강의 중급 11382
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17696
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11395
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 884
2023-09-05 14:46:42 0 1 769
CSS 그리드: 하위 콘텐츠가 열 너비를 초과할 때 새 행 생성
2023-09-05 15:18:28 0 1 650
AND, OR 및 NOT 연산자를 사용한 PHP 전체 텍스트 검색 기능
2023-09-05 15:06:32 0 1 620
2023-09-05 15:34:44 0 1 1035
코스소개：PLM(사전 학습된 언어 모델)에 풍부한 지식이 포함되어 있다는 사실이 점점 더 많은 연구를 통해 입증되었습니다. PLM을 활용하는 적절한 교육 방법을 사용하면 모델의 기능을 더 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. Text-to-SQL 작업에서 현재 주류 생성기는 구문 트리를 기반으로 하며 SQL 구문용으로 설계되어야 합니다. 최근 NetEase Interactive Entertainment AI Lab은 광동외국어대학교 및 컬럼비아대학교와 협력하여 사전 학습된 언어 모델 T5의 사전 학습 방법을 기반으로 하는 2단계 다중 작업 사전 학습 모델 MIGA를 제안했습니다. MIGA는 사전 훈련 단계에서 세 가지 보조 작업을 도입하고 이를 모든 Text-to-SQL 데이터 세트를 통합할 수 있는 통합 생성 작업 패러다임으로 구성합니다.
2023-04-13 논평 0 1304
코스소개：올해 대규모 언어 모델의 급속한 발전으로 인해 BERT와 같은 모델이 이제 "소형" 모델이라고 불리게 되었습니다. Kaggle의 LLM 과학 시험 대회에서 deberta를 사용하는 플레이어가 4위를 차지했는데, 이는 훌륭한 결과입니다. 따라서 특정 도메인이나 요구 사항에서 최상의 솔루션으로 대규모 언어 모델이 반드시 필요한 것은 아니며 작은 모델도 그 자리를 차지합니다. 따라서 오늘 소개할 내용은 Microsoft Research가 ACM에서 2022년에 발표한 논문인 PubMedBERT입니다. 이 모델은 도메인별 코퍼스를 사용하여 BERT를 처음부터 사전 학습합니다. 논문의 주요 내용은 다음과 같습니다. 처음부터 사전 훈련된 생물 의학과 같은 레이블이 지정되지 않은 텍스트가 많은 특정 도메인
2023-11-27 논평 0 1234
코스소개：ChatGPTPHP 기술 분석: 사전 훈련된 모델을 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법 오늘날의 정보 시대에 지능형 채팅 애플리케이션은 일상 생활과 비즈니스에서 없어서는 안 될 부분이 되었습니다. 스마트 채팅 애플리케이션은 사용자가 자연어로 의사소통하는 데 도움이 되며 질문과 제안에 대한 실시간 답변을 제공할 수 있습니다. 최근 오픈 소스 ChatGPT 프로젝트는 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 효과적인 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 사전 훈련된 모델과 결합된 PHP 프로그래밍 언어를 사용하여 지능형 채팅 애플리케이션을 구축하는 방법을 자세히 소개하고
2023-10-24 논평 0 1097
코스소개：Tensorflow에서 훈련된 모델 저장 및 복원 Tensorflow에서 모델을 훈련한 후에는 이를 보존하고 재사용하는 것이 중요합니다. 방법은 다음과 같습니다...
2024-12-14 논평 0 938
코스소개：사전 훈련 시대에 돌입한 후 시각적 인식 모델의 성능은 빠르게 발전했지만, GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 이미지 생성 모델은 뒤처진 것 같습니다. 보통 GAN 훈련은 비지도 방식으로 처음부터 진행되는데, 이는 시간이 많이 걸리고 노동집약적이다. 대규모 사전 훈련에서 빅데이터를 통해 배운 '지식'이 활용되지 않는다는 점이다. 더욱이, 이미지 생성 자체는 실제 시각 현상에서 복잡한 통계 데이터를 캡처하고 시뮬레이션할 수 있어야 합니다. 그렇지 않으면 생성된 이미지가 물리적 세계의 법칙을 따르지 않고 한눈에 "가짜"로 직접 식별될 것입니다. . 사전 훈련된 모델은 지식을 제공하고 GAN 모델은 생성 기능을 제공합니다. 문제는 사전 훈련된 모델과 이를 결합하는 방법이 GAN 모델의 생성 능력을 향상시킬 수 있느냐는 것입니다.
2023-05-11 논평 0 1465
