AMD CPU 无缘， Intel HAXM 的描述如下： 使用 Intel VT 技术； 为 Android x86 虚拟设备的模拟运行提供硬件加速； 与 Android SDK 集成； 硬件需求如下...安装过程中可能会出现许多错误。 安装到android的模拟器加速器（intel HAXM）这一步时，报错： HAXM是用来管理硬件加速的，估计是用了这个东西模拟器就能Eclipse的龟速吧。...切换到Configuration选项，将设置Intel Virtual Technology=Enable;保存并退出，然后重新安装android studio即可。...下载 Android x86 镜像 Android SDK Manager 中已经有了 4.1.2 的 x86 镜像， 因此选择 4.1.2 x86 镜像， 如下图所示： 使用 Android x86...镜像 新建或者编辑 Android 模拟器， 将模拟器 CPU/ABI 设置为 Intel Atom X86 ， 如下图所示： 如果上面的步骤都没有出错， 现在， Android 模拟器运行的速度几乎可以媲美真机了
它显示了如何在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」软件包运行「旋转轮」，并显示了当您点击该项目时，旋转器将移动。同样，您将沿顺时针/逆时针的任何方向移动微调器。...： **touchToRotate：**此属性用于确定触摸微调器是否将使其沿以前的平移方向旋转（默认为顺时针方向）。...**在此构建器中，我们将添加itemCount和itemBuilder。在itemBuilder中，我们将导航容器小部件。在小部件内，我们将添加一个边距，即容器的高度。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。...当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。
*当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~科技好文1、技术干货大模型微调方法总结前缀微调（prefix-tunning），用于生成任务的轻量微调...前缀微调将一个连续的特定于任务的向量序列添加到输入，称之为前缀，如下图中的红色块所示。与提示（prompt）不同的是，前缀完全由自由参数组成，与真正的 token 不对应。...相比于传统的微调，前缀微调只优化了前缀。因此，我们只需要存储一个大型 Transformer 和已知任务特定前缀的副本，对每个额外任务产生非常小的开销。这是一道算法题：如何比较徳州扑克牌大小？...在这个过程中，可以使用“需求前置时间”和“流动效率”这两个关键指标来评估拥堵的改善情况。...-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)腾讯云开发者社区联合Cloud Studio（基于浏览器的集成开发环境（IDE），从浏览器打开网站可快速进行开发）共同推出“运行代码块”新功能——开发者朋友在阅读技术文章时
摘要 本文旨在向开发者介绍如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务。内容涵盖Gemma的基础使用、LoRA微调技术及其对比分析，并提供分布式微调的详细步骤。...本文将通过具体的代码示例和操作命令，详细介绍如何在Colab和Kaggle平台上使用Gemma模型，包括基础推理、LoRA微调及分布式训练的实现。...分布式微调 分布式微调可以在多个处理器上并行处理数据，显著加快训练速度。Google Colab提供了对TPU的支持，极大地提升了训练效率。...小结 本文详细介绍了如何在Colab和Kaggle平台上使用和微调Gemma模型，包括基础使用、LoRA微调技术和分布式训练方法。通过具体的代码示例，帮助开发者快速掌握这些高级功能。...我们非常期待与您的互动，并帮助您解决在使用Gemma模型过程中遇到的问题。
