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yolov7.yaml文件详解
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ChatGPT中文在线官网-如何与chat GPT对话
ChatGPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理技术，其中包含了多个预训练的中文语言模型。这些中文ChatGPT模型大多数发布在Github上，可以通过Github的源码库来下载并使用，包括以下几种方式：下载预训练的中文ChatGPT模型文件：不同的中文ChatGPT平台提供的预训练
未来已来，时代颠覆者ChatGPT你真的了解吗？
ChatGPT是美国OpenAI研发的聊天机器人程序，2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话。
Spark机器学习解析
Spark机器学习的介绍，以及对聚类、回归、协同过滤和分类的实践
【数学建模】灰色预测法
灰色预测对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，并生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。clc;clear;%建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量) syms a b;%输入需要预测的数据 T1 = length(A);T2 = 100;%输
权重衰减/权重衰退——weight_decay
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数据信息汇总的7种基本技术总结
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
ChatGPT的原理分析
ChatGPT是一种基于自然语言处理和人工智能技术的聊天机器人，它的基础是由OpenAI研发的GPT模型，其中GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写。GPT模型的训练使用了海量的语料库，可以预测下一个单词、短语、句子或文本，从而实现自然语言生成。ChatG
ChatGPT一键私有部署，全网可用，让访问、问答不再受限，且安全稳定！
ChatGPT由于在访问上有一些限制，使用并不便利。目前国内可以直接访问的大部分是调用API返回结果，我们去使用时总会有次数限制，而且它们可能随便崩掉。其实，目前我们访问过的大部分国内的网页包括UI，其实是套用了GitHub上的一些开源项目。所以本文旨在帮助你实现ChatGPT私有部署，全网可用，让
教你轻松玩转-ChatGPT或生成类大模型--助你成为未来高端黄金职业人
一般来讲，信息在 Prompt 中出现的顺序很重要。因此，ChatGPT与Prompt的关系是在语言模型生成输出过程中的合作关系，Prompt提供了文本或代码片段，以指导模型生成更准确和有用的输出。提供多种选择：为了使模型能够生成更准确和有用的输出，Prompt应该提供多种选择，例如，可以提供多个可
单个消费级GPU笔记本win电脑测试LLaMA模型
b N，--batch_size N用于提示处理的批量大小（默认值：8）-n n，--n_predict n个要预测的令牌数（默认值：128）将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggml-model-q4_0.bin"的文件。将在"7B”文件夹产生一个名为”models/7B/ggm
ChatGLM环境配置
ChatGPT令人震撼的冲击下，笔者转向NLM的Transformer模型，ChatGLM作为清华开源的大语言模型，笔者尝试了其环境配置，为相关理论学习奠定基础。本文用于备忘与学习，无商业用途。
一分钟搞懂 微调(fine-tuning)和prompt
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使用RobustPCA 进行时间序列的异常检测
鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RobustPCA)是一种将时间序列矩阵分解为低秩分量和稀疏分量的技术。这种分解能够识别潜在的趋势，以及检测异常和异常值。
缺陷异常检测及定位性能评价指标–AUROC，PRO(per-region-overlap)
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二次规划问题(qp)和序列二次规划问题(sqp)的简单理解
当二次规划的约束为非线性约束时，通常会采用sqp进行求解，用连续求解qp的方法来得到非线性约束条件下的最优解，上述的qpoases和osqp均无法直接求解非线性约束问题，所以如果使用这两个库的话，注意，sqp是结果，而不是原因，只有在非线性约束的情况下才会考虑sqp求解，如果问题本身就是线性约束，则
大咖齐聚CCIG论坛——文档图像智能分析的产业前沿
2023年5月13日，中国图象图形学学会文档图像分析与识别专业委员会与上海合合信息科技有限公司联合打造《文档图像智能分析与处理》高峰论坛。欢迎感兴趣的同学们参加
图片、视频修复并超分 - Real-ESRGAN项目使用（一） | 机器学习
前段时间一直在弄golang，很少关注一些开源项目。正巧碰到一个，可以将模糊的照片或者视频修复清晰，且可以超分处理的项目。
机器学习强基计划8-5：图解局部线性嵌入LLE算法(附Python实现)
局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE)限制样本在降维后的低维空间中的k近邻局部线性关系，等价于原始空间。本文详解LLE算法原理并给出Python实现
