OverviewSenlin is a clustering service for OpenStack clouds. It creates and operates clusters of homogeneous objects exposed by other OpenStack services. The goal is to make orchestration of collectio
在本文中，我将列出 10 种不同类型的 3D 建模。也许可以了解下一个项目将走向何方，或者你可能会像我一样惊讶，究竟有多少 3D 被用作以多种方式进行可视化的工具。这些是我们将讨论和探索的建模类型：盒子造型多边形建模Nurbs 和曲线建模数字3D雕刻摄影测量模拟程序建模布尔建模Kit Bashing模块化建模你可能会争辩说，建模的类型与工具的数量一样多。然而，我选择将自己限制在比我自己更广泛的观众
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2023-10-27 05:13:24
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# 云中台系统架构图实现指南
## 1. 引言
在云计算和微服务的时代，越来越多的企业倾向于构建云中台架构，以提升业务的灵活性和响应速度。然而，对于初学者来说，如何设计一个完整的云中台系统架构图可能是一个挑战。在本文中，我们将通过详尽的步骤和示例代码来帮助你理解如何实现这一目标。
## 2. 实现云中台架构图的流程步骤
首先，我们将制定一个清晰的步骤流程表，以帮助你理解整个设计过程。
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© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
文章目录一 模型训练1.基于高层API训练模型2.使用PaddleX训练模型3.模型训练通用配置基本原则二 超参优化1.超参优化的基本概念2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数2）让学习率从高逐渐降低3）宽泛策略4）小批量数据(mini-batch)大小不必最优 一 模型训练1.基于高层API训练模型通过Model.prepare接口来对训练进行提前的配置准备工作，包括
在现代市场营销中，AIDMA模型是一个被广泛运用的概念。本文将深入探讨AIDMA模型的定义、原理以及在实际市场营销中的应用。同时，结合AskBot大模型的相关内容，探讨如何借助智能化技术，提升AIDMA模型的效果，实现更加精准、高效的市场营销策略。AIDMA模型的介绍 AIDMA模型是一种用于市场营销的
http://developer.51cto.com 2010-07-02 10:17 flyfish1986
UML模型图你是否熟悉，本文就向大家简单介绍一下，从考察系统的不同角度出发,UML定义了不同的模型图，欢迎大家一起来学习。 九种UML模型图及其功能详解 UML建模中绘制UML用例图行之有效的办法 UML用例
OpenAI去年年末推出的新作GLIDE，又让扩散模型小火了一把。这个基于扩散模型的文本图像生成大模型参数规模更小，但生成的图像质量却更高。于是，依旧是OpenAI出品，论文标题就直接号称“在图像生成上打败GAN”的ADM-G模型也重新进入了大众眼中：光看Papers with Code上基于ImageNet数据集的图像生成模型榜单，从64 x 64到512 x 512分辨率都由这一模型占据榜首：
Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用
开源案例地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 其他的框架也会集成相关的大模型一、介绍二、大模型技术概述算法数据算力 大模型成为新方向 NLP大模型突破 价值，降本（数据，算力）增效 通用性底座 少数据，少算力，时间短 理解和生成的能力提升 文图生成 原理介绍 大模型技术发展 全局信息和高并发性 预训练模型三剑客 预训练 超大规模模型 小样本性能提升 通用
分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿，Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP
大模型训练方法：1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有
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2023-11-26 11:04:57
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本文介绍在ArcMap软件中，基于模型构建器（ModelBuilder）完成模型建立与使用的具体方法~
本文介绍在ArcMap软件中，基于模型构建器（ModelBuilder）完成模型建立与使用的具体方法。 首先，在ArcMap软件中打开“ModelBuilder”。 建立一个模型，我们一般需要两种素材，一是该模型所需的初始数据，二是该模型具体的
基于Transformer的翻译模型（英-＞中）Transformer结构数据格式模型结构Embedding位置编码1.固定编码。2.动态训练。Position EncodingEncoder 结构Self-AttentionMulti-Head AttentionAdd & NormFeed ForwardEncoder LayerEncoderDecoder 结构第一个Masked
一.消费者行为分析: AIDA模型A : Attention 注意 I : Interest 兴趣 D : Desire 欲望 A : Action 行为模型的意思是: 当你希望用户购买你的产品或者服务时,你应该先吸引他的注意力,再引起他的兴趣,然后勾起他的欲望,最终促成他的行动。 比如说，拼多多的广告，就用一支非常洗脑的广告神曲引起了你的注意，然后用“3亿人都在用”这样的广告词勾起你的兴趣，继而
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2023-11-12 10:55:06
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生成式 AI 允许在几分钟内生成新颖逼真的视觉、文本和动画内容。 据 Gartner 称，到 2025 年，生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的 10%。作为 2022 年最重要的战略技术趋势之一，人工智能 (AI) 的这一分支具有广泛的应用，适用于不同行业，包括监控、医疗保健、营销、广告、教育、游戏、通信、播客等。 1、图像生成借助生成式 AI，用户可以将文本转换为图像，并根据他
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2024-01-03 13:12:56
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最近小编在官网看到一批有意思的模型——哈尔滨学院。 模型为哈尔滨学院的主校区，地物丰富，有各种人工建筑物、草地、操场等，这些模型均来自于哈尔滨地理与旅游学院地理系的学生。在与作者的沟通下，我们得知这些学校实景模型是老师布置的作业，于是我们联系到任课老师刘宝玲（哈尔滨学院地理信息科学专业教师），并做了一个简单的专访，让我们共同来了解这些模型背后的故事。学校教学的资源紧张Q：您为什么会让您的
这篇文章是Branden Coker, an artist from AGI 写的，他是 AGI 的一个艺术家，做过很多事情，包括 为追踪圣诞老人项目建模。感谢3dben 编写的Blender和3DS Max建模建议。
Cesium使用面向web的glTF 格式三维模型，同时提供了一个 dae在线转gltf的工具， 把dae和它纹理拖放到这个工具里，就能获得一个glTF格式的模型。这篇文章是一些对
首先，中台概念的快速发展是互联网进入到“平台化”时代的一种必然，也可以把中台看成是平台化发展的一个重要阶段，以解决企业在平台化过程中的各种问题。简单地说，所谓的中台就是在平台的基础上进行进一步“抽象”，通过中台来解决业务、数据和技术之间的关系。随着云计算和大数据技术的发展，企业逐渐形成了以云计算平台为基础的各种技术平台，这些技术平台为不同的业务形式提供各种技术型支撑，但是平台之间却会产生各种问题，
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2023-10-02 16:41:50
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如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。这篇文章梳理我们在大模型训练中使用到的相关技术点，主要分为三个方面来回顾现阶段使用多AI加速芯片训练大模型的主流方法。1. **分布式并行加速：**并行训练主要分为
