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2025年6月12日
TypeScript
摘要: 数据类型 原始数据类型:string, number, boolean, bigint, symbol, null, undefined sonst num: number = 1 const str = 'Hello World' // 这样也不会报错,因为 TS 会推导类型 数组:number[
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posted @ 2025-06-12 13:09 undefined443
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2025年6月11日
使用 CLIP 模型进行零样本预测
摘要: CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)是由 OpenAI 开发的多模态模型,用于同时处理图像和文本。其核心思想是通过对比学习,将图像和对应的文本描述映射到同一特征空间中。这样,模型能够理解图像与文本之间的关系,并在多种任务中表现出色,如图像分类、图像
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posted @ 2025-06-11 23:37 undefined443
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XDG 基础目录规范
摘要: 🤖:此文章由 gpt-4.1 生成,并由人类进行少量修改 XDG 基础目录规范(XDG Base Directory Specification)是一组用于定义类 Unix 操作系统上应用程序使用的文件系统目录标准。此规范由 freedesktop.org 提出,旨在统一各个应用程序存储配置文件、
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posted @ 2025-06-11 01:31 undefined443
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2025年6月10日
Classifier-Free Guidance
摘要: 无分类器指导(Classifier-Free Guidance,CFG)是一种用于生成模型(如扩散模型、生成对抗网络等)中的采样技巧,常用于提升生成样本的质量和对条件(如文本、标签)的一致性。其核心思想是在不依赖外部分类器的情况下,通过调整条件和无条件生成之间的融合,来引导生成模型输出更符合目标条件
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posted @ 2025-06-10 16:32 undefined443
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2025年6月9日
RLHF
摘要: 此文章由 gpt-4.1 生成,并由人类进行少量修改 PPO PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是一种常用的强化学习策略梯度算法,由 OpenAI 于 2017 年提出。它在许多实际应用和基准测试中表现优异,成为了当前深度强化学习领域的主流方法之一。 基
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posted @ 2025-06-09 19:11 undefined443
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2025年6月8日
LoRA
摘要: 🤖:此文章由 gpt-4.1 生成,并由人类进行少量修改 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种参数高效微调(PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning)方法,主要用于微调大型预训练模型,比如 GPT、BERT 等。 论文:LoRA: Low-Ra
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posted @ 2025-06-08 01:30 undefined443
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2025年6月6日
gh 使用
摘要: 安装 Ubuntu (type -p wget >/dev/null || (sudo apt update && sudo apt-get install wget -y)) \ && sudo mkdir -p -m 755 /etc/apt/keyrings \ && out=$(mktemp
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posted @ 2025-06-06 21:02 undefined443
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2025年6月4日
Wandb 使用
摘要: 安装与使用 安装 wandb: pip install wandb 注册 wandb 账号,然后获取 API KEY。 登录 wandb: wandb login 也可以设置 WANDB_API_KEY 环境变量登录。 在代码中集成 wandb: import wandb import torch
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posted @ 2025-06-04 01:54 undefined443
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2025年6月1日
负对数似然损失
摘要: 本文由 gpt-4.1 生成,并由人工修改 参见:什么是最大似然估计,及其对损失函数的推导过程 | BiliBili 似然概率 似然概率(Likelihood)用来衡量在给定模型参数下,生成观察数据的可能性有多大。具体来说,在参数化概率模型中,我们假设数据 \(x\) 由一个参数为 \(\theta
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posted @ 2025-06-01 17:18 undefined443
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2025年5月30日
自编码器(Autoencoder)
摘要: AE 模型 import torch.nn as nn class SimpleAE(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 编码器:将输入数据压缩为更小的表示 self.encoder = nn.Sequential( nn.Lin
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posted @ 2025-05-30 17:45 undefined443
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