文章簡介：第一步：在Excel中右鍵點擊圖片，點選【另存為圖片】。第二步：儲存類型裡選擇：TIFF格式。第三步：已儲存的圖片預設為330dpi，容量為330k，清晰度已經非常不錯了。第四步：如果你想要更高的dpi，或是向量格式的圖片，可透過PPT儲存為PDF格式，再用PS把PDF轉換為tif實作。

2024-04-24 評論 0  1426

文章簡介：1.在Visio中新建資料庫模型圖開啟Visio2010，檔案—》新建—》資料庫—》資料庫模型圖。建立資料庫模型圖之後，選單列多出一個選單項目【資料庫】。看下圖選單列多出了一個資料庫項目2、反向工程選單項目資料庫—》反向工程。啟動反向工程嚮導，一步步完成反向工程設定。 2.1.建立與資料庫的連線。選擇Visio驅動程式的類型決定了可以連接的資料庫類型及可用選項。資料來源指定資料庫位置及連線資訊。這裡我們選擇Visio驅動程式為MicrosoftSqlServer，資料來源為剛建立的BASICDATA。 2.2

2024-06-02 評論 0  1203

文章簡介：1.在Visio中新建資料庫模型圖開啟Visio2010，檔案—》新建—》資料庫—》資料庫模型圖。建立資料庫模型圖之後，選單列多出一個選單項目【資料庫】。看下圖選單列多出了一個資料庫項目2、依序畫資料庫建立的每張表、視圖等進入了畫圖狀態，看到介面的左邊，選取【實體】這個畫圖​​模型，按住滑鼠左鍵不放，直接拖曳到中間的帶有標尺的畫圖區域接下來主要的工作就放在設定表的屬性上了。看到程式主介面視窗下方的屬性設置，現在左邊的類別選取【定義】，依序輸入資料表的實體名稱和概念名稱，注意如果物理名稱和概念名稱不一致的

2024-06-12 評論 0  404

文章簡介：作者|PengfeiZheng單位|USTC,HKBUTMLRGroup近年來，生成AI的迅猛發展為文本到圖像生成、視頻生成等令人矚目的領域注入了強大的動力。這些技術的核心在於擴散模型的應用。擴散模型首先透過定義一個不斷加噪聲的前向過程來將圖片逐步變為高斯噪聲，然後通過逆向過程將高斯噪聲逐步去噪，變為清晰圖片以得到真實樣本。其中擴散常微分模型被用於生成的圖片的插值數值，這在生成影片以及一些廣告創意上有著極大的應用潛力。然而，我們注意到，當這種方法應用於自然圖片時，插值的圖片效果往往很難如人意。在

2024-05-06 評論 0  1128

文章簡介：在資料庫設計中，將E-R圖轉換成關聯式資料模型的過程屬於「邏輯設計階段」。 E-R圖是用來描述現實世界的概念模型；而邏輯設計階段的主要工作是將現實世界的概念資料模型設計成資料庫的一種邏輯模式，即適應於某種特定資料庫管理系統所支援的邏輯數據模式。

2021-05-07 評論 0  30495

文章簡介：1.打開Visio，如下圖。 2、點選文件，新建，軟體及資料庫，如下圖。 3.選擇資料庫模型圖，點選創建，然後成功建立了vsd檔。如下圖。 4.選擇左側的工具，這裡將實體拖曳到頁面，如下圖。 5、在頁面下方，編輯實體(即表)的相關訊息，如下圖。 6.點選列，這裡我們可以設定鍵名和資料格式，如下圖。 7.勾選pk，可以設定一個表的主鍵，如下圖。

2024-06-11 評論 0  1126

文章簡介：图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！OpenGraph，一个基于图的基础模型，专门用于在多种图数据集上进行零样本预测。港大数据智能实验室的负责人ChaoHuang团队，他们也针对模型提出了提升调整技术，以提高模型对新任务的适应性。目前，这项工作已经挂上了GitHub。介绍数据增强技术，此工作主要是深入探讨增强图模型泛化能力的策略（特别是在训练和测试数据存在显著差异时）。OpenGraph是一种通用的图结构模式，通过传播预测进行前向传播，实现对全新数据的零样本预测。为了实现目标，团队解

