机器之心发布 机器之心编辑部 元语智能的功能型对话大模型 ChatYuan「既泛又专」，除了问答、上下文对话以及创意性写作等各类自然语言理解和生成任务之外，还能回答法律、医疗等专业领域的问答，并且写代码功能也已经在内测中，不久即将发布。特别提醒，本文中有部分文本由「ChatYuan」生成，请君细心分辨。 ChatGPT 到底有多火？它已成为史上最快传播的应用，发布两个月后就有了 1 亿用户。实现同样的用户量，TikTok 需要近九个月，而 Instagram 用了两年多。 未来几年，微软将继续增加投资 Ch
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
Visio是由微软公司开发的一款图表制作软件，广泛应用于流程图、组织结构图、网络拓扑图等各种类型的图表制作。本文将为大家介绍Visio的特色功能和使用方法。
2023年，以ChatGPT为代表的大型语言模型（LLM）集中爆发，让各界都看到人工智能全新的可能性。但期冀总是与担忧并存，随着大模型在各领域的应用深化，已经沉寂许久的“AI威胁论”又开始甚嚣尘上。在漫长的技术史中，技术恐惧如同摆脱不了的阴影，总是与技术发展随行。这一次，面对一个前所未有的强大AI，担忧的情绪同样前所未有的强烈。在这种背景下，为了防止AI发展脱轨，“价值对齐”的概念又重新获得众多拥趸，成为一个热门的领域。
本文介绍了MySQL 5.6中InnoDB存储引擎的压缩特性，通过对比非压缩和压缩状态下的性能表现，展示了压缩特性对数据库性能的提升。同时，文章还介绍了MySQL 5.7中InnoDB存储引擎的新特性，包括JSON支持、Full Text Search、InnoDB Cluster等，并探讨了这些新特性对MySQL 5.7性能的影响。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 如何让模糊的老片变高清？ AI的答案是超分辨率算法： 现在，在视频超分领域，有一个强大的算法拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩，登上了CVPR 2022。 它的名字叫做BasicVSR++，是对视频超分SOTA模型BasicVSR的进一步改进。 BasicVSR也曾拿下NTIRE冠军，入选CVPR 2021。 现在，这个BasicVSR+++在基本相同的参数量下，不仅性能大幅超过前辈，PSNR（峰值信噪比，图像质量评估指
Hugging Face开发者大使刚刚把王冠交给了CogVLM2，来自大模型创业公司智谱AI。
有这样一种人，他们拎着键盘，然后就没有然后了，他们对着黑漆漆的屏幕，完全像写天书地一样写代码，创造了数字化的世界。在多年前有幸目睹一位神一样的开发者，中午还很屌丝的一起吃了盒饭，下午这哥们就开着车跑到一个咖啡吧，敲起了代码，没有鼠标，对着纯黑的Linux界面，编写着似乎可以改变什么的程序…
SmartSystemMenu 是一款简单实用的 Windows 窗口增强工具，它可以为窗口的标题栏右键菜单新增 17 个新功能。
虽然目前传统的跨模态检索工作已取得了巨大的进展，但由于缺少低资源语言的标注数据，这些工作通常关注于高资源语言（比如英语），因此极大地限制了低资源语言在该领域的发展。为了解决这一问题，作者针对跨语言跨模态检索任务（CCR）展开了研究，该任务旨在仅使用人工标注的视觉-源语言（如英语）语料库对模型进行训练，使其可以适用于其他目标语言（非英语）进行评估【如下图所示】。
打开下载的ps2022软件安装包，鼠标右击压缩包选择【解压到当前文件夹】。win11可选择用360压缩（自己常用的压缩软件）打开即可。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何让模糊的老片变高清？ AI的答案是超分辨率算法： 现在，在视频超分领域，有一个强大的算法拿下了超分比赛NTIRE 2021三冠一亚的优异成绩，登上了CVPR 2022。 它的名字叫做BasicVSR++，是对视频超分SOTA模型BasicVSR的进一步改进。 BasicVSR也曾拿下NTIRE冠军，入选CVPR 2021。 现在，这个BasicVSR+++在基本相同的参数量下，不仅性能大幅超过前辈，PSNR（峰值信噪比，图像质量评估指标）提高了0.8
