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RSS订阅原创 Python实现将文件夹下的所有pdf文件合并成一个pdf文件，并用文件夹名字命名
【代码】Python实现将文件夹下的所有pdf文件合并成一个pdf文件，并用文件夹名字命名。
2024-04-19 21:59:46
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原创 python调用Microsoft Word把文件夹下所有docx或doc批量转化为PDF
请注意，这个脚本会关闭Word应用程序，但在某些情况下，Word进程可能会留在后台。为了避免这种情况，你可以在转换完成后确保Word进程被完全关闭。此外，由于这个方法依赖于Microsoft Word的COM接口，它只能在安装了Microsoft Word的Windows系统上运行。函数接受一个目录路径作为参数，并遍历该目录中的所有DOC和DOCX文件，将它们转换为PDF文件。首先，确保你的系统上安装了Microsoft Word。库打开Word应用程序，打开指定的Word文档，并将其另存为PDF格式。
2024-04-14 13:27:01
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原创 计算机常见的六大会议介绍：CVPR/ICCV/ECCV；NeurIPS/ICML/ICLR
CVPR、ICCV和ECCV是计算机视觉领域顶级的三个国际会议，而NeurIPS、ICML和ICLR则是机器学习领域最具影响力的三个国际会议。
2024-04-13 22:34:56
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原创 Mathpix和Simpletex对比
在不超过 15 的素数中，随机选取 2 个不同的数，则这 2 个数的积是偶数的概率是 ( )\quad ( a\in \mathbb{R} $,i为虚数单位),的值为( ) A. l B.2 C.3 D.4。, 则实数 m 的值为( ) A.C.1 D.25. 已知向量。复数$z= \alpha+是 z 的共轭复数，若。
2024-04-09 13:00:23
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原创 基于频繁模式挖掘的 GCC 编译时能耗演化优化算法
基于频繁模式挖掘的 GCC 编译时能耗演化优化算法1.摘要18年我尊爱的导师发在软件学报上的一篇论文。演化算法通过搜寻 GCC 编译器最优编译选项集对可执行代码的能耗进行改进,以达到编译时优化嵌入式软件能耗的目的.但这类算法未考虑多个编译选项之间可能存在相互影响,导致了其解质量不高且收敛速度慢的问题.针对这一不足,本文设计了一种基于频繁模式挖掘的文化基因算法 MA-FP,在演化过程中利用频繁模式挖掘得到出现频度高且对能耗有显著改进效果的一组编译选项,并以此作为启发式信息设计了“增添”和“删减”两种变异算
2024-03-12 15:34:23
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原创 （一区）基于模型的连续和离散全局优化方法
Model-based methods for continuous and discrete global optimization1.摘要本文综述了下基于模型的连续和离散全局优化方法，并提出了一种叠加替代信息的新方法。2.介绍比较水。。作者说，本文是首次尝试提供对连续和离散建模方法的可理解的调查和分类。由于离散领域的MBO是一个相对较新的研究课题，因此引入了处理离散结构的六种策略。在描述了这些策略如何作为应用MBO的指导方针之后，本文讨论了替代模型的集合作为MBO的最新和很有前途的方法。3.分
2024-03-12 15:33:33
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原创 （顶会）组合结构的贝叶斯优化
Bayesian Optimization of Combinatorial Structures1.摘要本文提出了一个算法(BOCS)，它基于一个自适应的、可扩展的模型，即使数据稀缺，也能识别有用的组合结构。我们的采集函数率先使用半定编程来实现效率和可伸缩性。实验结果表明，该算法的性能始终优于其他组合方法和贝叶斯优化方法。2.介绍本文的主要贡献是：一种获得获取函数近似优化器的新方法，利用凸优化的算法思想来实现可伸缩性和效率。该方法克服了许多采集函数对大型组合领域所固有的有限的可扩展性。我们提
2024-03-12 15:32:35
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原创 垂直领域大模型搭建训练指南，ChemLLM论文介绍
论文是上海人工智能实验室的工作，想训练一个化学垂直领域的对话大模型，然而现有的化学数据往往是结构性的，所以这里论文提出了一套垂直领域数据制作和训练方法，为社区制作专有领域模型提供参考。ChemLLM在化学的三个主要任务上都超过了GPT-3.5，并且超过了GPT-3.5，在其中两个任务上都超过了GPT-4。值得注意的是，ChemLLM对相关的数学和物理任务也显示出了特殊的适应性，尽管它主要接受了以化学为中心的语料库的训练。原化学的表达是SMILES，不适合自然语言处理。
2024-02-27 16:46:36