2024-05-09 評論 0  380

文章簡介：MongoDB 架構設計與進階資料模型 71. MongoDB 如何支援無模式資料？ MongoDB 是無模式的，因為它以文件的形式儲存數據，通常使用 BSON（二進位 JSON）。集合中的每個文檔

2024-12-19 評論 0  627

文章簡介：借助Go的SectionReader模組，如何有效率地處理大型資料庫資料的讀取與寫入？資料庫是現代應用程式中不可或缺的組成部分，而對於大型資料庫的資料讀取與寫入是一項非常耗時的操作。為了提高效率，我們可以利用Go語言的SectionReader模組來處理這些操作。 SectionReader是Go標準函式庫中的一個型，它實作了io.ReaderAt、io.Writ

2023-07-21 評論 0  925

文章簡介：核模型高斯過程(KMGPs)是一種複雜的工具，用於處理各種資料集的複雜性。它透過核函數擴展了傳統高斯過程的概念。本文將詳細討論KMGPs的理論基礎、實際應用和麵臨的挑戰。核模型高斯過程是對傳統高斯過程的一種擴展，用於機器學習和統計。了解kmgp前，需掌握高斯過程基礎知識，再理解核模型的功能。高斯過程(GPs)高斯過程是隨機變數集合，有限個變數聯合高斯分佈，用於定義函數機率分佈。高斯過程在機器學習中常用於迴歸和分類任務，可用於擬合資料的機率分佈。高斯過程的一個重要特徵是能夠提供不確定性估計和預測

2024-01-30 評論 0  1021

文章簡介：Vue和ECharts4Taro3高階教學：如何實現混合圖表類型的資料視覺化引言：在現代資料分析和視覺化中，混合圖表類型的資料展示已經成為一種常見的需求。常見的混合圖表類型包括折線圖、長條圖、圓餅圖等等。本文將介紹如何使用Vue框架和ECharts4Taro3函式庫來實現混合圖表類型的資料視覺化。一、安裝和設定環境首先，我們需要安裝Vue和Taro，並創建一個新的

2023-07-21 評論 0  1434

文章簡介：大模型時代的到來,正加速推動人工智慧開發從以模型為中心朝著以數據為中心的方向轉變。量子位智庫《中國AIGC資料標註產業全景報告》指出,當前大模型資料解決方案多處開花,以一站式、客製化服務為主,圍繞大模型開發全生命週期(包括預訓練、監督微調、 RLHF、紅隊測試、基準測試等),專業數據服務商、大模型企業、AI公司等各方都拿出相關數據解決方案,大部分以一站式、定制化服務為主。以雲測數據針對垂直產業大模式數據解決方案的案例，其方案能夠為大型產業模式的端到端流程提供高品質且高效的數據，包括持續預訓練、任務微

2023-11-27 評論 0  995

文章簡介：隨著人工智慧產業的快速發展，人工智慧正在全方位商業化。 AI科技在金融、醫療、製造業、教育、安防等多個領域實現技術落地，應用場景日益豐富，資料的重要性越凸顯。作為人工智慧產業鏈中至關重要的一環，數據的品質和數量對於提高AI模型的準確性和可靠性具有關鍵作用。如今，人工智慧（AI）正以大模型為核心實現更快速的發展，並且正全速進入一個嶄新的時代。雲測數據作為高品質、場景化人工智慧數據服務的代表，憑藉其領先的技術能力、卓越的服務品質和豐富的行業經驗，為人工智慧產業提供專業、高效、安全的AI數據服務，

2023-11-03 評論 0  853

文章簡介：數據，作為決定機器學習模型效能的三大要素之一，正成為限制大模型發展的瓶頸。正所謂「Garbagein,garbageout」[1]，無論你的演算法多優秀，你的運算資源多強大，模型的品質直接取決於你用來訓練模型的資料。隨著各種開源大模型的湧現，數據的重要性進一步凸顯，尤其是高品質的產業數據。彭博社以開源的GPT-3框架打造金融大模型BloombergGPT，證明了以開源為基礎的大模型框架開發垂直產業大模型的可行性。事實上，垂直產業建構或客製化閉源的輕量化大模型，也正是國內多數大模型新創公司所