以 ChatGPT 为代表的大型语言模型（LLM）在各项任务上的高效表现彰显了其广阔发展前景。然而，大模型回复与人类价值偏好经常存在不一致问题。
同理，这种方法也会进行四舍五入，但是将浮点型转化成了字符串值，已不再是原始的数值。
CSS简介：CSS是层叠样式表的简称，有时也会称之为CSS样式表或级联样式表。CSS也是一种标记语言(和html一样，不是个编程语言)；Html主要是页面结构，显示元素内容，CSS是美化页面，布局网页；CSS规则主要有选择器和样式声明组成；样式声明以键值对的形式出现；如下：p{font-size: 12px,color:'red'}CSS基础选择器选择器就是根据不同的需求把不同的标签选出来；CSS就是找的指定的标签，设置标签样式；选择器分为基础选择器和复合选择器两大类；基础选择器又包括：标签选择器，类选择器
继11月初零一万物发布性能优异的 Yi-34B 基座模型后，Yi-34B-Chat 微调模型在11月24日开源上线 ，再度获得全球开发者关注。
使用CNN或者双向RNN加Attention的深度学习方法被认为是现在关系抽取state of art的解决方案。已有的文献和代码，大都是针对英文语料，使用词向量作为输入进行训练。这里以实践为目的，介绍一个用双向GRU、字与句子的双重Attention模型，以天然适配中文特性的字向量(character embedding)作为输入，网络爬取数据作为训练语料构建的中文关系抽取模型。
个人平时比較喜欢看些新闻资讯，比方科技类的huxiu, 36kr，体育新闻等，对相关的APP也实用到，今日头条做的非常不错。周围非常多人在用。可是在用了一段时间之后发现非常多APP都有下面特点:
（不要问为什么你需要记住四个单词而不是 horizontal 和 vertical 两个单词，这已经比以前好了）
50个实用技巧 ▽附动态说明图▽ 1、自动筛选 2、在Excel中字符替换 3、在Excel中冻结行列标题 4、在Excel中为导入外部数据 5、在Excel中行列快速转换 6、共享Excel工作簿
去年 ChatGPT 爆火后，国内迅速迎来了“百模大战”。其中，复旦大学自然语言处理实验室在去年 2 月率先发布了国内首个类 ChatGPT 的对话式大语言模型 MOSS，开放不到 24 个小时，由于瞬时访问压力过大，MOSS 服务器显示流量过载而无法访问。
在 MySQL 的使用过程中，有时候一个小小的字符也能带来大麻烦，在未发现真相时，以为这问题是见了鬼了，而发现真相时，却没想到是一个字符带来的问题，零宽字符像个幽灵隐藏在 IT 行业的各个方面，今天分享一个关于 MySQL 中“消失的表”的复现案例。
笔者在阅读了一大堆源码后，就会情不自禁产生造轮子的想法。于是花了数个周末的时间用C语言撸了一个DBProxy(MySQL协议)。在笔者的github中给这个DBProxy起名为Hero。
在 Database Mesh 中，Pisanix 是一套以数据库为中心的治理框架，为用户提供了诸多治理能力，例如：数据库流量治理，SQL 防火墙，负载均衡和审计等。在 Pisanix 中，Pisa-Proxy 是作为整个 Database Mesh 实现中数据平面的核心组件。Pisa-Proxy 服务本身需要具备 MySQL 协议感知，理解 SQL 语句，能对后端代理的数据库做一些特定的策略，SQL 并发控制和断路等功能。在这诸多特性当中，能够理解 MySQL 协议就尤为重要，本篇将主要介绍 MySQL 协议和在 Pisa-Proxy 中 MySQL 协议的 Rust 实现。
字符串 今天跟大家来说一说Python中的字符串数据结构。 上文回顾 让我们回顾一下可变类型及不可变类型: 不可变数据类型：str、int、tuple 可变数据类型：dict、list 今天讲解的
