目录v-bind​​​​​​​v-model和v-bind区别​​​​​​​v-model修饰符​​​​​​​v-bind          在Vue中，v-bind主要承担着动态绑定元素属性这一关键作用。其中，“v-bind:href”能够简洁地写为“:href”。在v-bind中还能够书写合

MistralAI自豪地宣布，他们的最新力作——MistralLarge，已经正式面世。这款尖端的文本生成模型不仅在多语言理解上表现出色，更在推理能力上达到了顶级水平。MistralLarge能够处理包括文本理解、转换和代码生成在内的复杂多语言推理任务。MistralLarge（预训练版本）与其他顶

近年来，人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其中大型语言模型（LLM）的出现被认为是通向通用人工智能（AGI）的关键一步。LLM拥有强大的语言理解和生成能力，为构建能够感知环境、做出决策并执行行动的智能体提供了坚实的基础。本文将深入探讨LLM驱动的智能体，从其构建、应用到社会模

Motivation&AbsGeneralizedReferringExpressionSegmentation(GRES)：相比于原始的RES任务，一个文本描述里可能出现多个需要分割的物体，或者没有需要分割的物体，难点在于建模不同实体之间复杂的空间关系，以及识别不存在的描述。现有的方法如LISA难以处理GRES任务，为此作者提出了GSV

ThisdatasetisjustliketheCIFAR-10,exceptithas100classescontaining600imageseach.Thereare500trainingimagesand100testingimagesperclass.The100classesintheCIFAR-100aregroupedinto20superclasses.Eachimagecomeswitha"

本文是LLM系列文章，针对《AligningwithHumanJudgement:TheRoleofPairwisePreferenceinLargeLanguageModelEvaluators》的翻译。与人类判断相一致：配对偏好在大型语言模型评估者中的作用摘要1引言2LLM计算器校准的局限性3不确定性引导的成对偏好搜索4

一、研究背景  具身指令执行（EmbodiedInstructionFollowing,EIF）是指在一个特定的物理或虚拟环境中，使能自主代理（如机器人或虚拟代理）根据自然语言指令来执行复杂的任务。这种研究领域集中于探索自然语言理解与机器执行能力的结合，尤其是在模拟家庭或日常环境中，如何使代理

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract大型多模态模型(LMM)将大语言模型扩展到视觉领域。最初的LMM使用整体图像和文本提示词来生成无定位的文本响应。最近，区域级LMM已被用于生成视觉定位响应。然而，它们仅限于一次仅引用单个目标类别，要求用户指定

本文是LLM系列文章，针对《DatedData:TracingKnowledgeCutoffsinLargeLanguageModels》的翻译。日期数据：追踪大型语言模型中的知识截断摘要1引言2相关工作3方法4结果5为什么模型与截止日期不一致？6结论摘要已发布的大型语言模型（LLM）通常与声称的

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前言：放一起了。\(\texttt{DailyTraining}\)懒得写详细题解，有冒号及后面的文字的表示做了，只有成套的打算做的才会放进来，有些题是同系列的以前做过的，比较喜欢的题会用\(\texttt{*}\)标出，半颗（\(\degree\)）就是普通略好，一颗一般是有趣，两颗一般是有趣或者妙妙，三颗一般是妙妙或者牛

链接链接2链接3链接4前置知识：数论分块可以求形如：\(\sumf(i)g(\left\lfloorn/i\right\rfloor)\)的东西。原理如下：比如说求$\sum_{i=1}^{10}\left\lfloor10/i\right\rfloor$得到：10532211111可以发现有一些块的数值是一样的。具体一点可以发现\([l

1.概述今天要排查一个现场，然后需要下载日志查看，结果发现日志过大，无法下载[mr@cqsec10075~]$yarnlogs-applicationIdapplication_1679365191066_0008>aa.txt2023-03-2814:24:42

