最近，阿里巴巴集团、SkyworkAI携手香港科技大学及其广州校区、浙江大学、加州大学伯克利分校，联合推出一款超厉害的文生图多模态模型——Meissonic！它仅有1B参数量，却能在普通电脑上轻松运行推理，生成高质量图像，未来甚至有望在无线端实现文本到图像的生成，简直是文生图领域的“小

        Python random 模块主要用于生成随机数，是常用的一个包，random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。在训练传统机器学习模型或者深度神经网络模型的过程中经常会用到。要使用 random 函数必须先导入：importrandom1.random()        使用ra

最最简单的稳定生成语音教程ChatTTS踩了很多坑探索出来的。一、简介ChatTTS是一个开源的中文语音合成项目，通过使用预训练的声音嵌入文件(.pt文件)，我们可以实现固定音色的语音合成。二、音色固定的步骤1.初始尝试pipinstallchattts-forkchattts"测试文本"--seed

1.guess_the_number:F12后查看源码并下载，由于可以获得第一个数，要知道seed可以使得每次生成的随机数一样，我们考虑爆seed，写脚本如下：importrandomdefr1(seed):random.seed(seed)returnrandom.randint(1000000000,9999999999)forseedinrange(1000000,9999999):

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大模型指令微调:从零学会炼丹系列目录第一章:微调数据集构建第二章:数据集预处理第二章:数据集预处理环境准备pipinstalldatasetstransformerspandasduckdbfunctools导入包fromdatasetsimportDatasetfromtransformersimport(AutoTokenizer,

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前几天师弟在机器学习领域看到了一个对样本选择的方法，目的是从特征的角度均匀选择样本。如下图所示，首先初始化将样本的特征进行加和并归一化，迭代取出样本（取值最大的那个样本，再令样本的值乘以1-样本的值更新所有样本）。这般便可以从理论上均匀的取到不同分布的样本，于是猜想如果这样

题解问题描述给定一个整数数组nums和一个整数space，我们需要找到一个目标值，使得该目标值在nums中的出现次数最多。如果有多个目标值出现次数相同，则返回最小的目标值。解题思路哈希表统计：使用哈希表map来统计每个seed%space的出现次数，题干中给出的等式等价为nums[n

洛谷P4829题解传送锚点摸鱼环节kryloves2048题目背景kls是一个人赢。题目描述kls最近在玩一款类似2048的游戏，规则是这样的：一开始，有\(n\)个方块，每个方块上有一个\(1\)到\(m\)的整数。kls可以进行两种操作：选择两个数字相同的方块（不一定要相邻），将它们合并成一个数字为

本文是LLM系列文章，针对《BaichuanSEED:SharingthePotentialofExtensivEDataCollectionandDeduplicationbyIntroducingaCompetitiveLargeLanguageModelBaseline》的翻译。百川SEED：通过引入有竞争力的大型语言模型基线，共享可扩展数据收集和重复数据删除

研究背景1.研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在现代自动语音识别（ASR）模型中，利用大规模语言模型（LLM）来提高识别准确性，特别是在多领域、多语言、多口音和多种应用场景下。2.研究难点：该问题的研究难点包括：现有端到端模型在数据匹配场景下表现良好，但在处理复杂语境和多语言场景时逐渐接

Amazonlinux2023下载地址：https://cdn.amazonlinux.com/al2023/os-images/2023.5.20240819.0/vmware/官方参考：https://docs.aws.amazon.com/linux/al2023/ug/seed-iso.html在一台linux上设置一个ssh信任ssh-keygen-trsa得到id_rsaid_rsa.pubcd/root/&&mkdirs

本题题意小A和小B在一个\(n\timesn\)的棋盘里下柯基棋，当一个人不能再放下棋子时，他就输了。问谁会有必胜策略。思路先不考虑小C的捣乱。分类讨论当\(n\)为奇数时，不难得出：当小A第一步放在棋盘的正中心时，以后不管小B放在哪里，小A只要放在它的对称处就行了。这

摘要随着模式识别技术、计算机技术等多种技术的不断完善和发展，机器视觉获得了巨大的进步与发展。目前在许多企业中，存在着大量的仪表，仪表的读数都要靠人来完成，工作量很大而且误差率相对来说比较高，基于这个原因，设计了一个工业生产线在线检测数据数字化处理系统。首先通过摄像

"""Mydemotrainscript."""importargparseimportloggingimportosimportrandomimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optim,Tensorfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetdefparse

pytorch中保证代码复现的随机种子设置（Reproducibility）关注B站可以观看更多实战教学视频：hallo128的个人空间1.代码复现的必要性代码是用来设置整个笔记本的种子，以保证每次运行时得到相同的结果，实现结果的可重现性。首先，使用numpy和random库设置种子，然后使用torch库设置

二维前缀和是总所周知的，它长这样：\[f[i][j]=f[i-1][j]+f[i][j-1]-f[i-1][j-1]\]这实际上是容斥原理。但我们还可以这样求\(f\)的前缀和：for(inti=1;i<=n;i++)for(intj=1;j<=n;j++)f[i][j]+=f[i][j-1];for(inti=1;i<=n;i++)

拜耳的数字化农业平台有FieldView，先正达有Cropwise。FieldView其实来源于孟山都收购的Climate，而Cropwise同样来源于先正达收购的Strider。大鱼吃小虾，科技创新小公司最好的归宿好像就是被大厂收编。先正达的数字农业之路至少在2020年推出Cropwise就开始了，但已经落后了拜耳好几

一支烟花官网：https://agifun.love智源社区《管理世界》黄甄魏娜梁正丨从三十余年纵向变迁看跨部门数据共享效果的动态演变机制点击阅读原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MzYxOTIwOQ==&mid=2247510245&idx=1&sn=7942001e12be958e8b21a0d2c9de7723&chksm=f

文章目录背景技术方案方案实现安装FastAPI编写一个入口逻辑实现全局只维护一个chat对象生成随机音色合成一个完整音频返回结果总结背景在之前文章中我们对chattts有了一个大致的了解并对webui进行了一定的优化。然而,还有很多情况下我们还需要进行api调用。gradio

ChatTTS（ChatTextToSpeech）是专为对话场景设计的文本生成语音(TTS)模型，特别适用于大型语言模型(LLM)助手的对话任务，以及诸如对话式音频和视频介绍等应用。它支持中文和英文，还可以穿插笑声、说话间的停顿、以及语气词等，听起来很真实自然，在语音合成中表现出高质量和自然度（ChatTTS团

1.WindowsChatTTSUI:https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases/tag/v0.85v0.85完整包下载(2.7G含模型)百度网盘下载： https://pan.baidu.com/s/1RntYLT6UNd8_ew2osy8d1A?pwd=by14123网盘下载：https://www.123pan.com/s/03Sxjv-oEyB3.htmlhuggingfacelink: h

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