기사 소개：1단계: Excel에서 사진을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 [그림으로 저장]을 클릭합니다. 2단계: 저장 유형(TIFF 형식)을 선택합니다. 3단계: 저장된 이미지의 기본값은 330dpi이고 용량은 330k이며 정의는 이미 매우 좋습니다. 4단계: 더 높은 dpi 또는 벡터 형식 이미지를 원하는 경우 PPT를 통해 PDF 형식으로 저장한 다음 PS를 사용하여 PDF를 tif로 변환할 수 있습니다.

2024-04-24 논평 0  1426

기사 소개：1. Visio에서 새 데이터베이스 모델 다이어그램을 만듭니다. Visio2010을 열고 파일->새로 만들기->데이터베이스->데이터베이스 모델 다이어그램을 엽니다. 데이터베이스 모델 다이어그램을 생성한 후 메뉴바에 [Database] 메뉴 항목이 추가됩니다. 아래 그림을 보십시오. 메뉴 표시줄에 추가 데이터베이스 항목이 있습니다. 2. 리버스 엔지니어링 메뉴 항목 데이터베이스 - "리버스 엔지니어링". 리버스엔지니어링 마법사를 시작하고 단계별로 리버스엔지니어링 설정을 완료합니다. 2.1. 데이터베이스와 연결을 설정합니다. 선택한 Visio 드라이버 유형에 따라 연결할 수 있는 데이터베이스 유형과 사용 가능한 옵션이 결정됩니다. 데이터 소스는 데이터베이스 위치와 연결 정보를 지정합니다. 여기서는 Visio 드라이버를 MicrosoftSqlServer로 선택하고 데이터 소스를 새로 생성된 BASICDATA로 선택합니다. 2.2

2024-06-02 논평 0  1203

기사 소개：1. Visio에서 새 데이터베이스 모델 다이어그램을 만듭니다. Visio2010을 열고 파일->새로 만들기->데이터베이스->데이터베이스 모델 다이어그램을 엽니다. 데이터베이스 모델 다이어그램을 생성한 후 메뉴바에 [Database] 메뉴 항목이 추가됩니다. 아래 그림을 보시면 메뉴바에 추가 데이터베이스 항목이 있습니다. 2. 데이터베이스에 생성된 각 테이블, 뷰 등을 순차적으로 그리시면 왼쪽에 있는 인터페이스를 선택하세요. [Entity] 드로잉 모델을 마우스 왼쪽 버튼을 누른 채 가운데에 있는 눈금자를 사용하여 드로잉 영역으로 직접 드래그합니다. 프로그램 메인 인터페이스 창 하단의 속성 설정을 확인하고, 왼쪽 카테고리에서 [정의]를 선택하여, 물리적 이름과 개념적 이름을 차례로 입력합니다. 이름이 일관성이 없다

2024-06-12 논평 0  404

기사 소개：Author|PengfeiZheng Unit|USTC,HKBUTMLRGroup 최근 몇 년 동안 생성 AI의 급속한 발전은 텍스트-이미지 생성 및 비디오 생성과 같은 눈길을 끄는 분야에 강력한 추진력을 불어넣었습니다. 이러한 기술의 핵심은 확산 모델의 적용에 있습니다. 확산 모델은 먼저 연속적으로 노이즈를 추가하는 순방향 프로세스를 정의하여 그림을 점차적으로 가우스 노이즈로 변경한 다음, 역과정을 통해 점차적으로 가우스 노이즈를 제거하여 선명한 그림으로 변환하여 실제 샘플을 얻습니다. 확산 일반 미분 모델은 생성된 이미지의 값을 보간하는 데 사용되며, 이는 비디오 및 일부 광고 크리에이티브 생성에 큰 응용 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 이 방법을 자연 이미지에 적용하면 보간된 이미지 효과가 만족스럽지 못한 경우가 많습니다. 존재하다

2024-05-06 논평 0  1128

기사 소개：데이터베이스 설계에서 E-R 다이어그램을 관계형 데이터 모델로 변환하는 프로세스는 "논리적 설계 단계"에 속합니다. E-R 다이어그램은 현실 세계의 개념적 모델을 설명하는 데 사용됩니다. 논리적 설계 단계의 주요 작업은 현실 세계의 개념적 데이터 모델을 데이터베이스의 논리적 모델로 설계하는 것입니다. 특정 데이터베이스 관리 시스템.

