• 2025-01-15NLP论文速读(ICML 2024)|通过人的反馈实现质量多样性(Quality Diversity through Human Feedback:Towards Open-Ended ……)
    论文速读|QualityDiversitythroughHumanFeedback:TowardsOpen-EndedDiversity-DrivenOptimization论文信息:简介:   本文的背景主要涉及两个领域:强化学习从人类反馈(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)和质量多样性(QualityDiversity,QD)算法
  • 2025-01-14EpiCoder:基于特征树的代码生成框架——提升代码大语言模型的多样性与复杂性
    引言:代码生成领域的挑战与机遇近年来,大语言模型(LLMs)在代码理解和生成领域展现了巨大的潜力。通过对大规模代码数据进行预训练,这些模型能够生成功能强大的代码片段。然而,现有的代码生成方法主要依赖于代码片段作为种子数据,这些片段在功能性和结构上存在局限性,难以捕捉真实编
  • 2025-01-13国人佳作Meta分析登上《Nature》正刊! 揭示全球植物多样性对生产力影响的机制!
    本文首发于“生态学者”微信公众号!生物多样性与生态系统功能的关系(BEFs)一直是生态学研究的焦点,越来越多的证据表明生物多样性可以改善生态系统的功能,如生产力(Nature正刊!树木多样性促进天然林土壤碳氮的固存;NatureCommunications|17年的连续监测发现生物多样性与稳定性的
  • 2025-01-03大模型LLM-输出的多样性
    在大模型任务中,在训练、微调、prompt等过程中,有一些参数对输出的多样性起到了很大的调节作用,下面我们将对这些参数进行详细的介绍。温度(Temperature)在语言模型中,温度参数通常与softmax函数结合使用,softmax函数用于将模型输出的原始分数(logits)转换为概率分布。温度参数影响这
  • 2024-11-28R:alpha多样性线性回归
    rm(list=ls())library(dplyr)library(broom)library(ggplot2)#设置工作目录setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machinelearning\\MultipleLinearRegression")#读取多样性数据diversity_data<-read.table("alpha_diversity.txt"
  • 2024-11-26R:microtable包alpha多样性计算+Beta多样性(微生物丰度)
    rm(list=ls())setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\machinelearning\\Diversity")library(microeco)library(magrittr)feature_table<-read.table('Bac_all.txt',header=TRUE,row.names=1,sep="\t",fi
  • 2024-12-13在windows下使用C语言进行图形编程 SDL2开发环境搭建
    此篇文章在2023年9月7日被记录你是否对C语言命令行黑框感到厌倦,今天来为你的C编程增加一些可视化窗口吧!1、windows下安装C编译器这对于一个开发者来说简直是太业余了,如果你是一个开发者,你的电脑上怎么会没有gcc呢,如果你是一个新手,可以转到这个链接:https://zhuanlan.zhihu.c
  • 2024-12-12LeNet5模型的训练和推理
    LeNet52024年5月1日更新在此教程中,我们将对LeNet5模型及其原理进行一个简单的介绍,并实现不依赖库(使用了torch库来加载数据集)的LeNet模型的训练和推理,目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集,给用户提供一个详细的帮助文档。目录基本介绍LeNet5描述网络结构LeNet
  • 2024-12-12星空模拟程序
    这个程序可以在控制台中模拟星空闪烁的效果,每次循环都会随机生成星星的位置并绘制,然后短暂停顿,给人以星空动态变化的感觉#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<windows.h>#include<conio.h> //函数声明,用于获取控制台窗口的宽度intgetC
  • 2024-11-26帝国CMS7.5之帝国十合一源码图文安装说明!
    帝国CMS十合一源码/字典/成语/古诗词/二十四节气/英语单词/百家姓/范文文库/词语等首先测试环境是宝塔,nginx环境,php5.6+mysql5.7!不能超出这个环境否则安装了会出现各种问题。第一步:上传到根目录解压,然后导入数据库!(导入完有3G,如果导入不了就在本地搞个数据库导入,然后把数据库文件
  • 2024-09-17短信的多样性:如何按发送与接收方式进行分类
    短信的简介短信,全称为ShortMessageService,简称SMS,是一种通过手机或其他电信终端直接发送或接收的通信服务。它最初是基于文本和数字的消息形式,但随着技术的进步,已经发展到可以支持图像、语音、视频和表情等多种类型的消息。短信的字符数限制通常为160个英文或数字字符,或者70
  • 2024-09-14新质农业-再生农业的应用
    橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案,帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、埃域知识库、大模型服务等。其核心价值观为创新、客户至上、质量、合作和可持续发展。橙蜂智农的智慧农业产品涵盖了多方面的功能,如智能化推荐、数
  • 2024-09-07从材料到应用:螺杆支撑座材质选择的多样性与精准性!
