Git LFS 实时显示进度条：让大文件克隆与推送体验更美好
在huggingface、SwanHub、魔搭社区等包含大语言模型权重的仓库中，权重文件大多使用git-lfs进行托管：但是新手在使用git-lfs时，很容易遇到clone到lfs文件时，无法实时下载进度条的情况，你也不知道到底是在后台下载，还是你的电脑卡住了，就很捉急：实际上后台一般正在下载lfs
开源模型应用落地-安全合规篇（二）
通过对用户输入的内容进行合法性检测，确保项目安全合规。
Ubuntu20.04安装（卸载）Nvidia驱动、cuda和cudnn
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开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat与vllm实现推理加速的正确姿势（八）
qwen1.5-7b-chat集成vllm，流式输出
基于扩散的图像超分辨率模型：ResShift
基于扩散的图像超分辨率(SR)方法由于需要数百甚至数千个采样步骤，导致推理速度较低。现有的加速采样技术不可避免地会在一定程度上牺牲性能，导致SR结果过于模糊。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖有效的SR扩散模型，该模型显著减少了扩散步骤的数量，从而消除了推理过程中对后加速的需求及其相关的性能下降。
ai智能写作如何AI生成文献综述？
AIPaperPass是AI原创论文写作平台，免费千字大纲，5分钟生成3万字初稿，提供答辩汇报ppt、开题报告、任务书等，40篇真实中英文知网参考文献，重复率超过10%包退费。在生成文献综述时，AIPaperPass可以根据用户输入的研究主题和范围，自动搜索相关文献，并生成文献综述。需要注意的是，虽
图像增强库albumentations(v1.3.0, 2023.5)中所有图像增强方法记录（class）
Albumentations图像增强库中所有图像增强方法的记录。
如何运行GitHub下载的项目中的setup.py文件
当我们在github下载一个别人的模型的时候，要求使用setup.py进行配置或者下载一些额外的包的时候，如果我们在pycharm中直接运行，会弹出以下错误，以我现在运行的文件为例子。：这是指定了要使用的Python解释器的路径。文件是用于构建、安装、打包或测试Python软件包的脚本，并且需要使用
AI论文查重率怎么降低？全面解析与实用建议
通过理解查重机制、注重原创性与创新性、合理引用与参考文献、优化语言表达与句式结构、使用查重工具进行辅助检测、避免过度优化与伪装以及持续学习与关注最新动态，我们可以全面提升AI论文的质量，降低查重率，为学术界的繁荣发展做出贡献。但需要注意的是，查重工具仅能提供参考，我们不能完全依赖它们来降低查重率。通
yolov5s训练
一个yaml文件时data文件夹下的，复制一个voc.yaml改成自己的文件名，这里我改成了data.yaml，内容如下，需要写上训练集与验证集的地址，nc为类别个数，names为类别名，按自己数据集的顺序写，其他的download那些都删掉，只要干货。第二个yaml文件在models文件夹下，这里
论文查重有AI辅写疑似度怎么改：七步策略助你优化学术写作
通过了解AI辅写工具的工作原理、审查论文内容和结构、合理引用和注明出处、调整句子结构和措辞、增加个人思考和见解、利用专业查重工具进行自查以及持续学习和提高，我们可以优化学术写作，降低AI辅写疑似度，确保论文的质量和原创性。通过自查和修改，你可以及时发现并纠正论文中存在的问题，降低AI辅写疑似度。通过
LoRA及其变体概述：LoRA, DoRA, AdaLoRA, Delta-LoRA
在本文中，我们将解释LoRA本身的基本概念，然后介绍一些以不同的方式改进LoRA的功能的变体，包括LoRA+、VeRA、LoRA- fa、LoRA-drop、AdaLoRA、DoRA和Delta-LoRA。
人工智能图像识别分析之——Yolov5模型训练
1) parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')#配置文件,改成刚刚修改过的yolov5_test.yaml文件。2)parser.add_
2024年AI辅助研发：科技创新的引擎
2024的AI辅助研发的扩展相关信息
AI论文查重率怎么降低？七大策略助你突破困境
通过遵循这些策略，我们可以更好地应对AI论文查重率的问题，推动学术研究的发展和创新。如何有效降低AI论文的查重率，确保学术研究的原创性和创新性，成为了研究者和学者关注的焦点。通过正确引用他人的观点和数据，可以确保论文的权威性和可信度，同时避免被查重软件误判为重复内容。通过结合具体案例和实践经验，可以
【论文笔记】Mamba：挑战Transformer地位的新架构
Mamba的论文笔记
一文了解OpenAi的发展历史
同时，OpenAI也将人工智能的安全性和可控性视为至关重要的问题，并通过自身的研究和倡导，推动全球人工智能的健康、安全和可持续发展。2019年，OpenAI推出了名为GPT-3的最新版本的语言模型，该模型的规模和能力远超以往，可以生成具有逻辑性和创造性的语言文本，被认为是人工智能领域的重大突破。20
探索人工智能：深度学习、人工智能安全和人工智能
与传统的编程相比，人工智能编程更加复杂且困难，因为它涉及到对大规模数据集的处理和深度学习模型的构建。例如，对抗样本攻击就是一种常见的攻击手段，攻击者可以在原始输入数据中添加一些微小的扰动，从而欺骗深度学习模型得出错误的结果。此外，人工智能编程作为实现人工智能技术的关键环节，需要不断探索和创新，以提高
AI入门之深度学习：基本概念篇
神经网络的每一个权重系数都是空间中的一个自由维度，为了对损失表面有更直观的认识，可以将沿着二维损失表面的梯度下降可视化，但你不可能将神经网络的真实训练过程可视化，因为无法用人类可以理解的方式来可视化1 000 000维空间。本例中的模型包含2个Dense层，每层都对输入数据做一些简单的张量运算（re
开源模型应用落地-工具使用篇-向量数据库进阶（四）
引入向量数据库，为AI服务赋能
