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LLM主流架构和模型
本文参考自https://github.com/HqWu-HITCS/Awesome-Chinese-LLM?tabreadme-ov-file和Huggingface中的ModelCard(https://huggingface.co/)
LLM主要类别架构
LLM本身基于transformer架构。自2017年,attention is all you need诞生起&#x…
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2025/1/9 21:52:30
网络安全-如何设计一个安全的API(安全角度)
目录 API安全概述设计一个安全的API一个基本的API主要代码调用API的一些问题 BasicAuth认证流程主要代码问题 API Key流程主要代码问题 Bearer auth/Token auth流程 Digest Auth流程主要代码问题 JWT Token流程代码问题 Hmac流程主要代码问题 OAuth比较自定义请求签名身份认证&…
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2024/12/29 21:46:37
深度学习常见概念解释(四)——损失函数定义,作用与种类(附公式和代码)
损失函数 前言定义作用种类1. 均方误差损失(Mean Squared Error Loss,MSE)公式特点和优点缺点使用场景示例代码在机器学习框架中的使用总结 2. 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)公式特点和优点使用场景示例代码在机器学…
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2025/1/3 3:47:39
人形机器人背后的关键技术之一:人体姿态估计WHAM与手势估计HaMeR
前言
本文一开始是属于此文的,但由于人体姿态估计WHAM与手势估计HaMeR比较重要,故导致越写越长,故独立抽取出来成为本文了 第一部分 姿态估计之 WHAM
1.1 WHAM的整体架构
根据arXiv的记录,此篇论文WHAM: Reconstructing World-…
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2024/12/29 22:12:24
Python打印奇偶数
1 问题 怎么通过键盘输入一个数字,若该数字位各个位上的数字和为奇数,则将该数各位数倒叙打印;若该数字各个位数之和为偶数,则直接打印该数字。 2 方法 (1)先输入一个数字,用int()函数将其取整 …
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2025/1/9 15:17:58
【机器学习】基于Softmax松弛技术的离散数据采样
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1.1.离散数据采样的意义
离散数据采样在深度学习中起着至关重要的作用,它直接影响到模型的性能、泛化能力、训练效率、鲁棒性和解释性。
首先,采样方法能够有效地平衡数据集中不同类别的样本数量,使得模型在训练时能够更均衡地学习…
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2025/1/9 13:28:00
如何打造稳定、好用的 Android LayoutInspector?
速度极慢,遇到复杂的布局经常超时 某些情况无法选中指定的 View
本文将围绕 LayoutInspector 的痛点,分析问题并修复,最终将 LayoutInspector 变成一个稳定、好用的插件。
二、加速 Dump View Hierarchy 2.1 问题描述 开发复杂业务的同学…
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2024/12/19 7:52:55
2024-06-23 编译原理实验3——语义分析
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一、实验要求
基于前面的实验,编写一个程序对使用 C—语言书写的源代码进行语义分析,输出语义分析中发现的错误(涉及 17 种错误类…
建站知识
2025/1/9 5:12:19