1、什么是性能分析字面意思就是对程序的性能，从用户角度出发就是运行的速度，占用的内存。通过对以上情况的分析，来决定程序的哪部份能被优化。提高程序的速度以及内存的使用效率。首先我们要弄清楚造成时间方面性能低的原因有哪些沉重的I/O操作，比如读取分析大文件，长时间执行数

Wheremustthepumahavecomefrom?Pumasarelarge,cat-likeanimalswhicharefoundinAmerica.WhenreportscameintoLondonZoothatawildpumahadbeenspottedforty-fivemilessouthofLondon,theywerenottakenseriously.However,astheeviden

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题目首先有结论：一个点为关键点（可以由该点的子树中出发，正好在该点拦截住奶牛），当且仅当\(g_u\ledist(root,u),g_{fa}>dist(root,fa)\),其中\(g_u\)表示距离\(u\)最近的叶节点。那么\(18pts\)就是\(O(n^2)\)的暴力了voiddfs(intu,intfa){ dis[u]=(G.d[u]==

项目地址：https://www.gdcvault.com/play/1025151/Hierarchical-Dynamic-Pathfinding-for-LargePPT地址：https://ubm-twvideo01.s3.amazonaws.com/o1/vault/gdc2018/presentations/Alain_Benoit_HierarchicalDynamicPathfinding.pdf视频地址：https://www.youtube.com/watch?

场景周五进行需求评审的时候；出现了一个图表，本身一个图表本没有什么稀奇的；可是产品经理在图表的上的备注,让我觉得这个事情并不简单；那个图表的时间跨度可以是月,年，而且时间间隔很短；这让我意识到事情并不是想的那样简单；然后经过简单的询问：如果选择的范围是年；数据可能会上万；我

导数概念一、引例1.直线运动的速度2.切线问题二、导数的定义1.函数在一点处的导数与导函数定义设函数\(y=f(x)\)在点\(x₀\)的某个邻域内有定义，当自变量x在\(x₀\)处取得增量\(\trianglex\)(点\(x₀+△x\)仍在该邻域内)时，相应地，因变量取得增量\(△y=f(x₀

第二节函数的求导法则一、函数的和、差、积、商的求导法则定理1如果函数\(u=u(x)及v=v(x)\)都在点x具有导数，那么它们的和、差、积、商(除分母为零的点外)都在点x具有导数，且(1)\(\Large[u(x)±v(x)]'=u'(x)\pmv'(x)\);(2)\(\Large[u(x)v(x)]'=u'(x)v(x)+u(x)v'(x)

第七节无穷小的比较两个无穷小之比的极限的各种不同情况，反映了不同的无穷小趋于零的“快慢”程度下面的α及β都是在同一个自变量的变化过程中的无穷小，且\(α≠0\),\(\lim\frac{\beta}{\alpha}\)也是在这个变化过程中的极限.定义：如果\(\Large\lim\frac{\beta}{\al

Overview对于任意坐标\(S_1=(S_x,S_y,S_z)^T\),绕任意轴线\(\vec{n}=(n_x,n_y,n_z)^T\)旋转\(\alpha\)度，推导变换矩阵\(R(\vec{n},\alpha)\)，使得变换后的坐标\(S_2=R(\vec{n},\alpha)\cdotS_1\)本文使用向量运算，推导该变换矩阵。注意：轴线经过坐标系原点基本公式以列向量表

本文是LLM系列文章，针对《BridgingCausalDiscoveryandLargeLanguageModels:AComprehensiveSurveyofIntegrativeApproachesandFutureDirections》的翻译。连接因果发现和大型语言模型：集成方法和未来方向的综合综述摘要1引言2背景3问题定义4当前的

文章目录摘要I.引言II.大型语言模型A.早期预训练神经语言模型B.大型语言模型家族C.其他代表性LLMsIII.LLM是如何构建的A.主要LLM架构B.数据清洗C.分词D.位置编码E.模型预训练F.微调和指令微调G.对齐H.解码策略I.成本效益的训练/推理/适应/压缩IV.LLM如