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原创 19个大模型常用的评估数据集和训练数据集汇总
19个大模型常用的评估数据集和训练数据集汇总 名称 简介 测试（数据量） 训练（数据量） 地址 CEval 中文选择题测试，包括中学、高中、大学的多个学科 √，13948 × https://huggingface.co/datasets/ceval/ceval-exam GSM8K 小学数学题目，通过最后的数字检测正确与否 √，1320 √，8790 h
2024-02-21 20:46:50
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原创 怎么让视频进行加速处理并保存
在 Windows 和 macOS 上，你可以从 FFmpeg 官方网站（https://ffmpeg.org/download.html）下载预编译的可执行文件，然后按照官方文档或相关教程进行安装和使用。因此，它不仅限于 Linux 系统，也可以在其他操作系统上使用。请注意，加速倍数越大，可能会导致视频和音频的质量损失，因此你可能需要根据具体情况进行调整。此外，这只是一个基本的例子，你可以根据需要使用其他参数和过滤器进行更高级的调整。总之，FFmpeg 是一个跨平台工具，可以在不同的操作系统上使用。
2024-01-05 11:04:19
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原创 大模型：高质量对话数据生成，Enhancing Chat Language Models by Scaling High-quality Instructional Conversations
指令微调的有效性已经被多个工作验证，ChatGPT更是是其中的代表。这个工作旨在提高开源模型的性能上限，提供了一个系统设计的、多样化的、信息丰富的、大规模的教学对话数据集UltraChat。UltraChat包含150万个高质量的多轮对话，并涵盖了广泛的主题和指令。UltraChat的统计分析揭示了其在尺度、平均长度、多样性、一致性等各种关键指标上的优势，巩固了其作为领先的开源数据集的地位。这篇文章认为在训练过程中使用的数据的质量和多样性，对进一步提高聊天语言模型的性能起着至关重要的作用。
2023-12-10 22:07:35
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原创 大模型加载的参数介绍及推荐表，temperature、top_k、top_p、num_beams、num_beam_groups、do_sample等
如果需要非常清晰读懂每个参数，需要了解一下与大模型配套的。
2023-11-29 17:05:15
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原创 大模型的全面回顾，看透大模型 | A Comprehensive Overview of Large Language Models
大模型综述，太全面了，截至2023.11
2023-11-14 23:51:37
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原创 怎么推算max_step和epoch之间关系，例如多少step一个epoch
（轮次）之间的关系取决于您的训练流程和超参数设置。通常情况下，一个step通常表示对一个batch的训练，而epoch则表示一次完整的数据集训练。是您希望运行的轮次数量。这个公式假设每个step处理一个batch数据，其中，总训练样本数是您的训练数据集中的样本总数，表示遍历整个数据集的次数。
2023-11-08 11:11:00
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原创 source activate my_env 和conda activate my_env 有什么区别
是两个不同的命令，用于在Conda环境中激活特定的虚拟环境。它们的区别在于它们分别适用于不同版本的Conda。如果您使用较旧的Conda版本，那么source activate 仍然可用，但已被逐渐淘汰。它也用于激活特定的Conda虚拟环境，但它是更简单、更直观的方式，取代了source activate。它用于激活（进入）一个特定的Conda虚拟环境，使您可以在该环境中运行安装的软件包。，其中 my_env 是虚拟环境的名称。，其中 my_env 是虚拟环境的名称。以及更早的版本）中使用的方式。
2023-11-08 11:06:44
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原创 集群外访问计算节点gpu上的web链接
无法直接访问计算节点。管理节点可以访问计算节点，计算节点无法访问自身外的网络。上运行，运行后给了一个web的地址,如下图所示。现在有一个程序，通过提交作业的方式在集群的。
2023-11-06 16:13:26
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原创 Python中OS库的常用命令及示例
Python的**os**库是一个强大的库，用于与操作系统进行交互。它提供了许多功能，包括文件和目录管理、环境变量访问以及执行系统命令。在本篇博客中，我们将列举20个**os**库的常用命令，并为每个命令提供示例。