2021-05-07 논평 0  30495

기사 소개：1. 아래와 같이 Visio를 엽니다. 2. 아래와 같이 파일, 새로 만들기, 소프트웨어 및 데이터베이스를 클릭합니다. 3. 데이터베이스 모델 다이어그램을 선택하고 생성을 클릭한 후 vsd 파일을 성공적으로 생성합니다. 아래 그림과 같이. 4. 아래와 같이 왼쪽에 있는 도구를 선택하고 엔터티를 페이지로 끌어다 놓습니다. 5. 페이지 하단에서 아래와 같이 엔터티(예: 테이블) 관련 정보를 편집합니다. 6. 열을 클릭하면 아래와 같이 키 이름과 데이터 형식을 설정할 수 있습니다. 7. 아래와 같이 pk를 선택하여 테이블의 기본 키를 설정합니다.

2024-06-11 논평 0  1126

기사 소개：그래프 학습 분야에 데이터 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 방법이 있습니다! OpenGraph는 다양한 그래프 데이터세트에 대한 제로샷 예측을 위해 특별히 설계된 기본 그래프 기반 모델입니다. 홍콩대학교 데이터 인텔리전스 연구소 소장인 차오황(Chao Huang) 팀도 새로운 작업에 대한 모델의 적응성을 향상시키기 위해 모델에 대한 개선 및 조정 기법을 제안했습니다. 현재 이 작업은 GitHub에 게시되었습니다. 데이터 증대 기술을 소개하는 이 작업은 그래픽 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위한 전략의 심층 탐구에 중점을 둡니다(특히 훈련 및 테스트 데이터에 상당한 차이가 있는 경우). OpenGraph는 새로운 데이터의 제로 샘플 예측을 달성하기 위해 전파 예측을 통해 순방향 전파를 수행하는 일반적인 그래프 구조 모델입니다. 목표를 달성하기 위해 팀은

2024-05-09 논평 0  380

기사 소개：MongoDB 스키마 설계 및 고급 데이터 모델 71. MongoDB는 스키마 없는 데이터를 어떻게 지원합니까? MongoDB는 일반적으로 BSON(Binary JSON)을 사용하여 문서 형식으로 데이터를 저장하므로 스키마가 없습니다. 컬렉션의 각 문서

2024-12-19 논평 0  627

기사 소개：Go의 SectionReader 모듈을 사용하여 대규모 데이터베이스 데이터의 읽기 및 쓰기를 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 데이터베이스는 현대 애플리케이션에서 없어서는 안 될 부분이며, 대규모 데이터베이스에서 데이터를 읽고 쓰는 것은 매우 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 효율성을 높이기 위해 Go 언어의 SectionReader 모듈을 사용하여 이러한 작업을 처리할 수 있습니다. SectionReader는 io.ReaderAt, io.Writ를 구현하는 Go 표준 라이브러리의 유형입니다.

2023-07-21 논평 0  925

기사 소개：KMGP(커널 모델 가우시안 프로세스)는 다양한 데이터 세트의 복잡성을 처리하기 위한 정교한 도구입니다. 커널 기능을 통해 전통적인 가우스 프로세스의 개념을 확장합니다. 이 기사에서는 KMGP의 이론적 기초, 실제 적용 및 과제에 대해 자세히 논의합니다. 커널 모델 가우스 프로세스는 기존 가우스 프로세스의 확장이며 기계 학습 및 통계에 사용됩니다. kmgp를 이해하기 전에 가우시안 프로세스에 대한 기본 지식을 숙지하고 커널 모델의 역할을 이해해야 합니다. 가우스 프로세스(GP) 가우스 프로세스는 가우스 분포에 의해 공동으로 분포된 한정된 수의 변수를 갖는 무작위 변수 세트이며 함수 확률 분포를 정의하는 데 사용됩니다. 가우스 프로세스는 기계 학습의 회귀 및 분류 작업에 일반적으로 사용되며 데이터의 확률 분포를 맞추는 데 사용될 수 있습니다. 가우스 프로세스의 중요한 특징은 불확실성 추정 및 예측을 제공하는 능력입니다.

2024-01-30 논평 0  1021

기사 소개：Vue 및 ECharts4Taro3 고급 튜토리얼: 혼합 차트 유형 데이터 시각화를 구현하는 방법 소개: 현대 데이터 분석 및 시각화에서 혼합 차트 유형 데이터 표시는 일반적인 요구 사항이 되었습니다. 일반적인 하이브리드 차트 유형에는 꺾은선형 차트, 막대형 차트, 원형 차트 등이 포함됩니다. 이 기사에서는 Vue 프레임워크와 ECharts4Taro3 라이브러리를 사용하여 혼합 차트 유형의 데이터 시각화를 구현하는 방법을 소개합니다. 1. 설치 및 환경설정 먼저 Vue와 Taro를 설치하고 새로 생성해야 합니다.