，转变为可执行的单元，如 Web API、前端组件等。...随后，我们重构了微调过程中的数据工程相关代码，诞生了 DevTi 项目。 由于，微调需要与各类工具紧密结合，所以我开始思考构建 IDE 的必要性。...高质量微调代码生成与评估：Unit Eval Unit Eval 是为 AutoDev 所构建的微调数据生成与结果评估工具。...AI 编辑器：Studio B3 - 需求与测试用例写作 Studio B3 的设计初衷是将类似于 AutoDev 的全周期 AI 赋能带到写作领域。...虽然 B3 编辑器模块还没有完全从 Studio B3 抽离出来，但是你可以参考其设计思想，构建自己适用于软件需求、测试用例写作的工具。
谷歌已经开始在自家产品组合中引入 Gemini：从 Pixel 8 Pro 开始，Gemni Nano 将正式登陆 Android 系统；而经过专门微调的 Gemini Pro 则即将现身 Google...Gemini 提供多种参数规模，其中 Nano 版最小、面向设备端工作负载；Pro 版居中；而体量最大的 Ultra 版则负责处理后端服务器上的高强度工作负载。...如果希望在自己的应用程序中引入自然语言界面，Gemini Pro 应该会是个好选择，且使用体验与 OpenAI 的 ChatGPT 等同类产品基本一致。...准备就绪之后，只需单击“获取代码”即可将生成结果转移至指定的 IDE，也可以使用 Android Studio、Colab 或者 Project IDX 中提供的各种快速入门模板。...未来，Google AI Studio 与 Vertex AI 将以每 1000 字符 /1 张图片为单位收取费用。
本文会带您快速了解新的 Motion Editor 工具，以及如何在开发过程中使用其最新功能。...Motion Editor 中运行的动画 Motion Editor 是 Android Studio Layout Editor (布局编辑器) 的一个扩展，当您在一个包含 MotionLayout...您可以使用已在布局编辑器中所熟知的交互方式来编辑布局和 Motion Scene 文件，并可以直接在 Android Studio 预览界面中对动画效果进行预览。...我们希望这些功能能够让编译器更容易解析复杂的过渡效果，并简化创建体验。 ? Motion Editor 已在 Android Studio 4.0 中推出，欢迎大家使用并给予我们反馈。...Android Studio 团队也会不断地收集反馈以改善其使用体验。有任何想法或遇到任何问题，欢迎 提交反馈。
以前的Android项目好久没有用了，开发工具也卸载了，现在想重新跑起来又不想装Android Studio，因此尝试使用vscode来重新跑起来。...在运行此命令时，keytool会提示你输入密钥库和密钥的密码，以及你的姓名、组织单位、组织、所在城市或地区、所在州或省份以及国家代码。这些信息将用于在签名过程中标识你的密钥。...你可以通过指定-dest参数（在某些版本的keytool中可能不支持）或使用文件系统的命令（如mv或cp）来将其移动到其他位置。...以下是一个简化的例子，展示了如何在应用的build.gradle文件中配置签名： 创建新项目： 打开VSCode，选择“文件”>“新建文件夹”，并为你的项目创建一个新文件夹。...编写和运行代码： 在VSCode中打开你的Android项目文件夹，开始编写代码。 使用ADB（Android Debug Bridge）或模拟器/真实设备来运行和调试你的应用程序。
例如，对于事件检测任务，可将一系列事件标签拼接为L上映L夺冠L下架 ，然后与原文本一起作为整体输入到UTC中，UTC将不同标签标识符L与CLS进行匹配，可对不同标签类型的分类任务统一建模，直接上图：图片为了实现通用能力共享...在浏览器打开http://localhost:8080/，输入用户名和密码登录，开始使用label-studio进行标注。...label_studio导出的文件，默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。...，比如：优化器、学习率调度等。...load_best_model_at_end：训练结束后是否加载最优模型，通常与metric_for_best_model配合使用，默认为False。
