模型进行服务化，这里我们借助 flask 框架，将 sklearn 训练后生成的模型文件加载到内存中，针对每次请求传入不同的特征来实时返回不同的预测结果。
这与 AI 模型达到一定规模后产生的能力涌现，能够执行多目标任务和解决一些通用问题分不开关系。...一个需求点，只要能够用有限的语言描述清楚，大模型就可以成为一个实际的解决方案。 周乐： 大模型在软件研发工作流中的最大价值是可以提高软件开发的效率和质量。...通过使用大模型，软件开发者可以自动生成代码，优化代码，测试代码，快速生成文档。 一方面，大模型将使软件开发变得更加普及和便捷，让更多人可以参与到软件创造中来，从而促进软件创新和多样化。...另一方面，大模型也将给软件开发带来一些挑战和风险，例如如何保证大模型生成的代码的正确性和安全性，如何处理大模型可能存在的偏见和误导，如何保护大模型使用的数据的隐私和版权等。...总之，大模型是一种强有力的工具，可以为软件开发带来巨大的价值和影响。但是，我们也需要注意其潜在的问题和限制，并合理地使用它。 InfoQ：您在实际的研发过程中是否应用过大模型，使用体验如何？
该框架的设计目标是尽可能贴近现实中的临床诊断流程，同时为评估LLMs的动态交互能力提供一个可控的环境。 1....此外，不同模型的表现差异显著，参数较少的模型在动态诊断中的表现较弱。 3. 科室间的性能差异 在不同医学专科中的表现差异也提供了重要见解。...讨论与未来展望 AI医院框架的意义 AI医院为评估LLMs在动态医疗交互中的能力提供了一个创新的平台，不仅可以用于模型性能的测试，还可以为医学教育和AI辅助诊断工具的开发提供支持。...跨文化和多语言适应性：扩展数据集的多样性，确保模型能够适应不同文化背景和语言环境。 伦理与偏见问题：开发透明且公平的AI系统，确保其在临床应用中的可靠性和公正性。...通过进一步优化模型的动态交互能力，AI有望在未来的医疗诊断中扮演更重要的角色，为医疗行业带来更多创新和突破。
拖动到窗口，删掉其子对象的JumpButton，调整其子对象的MobileJoystick到合适大小，组件中的Movement Range属性设置为50 3、设置猫咪属性 给猫咪添加Rigidbody...EasyTouch，实现识别图丢失后的模型显示 模型脱卡地址：模型脱卡 EasyTouch地址：EasyTouch 游戏中可能遇到的问题： 1、Console：The animation state Idle...解决办法：在本项目中，我们是用Animation来控制猫咪运动，所以在导入的FBX Perfabs—Rig设置时，要设置为Legacy！...当我们用AnimatorController控制运动时，则可设置为Generic 2、Unity不知道如何使用外置摄像头 ARCamera—Open Vuforia configuration—Webcam—Camera...的MobileJoystick无法在Unity中激活 解决办法：先发布一下Android App，MobileJoystick便可在Unity中激活了
view=aspnetcore-2.1 使用EF CodeFirst在MySql中创建新的数据库，我们首先在appsettings.json文件夹中，使用json对来给出mysql数据库连接语句，其次在...Startup.cs中使用MySql的中间价来注入MySql服务，在这里，我使用的MySql驱动是Pomelo.EntityFramoworkCore.MySql。...新建一个类，用来做数据表的基类，同是派生一个继承自DbContext的数据库上下文类，注意！这个新的数据库上下文一定要有构造函数。...做好之后，使用如下命令创建新的数据库： 首先打开Nuget管理控制台： Add-Migration xxxx Update-Database 如果我们就生成了数据库了，还会给我们生成一个Migration...那么如果有了数据库怎么使用DbContext呢？ 从现有的MySql数据库中使用DB First来创建数据表模型 在这种方案下，我们只需要引入第三方的mysql数据库驱动就可以。
文/编辑 | 言有三 自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。...AutoML与优化目标 一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用，然而损失函数都是人为设定，不仅需要有经验的人员进行反复尝试，也只能获得次优的方案，如果可以让模型自动对优化目标进行学习，将有望以更低的成本学习到更优的模型...AutoML与模型剪枝 模型剪枝是非常重要的模型压缩技巧，并且拥有比较复杂的剪枝策略，那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢？ 【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝？...AutoML与模型蒸馏 模型蒸馏也是非常重要的模型压缩技巧，拥有各种各样的设计策略，那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢？ 【AutoML】强化学习如何用于模型蒸馏？...【AutoML】进化算法如何用于自动模型搜索(NAS) 可微分架构与NAS 可微分架构可以在连续的参数空间中进行搜索，这样带来的好处就是可以通过梯度下降算法直接进行优化，是比较高效的搜索NAS方法。
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