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摘要： 2023年3月1日，Pandas 发布了2.0版本。6个月后（8月30日），更新了新的2.1版。让我们看看他有什么重要的更新。 更好的PyArrow支持 PyArrow是在Panda 2.0中新加入的后端，对于大数据来说提供了优于NumPy的性能。Pandas 2.1增强了对PyArrow的支持。官 阅读全文

摘要： ChatGPT取得了巨大的成功，在短短一个月内就获得了1亿用户，并激发了企业和专业人士对如何在他们的组织中利用这一工具的兴趣和好奇心。 但LLM究竟是什么，它们如何使你的企业受益?它只是一种炒作，还是会长期存在? 在这篇文章中我们将讨论上面这个问题并尝试解答为什么LLM对企业来说是一项伟大的投资，或 阅读全文

摘要： 本文将介绍如何使用卷积操作实现因子分解机器。卷积网络因其局部性和权值共享的归纳偏差而在计算机视觉领域获得了广泛的成功和应用。卷积网络可以用来捕获形状的堆叠分类特征(B, num_cat, embedding_size)和形状的堆叠特征(B, num_features, embedding_size) 阅读全文

摘要： Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型，但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。 Fooocus的创始人Lvmin Zhang（也是 ControlNet论文的作者）将这个项目描述为对“Stable Diffusion”和“ Midjourney”设 阅读全文

摘要： 这是我最近才看到的一篇论文，它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活函数。与传统的ReLU相比，DY-ReLU的额外计算成本可以忽略不计，但表示能力明显增强，并且实现简单，所以可以非常简单的对我们现有的模型进行修改。 阅读全文

摘要： 图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。 图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进行操作。这一点在处理复杂的数据集（如化合物）时尤为明显 阅读全文

摘要： 本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。 https://avoid.overfit.cn/post/9794c9eef1df4e55adf514b3d 阅读全文

摘要： 使用Stable Diffusion生成视频一直是人们的研究目标，但是我们遇到的最大问题是视频帧和帧之间的闪烁，但是最新的论文则着力解决这个问题。 本文总结了Chai等人的论文《StableVideo: Text-driven consistency -aware Diffusion Video E 阅读全文

摘要： 由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。因为一旦Pandas在处理数据时超过一定限制，它们的行为就会很奇怪。 我们用Faker创建了一个100,000行 阅读全文

摘要： DeepFaceLab”项目已经发布了很长时间了，作为研究的目的，本文将介绍他的原理，并使用Pytorch和OpenCV创建一个简化版本。 本文将分成3个部分，第一部分从两个视频中提取人脸并构建标准人脸数据集。第二部分使用数据集与神经网络一起学习如何在潜在空间中表示人脸，并从该表示中重建人脸图像。最 阅读全文