2023-09-18 評論 0  846

文章簡介：編輯：KX空間轉錄組學與多組學資料整合空間轉錄組學作為單細胞轉錄組學後的重大進展，使得多組學資料的整合至關重要。 SpatialGlue：具有雙注意力機制的圖神經網路模型來自新加坡科技研究局（A*STAR）、華大基因和上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院的研究團隊提出了一種名為SpatialGlue的圖神經網絡模型，該模型透過雙注意力機制整合多組學數據，以空間感知的方式揭示組織樣本的組織學相關結構。 SpatialGlue的優勢SpatialGlue能夠將多種資料模態與其各自的空間背景結合。與其他方法相

2024-07-03 評論 0  579

文章簡介：近年來，大規模預訓練模型作為人工智慧取得突破性進展的重要推動力之一，加速了人工智慧工程化和普及化的發展進程，並有望成為新一代智慧技術的基石。人工智慧大模型的突破源自於高品質資料的不斷發展，提升高品質資料供給能力是推動通用人工智慧大模型領域創新的關鍵在2020年的一項重要研究中發現，模型的效果與其參數、數據和計算量之間存在冪律發展規律，即「ScalingLaws」。模型的參數、數據和計算量呈指數級增加，而模型在測試集上的損失則呈指數級下降，表明模型的性能越好換句話說，在計算量固定且參數規模較小的情況下

2023-08-08 評論 0  1414

文章簡介：8月23日，網易伏羲用戶畫像組技術負責人吳潤澤博士受邀參加了以「沸騰的資本，踏浪的AGI」為主題的大模型產業主題論壇。在論壇中，他以《面向大模型落地應用的高效人類對齊》為主題進行了演講，向在場的大模型產業相關企業介紹了網易伏羲如何助力打造大模型數據閉環，並分享了以低成本構建高品質數據為基礎的案例和經驗。在大模型三要素－資料、算力、演算法中，加強預訓練模型規模、提升資料品質是實現更好人工智慧效果的關鍵方法。然而，僅僅增加模型規模並不一定能帶來更好的效果。在許多實際任務中存在主觀性的情況下，擴大模型

2024-01-22 評論 0  920

文章簡介：取得高品質數據，已成為目前大模型訓練的一大瓶頸。前幾天，OpenAI被《紐約時報》起訴，並要求索賠數十億美元。訴狀中，列舉了GPT-4抄襲的多項罪證。甚至，《紐約時報》還呼籲摧毀幾乎所有的GPT等大模型。一直以來，AI界多位大佬認為「合成數據」或許是解決這個問題的最優解。先前，Google團隊也提出了用LLM取代人類標記偏好的方法RLAIF，效果甚至不輸人類。現今，GoogleMIT的研究人員發現，從大模型中學習可以得到使用真實資料訓練的最佳模型的表徵。這最新方法稱為SynCLR，一種完全從合成影像和合成描

2024-01-14 評論 0  1296

文章簡介：借助Go的SectionReader模組，如何有效率地處理大型資料檔案的排序與匯總？在處理大型資料檔案時，我們經常需要對其進行排序和匯總操作。然而，傳統的一次性讀取整個文件的方法不適用於大型資料文件，因為它們可能超過記憶體限制。幸運的是，Go語言中的SectionReader模組提供了一種高效率的方式來處理這個問題。 SectionReader是Go語言中的一個包，

2023-07-23 評論 0  1162

文章簡介：mysql儲存圖片是BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB三種類型的。具體介紹：1、BLOB類型可以儲存二進位數據，適合儲存一些較小的圖片，如頭像、圖示等；2、MEDIUMBLOB類型可以儲存中等大小的二進位數據，適合儲存一些稍大的圖片；3、LONGBLOB類型可以儲存較大的二進位數據，適合儲存大型圖片或需要保存高清晰度的圖片。

2023-07-18 評論 0  10655