2023-07-21 논평 0  1434

기사 소개：대형 모델 시대의 도래로 인공지능 개발의 모델 중심에서 데이터 중심으로의 전환이 가속화되고 있습니다. Qubit Think Tank의 "중국 AIGC 데이터 주석 산업 파노라마 보고서"는 현재 대형 모델 데이터 솔루션이 원스톱, 맞춤형 서비스에 초점을 맞추고 대형 모델 개발의 전체 수명 주기(사전 훈련 포함)에 초점을 맞춰 여러 곳에서 개화하고 있음을 지적했습니다. , 감독 및 미세 조정, RLHF, 레드 팀 테스트, 벤치마크 테스트 등), 전문 데이터 서비스 제공업체, 대형 모델 회사, AI 회사 및 기타 당사자는 관련 데이터 솔루션을 제시했으며 대부분은 원스톱입니다. 맞춤형 서비스. 클라우드 측정 데이터를 수직 산업의 대규모 모델 데이터 솔루션에 대한 사례 연구로 사용하여 지속적인 사전 훈련, 태스크 마이크로 등 대규모 산업 모델의 엔드투엔드 프로세스에 대한 고품질의 효율적인 데이터를 제공할 수 있습니다. - 처리 등

2023-11-27 논평 0  995

기사 소개：인공지능 산업의 급속한 발전과 함께 인공지능이 전방위적으로 상용화되고 있습니다. AI 기술은 금융, 의료, 제조, 교육, 보안 등 다양한 분야에서 구현되고 있으며, 적용 시나리오가 점점 더 풍부해지고 데이터의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 인공 지능 산업 체인의 중요한 연결 고리로서 데이터의 품질과 양은 AI 모델의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 오늘날 인공지능(AI)은 대형 모델을 핵심으로 더욱 빠르게 발전하며 새로운 시대를 전속력으로 진입하고 있습니다. 고품질 시나리오 기반 인공지능 데이터 서비스의 대표자인 클라우드 측정 데이터는 선도적인 기술 역량, 뛰어난 서비스 품질, 풍부한 산업 경험을 바탕으로 인공지능 산업에 전문적이고 효율적이며 안전한 AI 데이터 서비스를 제공합니다.

2023-11-03 논평 0  853

기사 소개：머신러닝 모델의 성능을 결정하는 3대 요소 중 하나인 데이터는 대형 모델 개발을 가로막는 병목 현상이 되고 있다. "Garbage in, Garbage out"[1]이라는 속담처럼 알고리즘이 아무리 좋고 컴퓨팅 리소스가 아무리 강력하더라도 모델의 품질은 모델을 훈련하는 데 사용하는 데이터에 직접적으로 좌우됩니다. 다양한 오픈소스 대형 모델이 등장하면서 데이터, 특히 고품질 산업 데이터의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. Bloomberg는 오픈 소스 GPT-3 프레임워크를 기반으로 금융 대형 모델 BloombergGPT를 구축하여 오픈 소스 대형 모델 프레임워크를 기반으로 대규모 수직 산업 모델 개발의 타당성을 입증했습니다. 실제로 수직 산업을 위한 비공개 소스 경량 대형 모델을 구축하거나 사용자 정의하는 것은 대부분의 국내 대형 모델 스타트업이 하는 일입니다.

2023-09-18 논평 0  846

기사 소개：편집자: KX Spatial Transcriptomics 및 다중 오믹스 데이터 통합 ​​공간 전사체학은 단일 세포 전사체학 이후의 주요 개발로, 다중 오믹스 데이터 통합이 중요합니다. SpatialGlue: 이중 주의 메커니즘을 갖춘 그래프 신경망 모델. 싱가포르 과학기술연구청(A*STAR), BGI 및 Shanghai Jiao Tong University School of Medicine 부속 Renji 병원 연구팀은 SpatialGlue라는 그래프 신경망을 제안했습니다. . 공간 인식 방식으로 조직 샘플의 조직학적 관련 구조를 밝히기 위해 이중 주의 메커니즘을 통해 다중 오믹스 데이터를 통합하는 모델입니다. SpatialGlue의 장점 SpatialGlue는 여러 데이터 양식을 해당 공간 컨텍스트와 결합할 수 있습니다. 다른 방법에 비해