    支撑座是连接丝杆和电机的轴承固定座,其材料的选择直接影响使用效果。那么,大家知道螺杆支撑座常用的材质有哪些吗?1、高碳钢:高碳钢因其高强度和良好的耐磨性,是螺杆支撑座制作中常用的材料。它能够很好地配合滚珠螺杆进行传动运动,确保支撑座的稳定性和耐用性。2、不锈钢:不锈钢因其优异
  • 2024-08-18【Head3D X 2024 三维RGB - 头部三维数据集-RGB-高精度-三维建模渲染-高清】
    Head3DX2024商用数据集一、数据标注信息(数据量20w+)1)高清原图(短边高于等于2000像素)2)三维头部mesh(obj文件)3)三维虚拟相机内参(npy文件)4)二维头部关键点信息(npy文件5)姿态角(pitch,roll,yaw)检测(基于相机坐标系)三维维建模渲染示例:(Head3D2024三维渲染
  • 2024-08-16学霸带你深入了解游戏如何展现文化多样性
    欢迎加入我在CSDN的社区【纽雪澳诺加海美德】引言全球化时代的文化交融在全球化的今天,文化的界限正在变得越来越模糊。游戏,作为一种广泛传播的娱乐形式,不仅仅是消遣的工具,更是文化交流和社会理解的桥梁。通过游戏,我们可以探索不同的世界,体验多样的文化,并与全球玩家建立联
  • 2024-08-152024.8.14 DP Round 2
    A.storeStatement:有\(n(1\len\le100)\)个果盘,其中第\(i\)个果盘有\(a_i\)个水果,容量是\(b_i(a_i\leb_i\le100)\)。一次操作可以将一个水果从一个果盘放到另一个果盘中,现在要将所有水果放到最少的盘子中,问最少要用多少盘子以及最少需要多少操作。Solution:第一
  • 2024-08-08数据增广
    在介绍数据增广前,我们先了解一个有趣的故事CES上的真实故事在某一年的CES展会上,有一家做智能售货机的公司,发现他们的演示机器在现场效果很差,因为现场不同的色温桌面的灯光反射不一样为了解决这个问题,他们连夜现场收集了数据,训练了一个新的模型,同时买了一块新桌布,才解决了
  • 2024-08-01未来的工作:技能多样性在职场的重要性
    随着技术的迅猛发展和全球经济结构的快速变化,现代职场正在经历一场前所未有的变革。在这一变革中,专业技能的深度和广度,以及持续学习的能力,正在成为职场竞争中不可或缺的要素。从软件开发到市场营销,从数据分析到客户服务,技能多样性不仅提升了个人的竞争力,也为企业带来了更大
  • 2024-07-21Stable Diffusion原理与代码实例讲解
    StableDiffusion原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在深入探讨StableDiffusion之前,让我们先了解其应用背景。StableDiffusion主要出现在扩散模型领域,特别是在生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)以及自回归模型中。这些模型通常用于生成高质量的样本,例如图像
  • 2024-07-18TempRec论文阅读笔记
    IsNewsRecommendationaSequentialRecommendationTask?论文阅读笔记Abstract现存的问题:​ 新闻推荐通常被建模为顺序推荐任务,假定历史点击新闻存在丰富的短期依赖关系。然而,用户通常对新闻信息的时间多样性有很强的偏好,可能不会倾向于连续点击相似的新闻,这与电子商务推荐
  • 2024-07-12基于预测与多样性保持机制的动态多目标进化算法研究(一) ——进化动态多目标优化算法框架
    一、进化动态多目标优化算法框架(一)步骤进化动态多目标优化经过一段时间的发展,已经形成了相对成熟的动态多目进化算法的框架。一般地,动态多目标进化算法的步骤可以分为下面几步:第一步:随机初始化整个种群,设置算法运行需要的起始参数。第二步:环境检测:如果检测到环境发生了
  • 2024-07-0707浅谈大语言模型可调节参数tempreture
    浅谈temperature什么是temperature?temperature是大预言模型生成文本时常用的两个重要参数。它的作用体现在控制模型输出的确定性和多样性:控制确定性:temperature参数可以控制模型生成文本的确定性,大部分模型中temperature取值范围为(0-1]。接近0时,模型倾向于选择概率最