垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
BERT是双向转换器（Bi-Transformer）的缩写。这是谷歌在2018年末开发并发布的一种新型语言模型。BERT等经过预处理的语言模型在问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等自然语言处理任务中发挥着重要作用。
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
在过去的一年中，各种不同的状态管理技术被提出，但截至目前，Flutter的团队和相关社区还没有得出单一的 首选解决方案。
从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家的关注：prompt。这段时间，我们可以看到大量有关 prompt 的论文出现，但多数还是以 NLP 为主。那么，除了 NLP，prompt 还能用到其他领域吗？对此，清华大学计算机系副教授刘知远给出的答案是：当然可以。
Nomic-embed-text是2月份刚发布的，并且是一个完全开源的英文文本嵌入模型，上下文长度为8192。它在处理短文和长文本任务方面都超越了现有的模型，如OpenAI的Ada-002和text-embedding-3-small。该模型有137M个参数在现在可以算是非常小的模型了。
为了创建新的 Llama 2 模型系列，我们从Llama预训练方法开始（在参数小的情况尽量学习更多高质量的数据），使用优化的自回归变压器，但进行了一些更改以提高性能。具体来说，进行了更强大的数据清理 ，更新了数据混合，对总标记数量增加了 40% 进行了训练，将上下文长度加倍，并使用分组查询注意力 (GQA) 来提高更大模型的推理可扩展性。 表 1 比较了新 Llama 2 型号与 Llama 1 型号的属性。
就在今天，Stability AI官宣了新的代码模型Stable Code Instruct 3B。
上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
本文尝试梳理一个完整的多模态LLM的训练流程。包括模型结构选择、数据预处理、模型预训练、指令微调、对齐、融合多模态以及链接外部系统等环节。
针对大型语言模型效果不好的问题，之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强，但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法，为此检索增强生成（RAG）的出现，弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
本文分享论文『CPT: Colorful Prompt Tuning for Pre-trained Vision-Language Models』，由清华刘知远团队提出跨模态预训练 Prompt Tuning（CPT）刷爆少样本REC任务！
预计 Gemini 在 Google Cloud 数据库产品中的可用性将帮助开发者比去年集成的 Duet AI 更快地编写代码和迁移。
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构，这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。
本文首先将关注 RAG 的概念和理论。然后将展示可以如何使用用于编排（orchestration）的 LangChain、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RAG。
尽管在大规模文本到图像的生成和以文本为条件的图像编辑方面取得了成功，但现有方法仍难以产生一致的生成和编辑结果。在文本到图像的生成过程中，我们通常需要生成同一物体/人物的多幅图像，但这些图像具有不同的视角或复杂的非刚性变化（如姿势变化）。然而，这一要求极具挑战性。即使我们固定随机输入噪声并使用非常相似的提示（例如，‘a sitting cat’ vs. ‘a laying cat’），生成的两幅图像在结构和特征上也大相径庭。
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
本文将深入讲解支持 ChatGPT 的机器学习模型。从介绍大语言模型（Large Language Models）开始，深入探讨革命性的自注意力机制，该机制使 GPT-3 得以被训练。然后，进一步探讨强化学习，这是使 ChatGPT 变得卓越的新技术。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】130亿参数模型权重公布不久，UC伯克利LMSys org再次发布了70亿参数「小羊驼」。同在今天，Hugging Face也发布了70亿参数模型StackLLaMA。 自从Meta发布「开源版ChatGPT」LLaMA之后，学界可谓是一片狂欢。 先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。