在这个教程中，我们将演示如何在React Native中构建一个启动屏幕。我们将指导你如何使用 react-native-splash-screen 为iOS和Android应用构建出色的欢迎界面。...在网络应用中，我们使用预加载器为用户提供动画娱乐，同时服务器操作正在处理中。尽管这听起来很直接，但它是构建和保留用户群的关键工具。 在React Native中创建启动屏有很多好处。...例如，考虑一个从API加载数据的场景。在用户等待时显示加载器是一种良好的用户体验。...Native 中构建启动屏需要一些微调。...然后，打开Android Studio中的Android文件夹，打开AVD，并按照下面的方式运行你的应用程序。
如果 AI 是一辆豪华跑车，那么 LoRA 微调技术就是让它加速的涡轮增压器。LoRA 强大到什么地步？它可以让模型的处理速度提升 300%。还记得 LCM-LoRA 的惊艳表现吗？...它在提高微调速度的同时，还能减少微调检查点的大小。 LoRA 的方法并不是通过对模型的所有权重进行微小改动来微调模型，而是冻结大部分层，只在注意力模块中训练少数特定层。...这些小矩阵的权重会在微调过程中更新，然后保存到磁盘中。这意味着所有模型的原始参数都被保留下来，使用者可以用自适应方法在其上加载 LoRA 权重。...接下来，我们可以加载 LoRA 适配器，并将其与蓝色基础模型合并，得到黄色微调模型。最重要的是，我们还可以卸载适配器，这样就可以在任何时候返回到原始基础模型。...由于 A 级和 B 级较小，与模型尺寸相比，它非常轻便。因此，加载速度要比加载整个基础模型快得多。
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。...注意点: 避免过拟合：由于微调数据集通常比较小，因此需要仔细选择合适的正则化策略，如Dropout或权重衰减（weight decay）。...你可以使用下面的pip命令进行安装： pip install transformers pip install torch 加载模型和分词器 使用transformers库，加载BERT模型和相应的分词器变得非常简单...你还可以选择其他版本，如bert-large-uncased。 输入准备 加载了模型和分词器后，下一步是准备输入数据。假设我们有一个句子："Hello, BERT!"。...然后，在微调过程中，同时更新BERT模型和分类层的权重。
此方法的目的是利用 SVD 在有限的样本中更有效地进行领域适应。 通过这两个基础概念，我们可以更好地理解作者如何在紧凑的参数空间中利用奇异值分解（SVD）技术对扩散模型进行微调和优化。...生成条件样本 C2-GAN的条件模型是由一个扩散编码器 \mathcal{E} 和一个GAN解码器 D 组合而成的。扩散编码器 \mathcal{E} 是预训练的，并且对目标数据进行微调。...与完整模型权重微调相比，即便在不使用 DDIM 反演时，SVDiff也能实现所需的编辑，如删除图片中的对象、调整对象的姿态和缩放视图等。...应用范围： 该方法主要用于图像生成任务，但未来可能会探讨其在其他类型的生成任务（如文本生成）中的应用。...与其他微调方法相比，如LoRA，本方法在多主题生成中展现了相当甚至更优秀的性能，但在单图像编辑方面的表现仍有提升空间。
该计划围绕系统健康、特性优化和错误修复三大核心领域，力图在 Android Studio 与 Android 模拟器中构建功能强大且稳定的基础特性与流。...感谢大家向我们提交错误报告，并在多个社交平台上与团队进行积极互动，特别是 Android 社区中的 40 位外部贡献者，非常感谢他们一直以来的热心奉献，帮助团队提交和解决 Android Studio...改进前: 在 Android Studio 3.4 中编辑代码 ?...改进后: 在 Android Studio 3.5 中编辑代码 构建速度 为了提高 Android Studio 3.5 的构建速度，我们采取了许多措施，其中最为重要的一项变更是为顶级注释处理器添加增量构建支持...为了支持此项变更，我们重构了整个部署管道，以此提升部署速度；与此同时，我们还微调了工具栏中的运行与部署按钮，希望借此为您提供更为精简的开发体验。 ? Apply Changes 按钮 ?