日常运维中，有遇到需要校验YAML是否有问题的场景（例如从数据库的内容渲染出来的yaml配置文件）
有C或JAVA其它编程语言基础的人可能对Python中的这条语法规则最不适应：Python中的缩进是有语法含义的，它用来表示一个代码块(code block)。这里说的代码块是指函数定义、条件语句、循环语句等等。缩进就是指每行代码最前面的几个空格或TAB制表符，通常是与上一行的冒号一起使用的，例如： # 为了清楚地表示缩进，我把空格都用.表示 def price(stock) : ....url = 'http://hq.sinajs.cn/list=' + stock ....with req.urlop
大型语言模型 (LLMs) 在各种自然语言任务中展现出了卓越的性能，但是由于训练和推理大参数量模型需要大量的计算资源，导致高昂的成本，将大语言模型应用在专业领域中仍存在诸多现实问题。因此，北理团队先从轻量级别模型入手，最大程度发挥数据和模型的优势，立足更好地服务特定领域，减少下游任务的训练与推理成本。
MySQL 中的锁还是蛮多的，在之前的文章中，松哥和大家介绍过 MySQL 中的 MDL 锁（为什么执行 alter 更新表要慎重？），今天我们再来看看 MySQL 中比较重要的两个锁：S 锁和 X 锁。 1. S 锁 S 锁，英文为 Shared Lock，中文译作共享锁，有时候我们也称之为读锁，即 Read Lock。S 锁之间是共享的，或者说是互不阻塞的。 当事务读取一条记录时，需要先获取该记录的 S 锁。 举个例子： 事务 T1 对记录 R1 加上了 S 锁，那么事务 T1 可以读取 R1 这一行记
日前，智源研究院大模型研究团队开源最新双语 AltDiffusion 模型，为中文世界带来专业级 AI 文图创作的强劲动力：
要是关注深度学习在自然语言处理方面的研究进展，我相信你一定听说过Attention Model（后文有时会简称AM模型）这个词。AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。听起来AM很高大上，其实它的基本思想是相当直观简洁的。本文作者可以对灯发誓：在你读完这篇啰里啰嗦的文章及其后续文章后，一定可以透彻了解AM到底是什么，以及轻易看懂任何有关论文看上去复杂的数学公式部分。怎么样，这广告打的挺有吸引力吧，尤其是对那些患有数学公式帕金森病的患者。 在正戏开演前，我们先来点题外话。
本文将传统图像处理中的自相似性、金字塔等思路与深度学习相结合进行视频超分，得到了SOTA指标，并为传统图像处理思路与深度学习提供了一个新的结合点。
导语：中文世界的AIGC已然开启。通过智源研究院大模型研究团队开源的双语 AltDiffusion 模型，可以实现精细长中文Prompts高级创作。
主要出于安全考虑，数据库服务器只允许堡垒机通过ssh访问，这对日常的使用带来了麻烦。问题是这样的，MySQL数据库放在了服务器A上，只允许服务器B来访问，而我在机器C上，可以通过ssh连接服务器B。为了解决在机器C上连接mysql这个问题
前言 之前，笔者发表的《非开发人员看Devops--从一张图谈起》的文章，在不到24小时内，阅读量已经达到1100，说明大家对DevOps和OpenShift此还是很感兴趣的。 笔者另外一篇文章《同时面向运维和开发的企业级PaaS平台--OpenShift》，介绍了OpenShift的相关概念和架构，并截取了在实验中的操作截图。很多朋友反映图比较小，看不清楚，而且命令行显示相对比较枯燥，因此这次笔者展示红帽公司技术专家陈耿的OpenShift视频，以便理解。如果读者对OpenShift此前不了解的话，在
在过去的半年中，OpenAI内部经历了一场剧烈的“宫斗”，结果是其关键的“超级智能对齐团队”宣告解散。这一变化标志着团队创始成员及其领导核心的彻底离散。首席科学家伊利亚·苏茨克沃（Ilya Sutskever）和团队成员詹·莱克（Jan Leike）均于本周宣布离职。