大规模预训练后再进行下游微调的方法已经被广泛地应用于各种目标检测算法中。在本文中，我们揭示了目前实践中预训练和微调过程之间存在的数据、模型和任务方面的差异，这些差异隐式地限制了检测器的性能、泛化能力和收敛速度。为此，我们提出了AlignDet方法，这是一个通用的预训练框架，可以适配各种现有检测器，以减轻这些差异。AlignDet将预训练过程分解为两个阶段，即图像域预训练阶段和框域预训练阶段。图像域预训练优化检测骨干网络以捕获整体的视觉抽象，框域预训练学习实例级语义和任务感知概念以初始化骨干网络之外的部分。通过融合自监督预训练的骨干网络，可以实现在各种检测器中所有模块进行无监督预训练。如图1所示，大量实验表明，AlignDet可以实现对各种协议进行显著改进，如检测算法、模型骨干网络、数据设置和训练计划。例如，在更少的训练轮数下，AlignDet分别为FCOS提高了5.3 mAP，RetinaNet提高了2.1 mAP，Faster R-CNN提高了3.3 mAP，DETR提高了2.3 mAP。
这个平台主要用于构建管理面板、内部工具和仪表板的低代码项目。与 15 多个数据库和任何 API 集成，真的很牛逼！
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。
Mistral不仅全面战胜了13B Llama2，在数学、代码和推理方面，34B的Llama1也不是Mistral的对手。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
我们的卷积神经网络可以提供这些图像的实时预测结果，这些预测与真正的渲染图像难以分辨，并且实时生成。
Part1Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow image.png Technology is rapidly g
如果你要使用 Principled Shader 通过手动方式创建不同材质上逼真的光影效果，使用者必须对大量的材质参数进行手动微调，并且在每次设置后等待图片渲染才能完成整个过程。这需要你掌握一定的专业技能，并且经过大量的试错过程才能达到最好的效果。
目前，利用提示（Prompt）对预训练模型进行微调，并将其应用到下游任务中是非常常用的方法。（对Prompt不了解的小伙伴可以读一下我之前的文章：一文了解预训练模型 Prompt 调优）但是当应用于复杂标签的关系分类时，由于严格的提示限制，一般的Prompt Tuning方法难以处理具有任意长度的标签表达。受预训练生成模型的文本填充任务的启发，「本文提出了一种新的生成提示调整方法，即将关系分类重新表述为填充问题，从而摆脱了当前基于提示的方法的限制，完全利用了实体和关系类型的丰富语义」。实验证明了本文模型在完全监督和低资源设置下的有效性。
摘要主要介绍了大型语言模型（LLMs）在实际应用中面临的挑战，比如幻觉、知识更新缓慢和答案缺乏透明度等问题，并提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）作为一种解决方案。RAG通过从外部知识库检索相关信息来辅助大型语言模型回答问题，已经被证明能显著提高回答的准确性，减少模型产生的幻觉，尤其是在知识密集型任务中。
自ChatGPT API开放后，大量的研究都选择利用ChatGPT和GPT-4等大型基础模型（LFM）的输出作为训练数据，然后通过模仿学习来提升小模型的能力。
colly 是 Golang 的优雅爬虫和爬虫框架。 该项目提供了一个清晰的接口，用于编写任何类型的爬虫/抓取器/蜘蛛。Colly 可以轻松从网站中提取结构化数据，可用于数据挖掘、数据处理或存档等各种应用。 其主要功能和核心优势包括：
在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制主要讲解了IoU与非极大抑制相关概念与python实现，接下来在这篇博客中主要讲解了R-CNN论文中模型结构及其相关技术细节。
每逢佳节倍思亲，一年一度的中秋，你和谁一起度过？如果你和小编一样，漂泊在外，别忘记给远在家乡的父母打个电话，祝福他们中秋快乐，告诉他们自己还好，勿让他们挂念。在此小编，祝各位粉丝们“中秋快乐，阖家欢乐”，奉献给大家一份中秋大礼——漂亮的React后台源码。
假设有一个不完整的代码，希望编码助手自动填充它，或者已经想到了文档的开头和结尾，并且无法想到要在文档中间写一些有用的东西。可用于语言模型的最先进的框架无法有效地做到这一点，尽管它们非常擅长完成提示。OpenAI 的研究人员展示了一种通过修改现有框架使语言模型能够在中间填充文本（FIM - Fill in the middle）的方法。
今天为大家介绍的是来自Yann Lecunn团队的一篇论文。联合嵌入预测架构（JEPA）已经成为一种有前景的自监督方法，它通过利用世界模型来学习。虽然之前它仅限于预测输入的缺失部分，作者在这里探讨了如何将JEPA的预测任务泛化到更广泛的预测类型上。作者引入了图像世界模型（Image World Models, IWM），这是一种超越遮蔽图像建模的方法，它学会在潜在空间中预测全局光度变换的效果。
在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。
上篇中记录了绘制线的基本流程，而下篇主要是对绘制线中遇到的性能和效果问题进行阐述。在绘制完一条线并且希望给其加上描边样式时，会遇到不可避免的闪烁问题。而在绘制大量的交错道路时，需要同时考虑绘制性能和闪烁问题如何解决。本文总结了高效绘制描边线的方法，并对调研过的解决Z-Fighting闪烁的方案进行阐述。
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