2023-10-31 15:37:42
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原创 为什么大模型计算的时候只会利用KVcache来存放KV矩阵，Q矩阵每次不一样？
总之，KV Cache是一种用于提高Transformer架构的推理效率的技术，通过缓存K和V矩阵，从而避免不必要的计算，但由于Q矩阵通常不稳定，因此不会被缓存。KV Cache的思想是，对于K和V矩阵，由于它们相对稳定，可以在不同时间步骤缓存它们，这样，对于相同的输入，您不需要重新计算K和V矩阵，而可以重复使用它们。在Transformer中，自注意力机制的操作包括Q（Query）、K（Key）和V（Value）的计算。相反，Q矩阵是依赖于输入的，因此每次都不同，无法进行缓存，因此Q矩阵通常不被缓存。
2023-10-24 22:47:40
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原创 WinGet 换国内源使用帮助
若出现 0x80073d1b : smartscreen reputation check failed. 错误，请检查网络连接或暂时关闭 SmartScreen。
2023-10-24 18:12:24
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原创 windows的powershell中apt命令的替换命令
所以，如果你在 Windows 上需要安装、更新或卸载软件包，建议使用 Chocolatey 或 winget，而不是 apt 命令，因为 apt 是专门为 Linux 系统设计的包管理工具。：winget 是微软推出的包管理工具，可以在 Windows 10 及更高版本上使用。你可以使用 winget 来搜索、安装、更新和卸载应用程序。
2023-10-24 17:40:42
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原创 没有root权限如何通过apt安装deb软件
一般来说使用apt安装软件，必须要有root权限，因为apt安装时需要写 /usr/bin，/usr/lib，/usr/share等目录，而这些目录只有root用户(或有sudo权限)才有写入权限的。之后一般会在指定目录下产生usr/bin/目录。所以要另辟蹊径，换种安装方式。
2023-10-18 23:33:14
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原创 docker stop了一个docker exec容器，要怎么再启动呢
【代码】docker stop了一个docker exec容器，要怎么再启动呢。
2023-10-12 23:02:26
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原创 逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调（通过prompt ptune实现），项目中的ptune/main.py文件
【代码】逐行代码学习ChatGLM2-6B大模型SFT微调，项目中的ptune/main.py文件。
2023-10-05 21:13:11
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大模型指令微调概述，大模型微调简单介绍ppt
2023-10-30
免费领取阿里云资源部署大模型ChatGLM2，可以训练
2023-10-30
Transformer深度讲解，进一步给出其在NLP和CV下的发展，共95页ppt，全网最好的讲解，没有之一
2022-12-21
NSGA-II多目标优化算法小白详细介绍ppt
2022-12-21
GNN，GCN，图神经网络深度讲解100页ppt 包括基础的GNN和其多个变体
2022-12-19
CNN卷积神经网络讲解50多页PPT 卷积核，感受野，池化核多原理讲解
2022-11-22
生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
2022-11-22
自动编码器，多种自编码器深入浅出介绍，包括SAE，CAE，DAE，VAE
2022-11-22
RNN循环神经网络PPT，涉及到LSTM，GRU、BRNN、BLSTM等等介绍，适合开会用，总共有50页，干货满满
2022-11-22
全连接神经网络（多层感知机）PPT，可以直接开会讲
2022-11-22
2009B眼科病床合理安排.rar
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2006B艾滋病疗法评价.rar
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2016年国赛A题“系泊系统的设计”附件
2020-08-16
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2020-08-16
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2020-06-17
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