- 2025-01-02matlab代码在模拟多孔介质中的多相流体渗流问题
clear;clc;tic;%开始计时%初始化绘图filename='C:\Users\123\Desktop\ppp.xlsx';%替换为你的文件路径data=readmatrix(filename);data=data(:,1:14);%仅保留前5列%为每个变量赋值时仅保留有效值P_normal=data(~isnan(data(:,1)),1);%
- 2024-12-31CSSE2310/CSSE7231 AI tools
CSSE2310/CSSE7231DocumentationrequiredfortheuseofAItoolsVersion1.0TheUniversityofQueenslandSchoolofInformationTechnologyandElectricalEngineeringFebruary2023CSSE2310/7231assignmentsmaypermittheinclusionofcodegeneratedbyAI
- 2024-12-28AtCoder DP Contest(刷题记录)
A-Frog1题意:给定\(n\)个石头,第\(i\)个石头的高度为\(h_i\).现在要求小青蛙从\(1\)号石头跳到\(n\)号石头,每次小青蛙可以选择从\(i\)号石头跳到\(i+1\)或\(i+2\)号石头,代价是起跳点与落点的高度差的绝对值。询问你最小代价。解法:\(dp[i]\)表示小青蛙跳到第号石头时的最小代
- 2024-12-19javascript 两点之间的积分点数(Number of Integral Points between Two Points)
给定两点p(x1,y1)和q(x2,y2),计算连接它们线上的积分点的数量。输入:x1=2,y1=2,x2=5,y2=5输出:2解释:连接(2,2)和(5,5)的线上只有2个整数点。这两个点是(3,3)和(4,4)。输入:x1=1,y1=9,x2=8,y2=16输出:6解释:连接(1,9)和(8,16)的线上有6个整数
- 2024-12-17人工智能语言模型起源全景探究:终章。
上一篇:《人工智能规模法则的起源、分析、内幕以及对齐方法》(18)《人工智能的宪法:用AI的反馈来确保AI的无害性》(2022年),作者:Yuntao、Saurav、Sandipan、Amanda、Jackson、Jones、Chen、Anna、Mirhoseini、McKinnon、Chen、Olsson、Olah、Hernandez、Drain、Ganguli、Li、Tran-Johns
- 2024-12-16人工智能规模法则的起源、分析、内幕以及对齐方法
上一篇:《人工智能大语言模型起源篇,低秩微调(LoRA)》(14)Rae和同事(包括78位合著者!)于2022年发表的《ScalingLanguageModels:Methods,Analysis&InsightsfromTrainingGopher》,https://arxiv.org/abs/2112.11446《Gopher》是篇特别好的论文,包含了大量分析来帮助理解大型语言模
- 2024-12-15洛谷P3389 【模板】高斯消元法 高斯消元模板题
题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P3389题目大意:略解题思路:略(因为是模板题)示例程序:#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constintmaxn=110;constdoubleeps=1e-7;intn;doublea[maxn][maxn];boolgauss(){for(inti=1;i<=n;i++
- 2024-12-15人工智能大语言模型起源篇,低秩微调(LoRA)
上一篇:《规模法则(ScalingLaw)与参数效率的提高》序言:您在找工作时会不会经常听到LoRA微调,这项技术的来源就是这里了。(12)Hu、Shen、Wallis、Allen-Zhu、Li、LWang、SWang和Chen于2021年发表的《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》,https://arxiv.org/a
- 2024-12-14人工智能大语言模型起源篇(二),从通用语言微调到驾驭LLM
上一篇:《人工智能大语言模型起源篇(一),从哪里开始》(5)Howard和Ruder于2018年发表的《UniversalLanguageModelFine-tuningforTextClassification》,https://arxiv.org/abs/1801.06146这篇论文从历史的角度来看非常有意思。尽管它是在原始的《AttentionIsAllYouNeed
- 2024-12-14规模法则(Scaling Law)与参数效率的提高,
上一篇:《人工智能大语言模型起源篇(三),模型规模与参数效率》规模法则与效率提高如果你想了解更多关于提高变换器效率的各种技术,我推荐阅读2020年的《EfficientTransformers:ASurvey》https://arxiv.org/abs/2009.06732论文,接着是2023年的《ASurveyonEfficientTraining
- 2024-12-14规模法则(Scaling Law)与参数效率的提高,
上一篇:《人工智能大语言模型起源篇(三),模型规模与参数效率》规模法则与效率提高如果你想了解更多关于提高变换器效率的各种技术,我推荐阅读2020年的《EfficientTransformers:ASurvey》https://arxiv.org/abs/2009.06732论文,接着是2023年的《ASurveyonEfficientTrainingof
- 2024-12-13人工智能大语言模型起源篇(二),从通用语言微调到驾驭LLM
上一篇:《人工智能大语言模型起源篇(一),从哪里开始》(5)Howard和Ruder于2018年发表的《UniversalLanguageModelFine-tuningforTextClassification》,https://arxiv.org/abs/1801.06146这篇论文从历史的角度来看非常有意思。尽管它是在原始的《AttentionIsAllYouNeed》变
- 2024-12-04Voice Agent 开发者必读,2024 最前沿语音模型梳理
今天推荐的是我们的社区成员BoJack创建的GitHub仓库,如果你在关注VoiceAgent开发,想了解最前沿的语音模型都有哪些,这个仓库的列表就非常值得关注。 BoJack正在上海交大读博,研究方向为语音多模态,语音交互系统,自监督预训练。他也是近期发布的语音全双工模型LSLM、TTS语音
- 2024-12-07网站导航栏位置修改,如何在网站后台修改导航栏的位置
修改网站导航栏的位置是优化用户体验和页面布局的重要手段。以下是详细的步骤和技巧:登录后台:使用管理员账号登录网站后台。输入用户名和密码,点击“登录”。导航到主题设置:登录后,导航到“外观”或“主题设置”部分。选择当前使用的主题,点击“设置”或“自定义”按钮。
- 2024-12-07快速入睡:如何获得一夜好眠0简介
0简介睡眠是我们每个人都会做的事情;事实上,我们一生中大约有三分之一的时间是在这种奇怪的无意识状态中度过的。然而,直到最近,我们对睡眠的作用、我们需要多少睡眠以及梦在改善心理健康方面的作用仍然知之甚少。好消息是,在过去的20年里,我们对睡眠以及睡眠的重要性的认识发生了
- 2024-11-30SpringBoot3+Vue3+NaiveUI项目实例源码 | 小蚂蚁云
项目介绍基于SpringBoot3、SpringSecurity、MybatisPlus、Vue3、TypeScript、Vite、NaiveUI、MySQL等技术栈实现的单体前后端分离后台管理系统;后端基于Java语言采用SpringBoot3、SpringSecurity、MybatisPlus、MySQL等主流技术栈,前端基于Vue3、TypeScript、Vite等技术栈实现
- 2024-11-25深度学习——Transformer
本文详细介绍面试过程中可能遇到的Transformer知识点。文章目录初识Transformer1.编码器-解码器架构解码器的额外结构2.自注意力机制(Self-AttentionMechanism)解码器中的注意力机制的2点特殊3.位置编码(PositionalEncoding)4.前馈神经网络(Feed-ForwardNeural
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1.引言在数据库和数据结构中,索引(Index)是一种用于提高数据检索速度的重要机制。本文将详细深入介绍索引。2.为什么要使用索引大家在使用索引之前一定要搞清楚使用索引的目的,因为索引的不当使用可能不但起不到正向作用,反而会带来灾难性后果。一般来说使用索引的目的有以下