本文分享 AAAI 2024 论文FontDiffuser: One-Shot Font Generation via Denoising Diffusion with Multi-Scale Content Aggregation and Style Contrastive Learning，Diffusion 扩散模型用于生成任意风格的复杂字的使用配方。
在Alpaca经认证的模型类别中，以94.08%的胜率，超越LLaMA2 Chat 70B、Claude 2、ChatGPT！
这两天，上海人工智能实验室(上海AI实验室)正式推出了书生·浦语大模型（InternLM-20B）200亿参数版本，网传可以挑战70B的模型，对国内大模型生态产生了一定的影响。今天借个这个话题，从大模型爆火、开源、商业许可的发展，聊一下自己的看法，也测试一下该模型的效果到底怎么样？有说错的地方欢迎指正批评。
在大家使用PS时，滚轮这个东西实际上并不常用，但一个滚轮加上三功能键却可以完全实现缩放和平移、纵移、调整数值等功能。
本文介绍了使用智能手机应用进行照片扫描并去除眩光的方法，通过使用增强现实技术对照片进行预处理，消除眩光，提高照片质量。主要步骤包括拍摄照片、对齐照片、去除眩光和优化照片。该算法可以在手机上实时运行，具有快速、准确和易用的特点，适用于各种扫描条件，包括无光泽和光泽打印，照片内部或外部相册，杂志封面等。
Markdown 是一种轻量级的标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，借助可实现快速排版且转换成格式丰富的 HTML 页面。目前被越来越多的写作爱好者及工作者使用。它在写作、博客、文档等领域得到了广泛应用，因其简洁、易读、易写的特点而备受欢迎，一旦掌握这种标记语言，将极大提高效率。但是若需要复杂排版如左右对齐缩进等，还是选择 word 等专业软件。
当我们人在看一样东西的时候，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的这样东西的某一地方，换句话说，当我们目光移到别处时，注意力随着目光的移动也在转移，这意味着，当人们注意到某个目标或某个场景时，该目标内部以及该场景内每一处空间位置上的注意力分布是不一样的。---------（思考：对于图片，会有些特别显眼的场景会率先吸引住注意力，那是因为脑袋中对这类东西很敏感。对于文本，我们大都是带目的性的去读，顺序查找，顺序读，但是在理解的过程中，我们是根据我们自带的目的去理解，去关注的。 注意力模型应该与具体的目的(或者任务)相结合。）
随着GPT-4和Stable Diffusion等模型多模态能力的突飞猛进，多模态大模型已经成为大模型迈向通用人工智能（AGI）目标的下一个前沿焦点。总体而言，面向图像和文本的多模态生成能力可以大致分为两类：
由于深度学习和海量数据的涌现，场景文字识别技术获得飞速发展。但是先前同类方法存在种种缺点，为此，本文提出 TextScanner，一种鲁棒的基于分割的场景文字识别方法，可以正确读取字符数据，并在一系列相关的文字基准数据集上，取得了当前最佳的性能。本文是旷视研究院与华中科技大学的联合研究成果，已收录于 AAAI 2020。
随着人工智能技术的发展，以 GPT-4 为代表的大语言模型依靠其强大的能力正在对社会产生深远的影响。与此同时，大模型本身的安全性问题也变得尤为重要。如何确保大语言模型可以和人类的价值、真实的意图相一致，防止模型被滥用、输出有害的信息，这是大模型安全治理的核心问题。之前的大多数对齐方法需要收集新数据重新训练模型，然而对训练数据质量要求高以及优化模型参数耗时耗力是对齐中的痛点。除此之外，待对齐的价值观可能是动态变化的，这进一步给大模型价值观对齐带来了挑战。
随着信息化时代的不断发展，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
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