2024-07-03 논평 0  579

기사 소개：최근 몇 년 동안 대규모 사전 훈련 모델은 인공 지능의 획기적인 발전을 위한 중요한 원동력 중 하나였으며 인공 지능 공학의 개발 과정과 대중화를 가속화했으며 차세대 지능형 기술의 초석이 될 것으로 예상됩니다. . 대형 인공지능 모델의 획기적인 발전은 고품질 데이터의 지속적인 개발에서 비롯됩니다. 고품질 데이터 공급 역량을 향상시키는 것이 일반 인공지능 대형 모델 분야의 혁신을 촉진하는 열쇠입니다. 모델은 해당 매개변수 및 데이터와 관련되어 있으며, 계산량과 계산량 사이에는 멱수 법칙, 즉 "ScalingLaws"가 있습니다. 모델의 매개변수, 데이터, 계산량이 기하급수적으로 증가하는 반면, 테스트 세트에 대한 모델의 손실은 기하급수적으로 감소합니다. 즉, 계산량이 고정되고 매개변수 규모가 커지면 모델의 성능이 좋아진다는 것을 의미합니다. 작은

2023-08-08 논평 0  1414

기사 소개：8월 23일, NetEase Fuxi User Portrait Group의 기술 이사인 Dr. Wu Runze가 "끓는 자본, 파도를 타는 AGI"라는 주제로 열리는 대형 모델 산업 테마 포럼에 초대되었습니다. 포럼에서 그는 "대형 모델 구현 애플리케이션을 위한 효율적인 인간 정렬"이라는 주제로 연설하여 NetEase Fuxi가 대형 모델 데이터의 폐쇄 루프를 생성하는 데 어떻게 도움이 되는지 대형 모델 업계의 관련 기업에 소개하고 공유했습니다. 고품질의 데이터 기반 사례와 경험을 저렴한 비용으로 구축하는 방법. 대형 모델의 3대 요소인 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘 중 사전 학습 모델의 규모를 강화하고 데이터 품질을 향상시키는 것이 더 나은 인공지능 효과를 얻기 위한 핵심 방법입니다. 그러나 단순히 모델 크기를 늘린다고 해서 반드시 더 나은 결과가 나오는 것은 아닙니다. 많은 실제 작업에 존재하는 주관성의 맥락에서 모델 확장

2024-01-22 논평 0  920

기사 소개：현재 대규모 모델 훈련에서는 고품질 데이터를 얻는 것이 주요 병목 현상이 되었습니다. 며칠 전 OpenAI는 New York Times에 의해 고소당했으며 수십억 달러의 보상을 요구했습니다. 불만 사항에는 GPT-4의 표절에 대한 여러 증거가 나열되어 있습니다. 뉴욕타임스는 GPT 등 대형 모델을 거의 모두 폐기하라고 요구하기도 했다. AI 업계의 많은 유명 인사들은 오랫동안 '합성 데이터'가 이 문제에 대한 최선의 해결책이 될 수 있다고 믿어 왔습니다. 앞서 구글팀은 LLM을 사용해 인간의 라벨링 선호도를 대체하는 방식인 RLAIF도 제안한 바 있는데, 그 효과는 인간보다 뒤떨어지지 않는다. 이제 Google과 MIT의 연구자들은 대규모 모델을 통해 학습하면 실제 데이터를 사용하여 훈련된 최고의 모델을 표현할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 최신 방법은 합성 이미지와 합성 렌더링에서 완전히 파생된 SynCLR이라고 합니다.

2024-01-14 논평 0  1296

기사 소개：Go의 SectionReader 모듈을 사용하여 대용량 데이터 파일의 정렬 및 요약을 효율적으로 처리하는 방법은 무엇입니까? 대용량 데이터 파일을 처리하다 보면 파일을 정렬하고 요약해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 전체 파일을 한 번에 읽는 전통적인 방법은 메모리 제한을 초과할 수 있으므로 대용량 데이터 파일에는 적합하지 않습니다. 다행스럽게도 Go 언어의 SectionReader 모듈은 이 문제를 처리하는 효율적인 방법을 제공합니다. SectionReader는 Go 언어로 된 패키지입니다.

2023-07-23 논평 0  1162

기사 소개：MySQL은 BLOB, MEDIUMBLOB 및 LONGBLOB의 세 가지 유형으로 이미지를 저장합니다. 구체적인 소개: 1. BLOB 유형은 이진 데이터를 저장할 수 있으며 아바타, 아이콘 등과 같은 일부 작은 사진을 저장하는 데 적합합니다. 2. MEDIUMBLOB 유형은 중간 크기의 이진 데이터를 저장할 수 있으며 약간 더 큰 일부 사진을 저장하는 데 적합합니다. 3. LONGBLOB 유형 더 큰 바이너리 데이터를 저장할 수 있으며 큰 그림이나 고화질로 저장해야 하는 그림을 저장하는 데 적합합니다.

2023-07-18 논평 0  10655