コース 中級 3472
コース紹介:Golang は、GPM スケジューラー モデルと完全なシナリオ分析を深く理解しています。このビデオを見て何かを得ることができれば幸いです。スケジューラーの起源と分析、GMP モデルの概要、および 11 の概要が含まれています。シナリオ。
コース 上級 62532
コース紹介:ThinkPHP は、エンタープライズ アプリケーション開発とアジャイル WEB アプリケーション開発を簡素化するために生まれたオープンソースの PHP フレームワークです。これは 2006 年初頭に初めて誕生し、以前は FCS として知られていましたが、2007 年の元旦に正式に ThinkPHP に名前が変更され、Apache2 オープンソース契約に基づいてリリースされました。初期のイデオロギー アーキテクチャは Struts に由来し、その後、継続的な改善と改善を経て、オブジェクト指向開発構造と MVC モデルを使用し、Struts の Action と DAO のアイデアと JSP の TagLib ( タグ ライブラリ) を統合して、多くの優れた外国のフレームワークとモデルからも学びました。 )、RoR の ORM マッピングと、CURD といくつかの一般的な操作をカプセル化する ActiveRecord モード、シングル エントリ モードなど、テンプレート エンジン、キャッシュ メカニズム、認証メカニズム、およびスケーラビリティにおいて独自のパフォーマンスを備えています。
コース 初級 7143
コース紹介:flex プロパティは、フレックス ボックス モデル オブジェクトの子要素がスペースを割り当てる方法を設定または取得するために使用されます。これは、flex-grow、flex-shrink、および flex-basis プロパティの短縮形プロパティです。注: 要素がフレックスボックス モデル オブジェクトの子でない場合、flex プロパティは効果がありません。
JavaScript - autodesk forge viewerのマルチモデル読み込みモデルブラウザの問題
2017-07-05 10:56:47 0 1 1580
先生、なぜこのプロジェクトにモデルを使用しなかったのですか?モデルの方が便利ではないでしょうか?
2018-08-15 18:09:26 0 0 1137
2023-09-01 22:36:33 0 1 483
コース紹介:Xi Xiaoyao Science and Technology Talk 原著者 | Xiaoxi と Python の大規模モデルには、その巨大なサイズの背後にある直観的な疑問があります。「大規模なモデルはどのように更新すべきか?」大規模なモデルの非常に膨大なコンピューティング オーバーヘッドの下では、大規模なモデルの知識を更新することはできません。簡単に解決できます。単純な「学習タスク」ではありません。世界のさまざまな状況が複雑に変化する中、いつでもどこでも大規模なモデルが時代に追いつくことが理想的です。しかし、新しい大規模なモデルを学習させるための計算負荷は大きくなります。モデルはリアルタイムで更新できるため、他の入力の結果に悪影響を与えることなく、特定の領域のモデル データを効果的に変更するための新しい概念「モデル編集」が登場しました。ここで、 は「有効な隣人」を表します
2023-05-30 コメント 0 1244
コース紹介:大規模モデルの低ランク適応は、大規模モデルの高次元構造を低次元構造で近似することで複雑さを軽減する手法です。目的は、良好なパフォーマンスを維持しながら、より小さく、より管理しやすいモデル表現を作成することです。多くのタスクでは、大規模モデルの高次元構造に冗長な情報や無関係な情報が存在する可能性があります。これらの冗長性を特定して削除することで、元のパフォーマンスを維持しながらより効率的なモデルを作成でき、トレーニングとデプロイに使用するリソースを削減できます。低ランク適応は、メモリ消費量を削減しながら、大規模モデルのトレーニングを高速化できる方法です。その原理は、事前トレーニングされたモデルの重みを凍結し、トレーニング可能なランク分解行列を Transformer アーキテクチャの各層に導入することにより、下流タスクのトレーニング可能性を大幅に低下させることです。
2024-01-23 コメント 0 609
コース紹介:Vivoは、11月1日に開催された2023年開発者カンファレンスで、自社開発の汎用人工知能大型モデルマトリックスであるBlue Heart Modelを発表しましたが、Vivoは、Blue Heart Modelは、それぞれ異なるパラメータレベルを持つ5つのモデルを発売すると発表しました。 : 数十億、数百億、数千億でコアシナリオをカバーしており、そのモデル機能は業界をリードする地位にあります。 Vivo は、優れた自社開発大型モデルには、大規模、包括的な機能、強力なアルゴリズム、安全で信頼できる、独自の進化、広くオープンソースという 5 つの要件を満たす必要があると考えており、リライトされた内容は次のとおりです。 1 つ目は Lanxin Big Model 7B です。これは、携帯電話とクラウドの二重サービスを提供するように設計された 70 億レベルのモデルです。 Vivoは、このモデルは言語理解やテキスト作成などの分野で使用できると述べた。
2023-11-01 コメント 0 1510