コース 上級 13830
コース紹介：この問題は依然として、基礎知識がゼロの学生、またはバックエンドからフロントエンドに切り替えた学生を対象として、業界の専門家によるライブブロードキャスト授業です。コース設計は、オリジナルの HTML5+CSS3+JS+Vue3+Vant プロジェクトに基づいて、4 つの段階に分かれており、合計 50 日間の学習が行われます。現在最も人気のある Vue3+Vite+TS+ElementPlus が追加され、モールのフロントエンド、モールのバックエンド管理システム、ミニプログラム、APP などのマルチエンド開発が完了します。詳しいお問い合わせはWeChat：phpcn01（Yueyue先生）までご連絡ください。
コース 中級 11266
コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17591
コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
大規模な Laravel プロジェクトでブートストラップのバージョンを更新する
皆さん、私は大規模な Laravel プロジェクトを持っています。プロジェクトの Bootstrap バージョンは 3 です。変えたいです。どうすればいいですか？
2023-09-03 19:24:13 0 1 604
PHP中国語ウェブサイト大規模生放送公共福祉無料クラス登録ポスト。 。 。
2018-06-04 13:03:08 32 848 64144
4日連続！ PHP 中国語 Web サイトの大規模な福祉生放送クラス:「php フルスタック開発経験の共有」が開始され、引き続き興奮しています。
2018-10-17 09:05:25 1 1 2974
PHP中国語ウェブサイトの大規模な福祉生放送が始まります！ PHPフレームワークをゼロから開発し、オリジナル開発フレームワークを使って恥ずかしいこと百科サイトを真似てみる（終了しました）
2018-01-22 11:04:52 29 418 53854
なぜ Python の __all__ は「エクスポートされていないコンテンツにはアクセスできない」ことを防ぐことができないのでしょうか?
2017-05-18 10:50:54 0 2 743
コース紹介：モデルの紹介: Alpaca モデルは、スタンフォード大学によって開発された LLM (Large Language Model、大規模言語) オープン ソース モデルです。LLaMA7B (Meta 社による 7B オープン ソース) モデルから 52K 命令で微調整されています。モデル パラメーター (モデル パラメーターが大きいほど、モデルの推論能力が強くなります。もちろん、モデルのトレーニングのコストも高くなります)。 LoRA は、正式な英語名は Low-RankAdaptation of Large Language Models で、直訳すると大規模言語モデルの低レベル適応と訳され、大規模言語モデルの微調整を解決するために Microsoft の研究者によって開発されたテクノロジです。事前トレーニングされた大規模な言語モデルで特定のドメインを実行できるようにしたい場合
2023-06-01 コメント 0 1824
コース紹介：大規模言語モデルと単語埋め込みモデルは、自然言語処理における 2 つの重要な概念です。どちらもテキストの分析と生成に適用できますが、原理と適用シナリオは異なります。大規模な言語モデルは主に統計的モデルと確率的モデルに基づいており、連続的なテキストと意味の理解を生成するのに適しています。単語埋め込みモデルは、単語をベクトル空間にマッピングすることで単語間の意味関係を捉えることができ、単語の意味推論やテキスト分類に適しています。 1. 単語埋め込みモデル 単語埋め込みモデルは、単語を低次元のベクトル空間にマッピングすることでテキスト情報を処理する技術です。言語内の単語をベクトル形式に変換して、コンピューターがテキストをよりよく理解して処理できるようにします。一般的に使用される単語埋め込みモデルには、Word2Vec や GloVe などがあります。これらのモデルは自然言語処理タスクで広く使用されています
2024-01-23 コメント 0 1455
コース紹介：大規模言語モデルは自然言語処理分野の重要なテクノロジーであり、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。デコード戦略は、モデルによるテキスト生成の重要な側面の 1 つです。この記事では、大規模な言語モデルにおけるデコード戦略について詳しく説明し、その利点と欠点について説明します。 1. デコード戦略の概要 大規模言語モデルでは、デコード戦略はテキスト シーケンスを生成する方法です。一般的なデコード戦略には、グリーディ サーチ、ビーム サーチ、ランダム サーチなどがあります。貪欲検索は、毎回最も確率の高い単語を次の単語として選択する単純かつ単純な方法ですが、他の可能性は無視される場合があります。ビーム検索では、貪欲検索に幅制限が追加され、最も確率の高い候補単語のみが保持されるため、多様性が高まります。ランダム検索では次の単語がランダムに選択され、より多様な単語が生成されます。
2024-01-22 コメント 0 1197
コース紹介：現在、人工知能テクノロジーが直面している最大のリスクは、大規模言語モデル (LLM) と生成人工知能テクノロジーの開発と適用の速度が、セキュリティとガバナンスの速度をはるかに超えていることです。 OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft などの企業による生成 AI および大規模言語モデル製品の使用は飛躍的に増加しています。同時に、オープンソースの大規模言語モデル ソリューションも急速に成長しています。HuggingFace などのオープンソース人工知能コミュニティは、多数のオープンソース モデル、データ セット、AI アプリケーションを提供しています。人工知能の開発を促進するために、OWASP、OpenSSF、CISA などの業界団体は、OWASPAIExchange、
2024-04-17 コメント 0 1052
コース紹介：この記事では、大規模言語モデル (LLM) を評価するために最も広く使用されている信頼性の高い指標について検討します。この記事では、BLEU、ROUGE、METEOR、NIST などのさまざまなカテゴリのメトリクスと、それらが L のパフォーマンスを測定する方法について説明します。
2024-08-13 コメント 0 1056