本文从美国农业部、州农业和消费者服务机构等公开可获得的在线文档、手册和报告中收集了信息。...为了对模型进行基准测试和评估，本文使用了与华盛顿州相关的文档，其中包括 573 个文件，包含超过 200 万个 tokens。如下清单 5 展示了这些文件中的内容示例。...模型评估 为了评估不同的微调模型，本文使用了 GPT-4 作为评估器。利用 GPT-4 从农业文档中生成了约 270 个问题和答案对，作为实际情况数据集。...这可能会在检索过程中增加相似片段之间的碰撞数量，从而阻碍恢复输入问题的相关信息的能力，降低召回率。 微调 该实验评估了微调模型与基础指令微调模型的性能差异。...知识发现 本文的研究目标是探索微调对帮助 GPT-4 学习新知识的潜力，这对应用研究至关重要。 为了测试这一点，本文选择了在美国的 50 个州中至少有三个州相似的问题。
第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。...定义全连接层之后，我们通过下面一行将 ImageNet 预训练权重加载到模型中： ? 为了进行微调，我们截断了原始的 softmax 层，并使用下面一段我们自己的代码替换： ?...接下来，我们加载数据集，将其拆分为训练集和测试集，然后开始微调模型： ? 微调过程需要一段时间，具体取决于你的硬件。完成后，我们使用模型对验证集进行预测，并且返回交叉熵损失函数的分数。 ?...用于微调 Inception-V3 的代码可以在 inception_v3.py 中找到。这个过程与 VGG16 很相似，但有细微差别。...可以在此处找到其他模型（如 VGG19，GoogleLeNet 和 ResNet）。
福特将该数据集免费提供给研究人员，用于提高自动驾驶汽车在城市环境中的适应性。 这一数据集或许不是时长跨度最大的数据集，也或许不是场景最为丰富的数据集，但可能是数据最全的数据集之一。...汽车在行驶过程中，通过细微调整路线来捕捉多样化的数据，这些数据主要来自于4个激光雷达传感器、6个130万像素的摄像头和1个5百万像素摄像头，以及1个惯性测量单元。 ?...这辆车的所有传感器都被策略性地放置在车辆中的各个部位。...福特研究人员通过传感器会生成地图和行人姿态数据，如3D地面反射率地图、3D点云图、六自由度地面真实姿态，以及本地化姿态传感器数据。...研究人员表示，“这些数据集可以为改进与多智能体自动系统相关的机器人算法提供基础，并使其在季节和城市环境变化时更稳健。我们希望这些数据集有助于机器人和AI社区研究，并为自动驾驶提供新的研究机会。”
组归一化和权重标准化 最后，我们要将组归一化（GroupNorm，而非 BatchNorm）与权重标准化结合使用。由于模型巨大，我们只能在每个加速器（如 GPU 或 TPU 芯片）上拟合几张图像。...在微调过程中，我们依次在 30%、60% 和 90% 的迭代中将学习率衰减 1/10。 在数据预处理过程中，我们调整了图像大小、随机裁剪，并进行随机水平翻转（详情请参见表 1）。...在 Colab 中，我们还对需要微调 tf_flowers数据集中的图像以进行了预测。其他教程中同样也使用了此数据集。...4) 保存微调后的模型以供日后使用 保存模型以供简化日后的操作。随后，您便可以采用与起初加载 BiT 模型时完全相同的方式，来加载已保存好的模型。...您还学习了如何加载任意一种 BiT 模型，以及如何在目标任务中对其进行微调并保存生成的模型。希望本文能对您有所帮助，并预祝您顺利完成微调！
翻译 | 杨东旭 校对 | 孟凡 整理 | MY 在这篇文章中，我们将对实践中的微调做一个全面的概述，微调是深度学习中常用的方法。...我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...假如我们的数据集与原始数据集（例如 ImageNet）在上下文中没有明显的不同，则预训练模型已经具有了处理我们自己的分类问题相应的学习特征。 何时微调模型？...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
Visual Studio Code 插件安装 CodeFuse 目前支持在 10 款 IDE 中安装，包括支付宝小程序云云端研发、Visual Studio Code，以及 JetBrains 系列的...以下基于Visual Studio Code的插件安装方法： **注意事项：**目前仅支持在 VS Code 1.75.0 以上的版本中安装 CodeFuse 插件。...安装插件的步骤如下： 1.在 CodeFuse 官网，下载 Visual Studio Code 插件安装包 2.打开 VS Code，在编辑器左侧导航栏，单击 扩展 图标，再单击 更多设置 图标，...例如，在 Python 中编写一个生成随机数据函数时，输入 import 后，CodeFuse 可能会智能地推荐 random库，通过Tab按键采纳代码建议；输入from 后，会自动加载datetime...然后，我们介绍了 CodeFuse 在不同集成开发环境中的安装方法，包括Visual Studio 等。
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