Artikeleinführung：Laut Nachrichten dieser Website vom 15. Mai gab ByteDance heute Morgen auf der Spring Volcano Engine Force Conference 2024 offiziell bekannt, dass sein großes Sitzsackmodell offiziell externe Dienste eingeführt hat. Berichten zufolge gehören zu den großen Sitzsackmodellen das Sitzsack-Universalmodell Pro, das Sitzsack-Universalmodell Liti, das Sitzsack-Rollenspielmodell, das Sitzsack-Sprachsynthesemodell, das Sitzsack-Sprachwiedergabemodell, das Sitzsack-Spracherkennungsmodell und der Sitzsack · Vincent Diagrammmodell, Sitzsack ・FunctionCall-Modell. Nach Angaben von Beamten ist die Konferenz in drei Kapitel unterteilt: „KI-Wachstums- und Erneuerungsmöglichkeiten, KI-Anwendung neuer Paradigmen und KI-Rechenleistungsbegleitung“. Neben der Veröffentlichung des selbst entwickelten Großmodells von Bytedance kündigte Bytedance auch an, dass die Serviceplattform für Großmodelle von Volcano Engine, Volcano Ark, ebenfalls einem umfassenden Upgrade unterzogen wird. Dasselbe

2024-06-02 Kommentar 0  401

Artikeleinführung：Modelldestillation und -bereinigung sind Technologien zur Modellkomprimierung neuronaler Netzwerke, die Parameter und Rechenkomplexität effektiv reduzieren und die Betriebseffizienz und Leistung verbessern. Die Modelldestillation verbessert die Leistung, indem sie ein kleineres Modell auf einem größeren Modell trainiert und so Wissen überträgt. Durch das Bereinigen wird die Modellgröße reduziert, indem redundante Verbindungen und Parameter entfernt werden. Diese beiden Techniken sind für die Modellkomprimierung und -optimierung sehr nützlich. Modelldestillation Die Modelldestillation ist eine Technik, die die Vorhersagekraft eines großen Modells durch Training eines kleineren Modells reproduziert. Das große Modell wird „Lehrermodell“ und das kleine Modell „Schülermodell“ genannt. Lehrermodelle verfügen in der Regel über mehr Parameter und Komplexität und passen daher besser zu den Trainings- und Testdaten. Bei der Modelldestillation wird das Schülermodell darauf trainiert, das vorhergesagte Verhalten des Lehrermodells zu imitieren, um mit einem kleineren Modell eine bessere Leistung zu erzielen.

2024-01-23 Kommentar 0  744

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 1. September gab Tesla heute offiziell bekannt, dass es erhebliche Preisanpassungen für seine Modelle Model S und Model X vorgenommen hat, um den Verbrauchern attraktivere Möglichkeiten zum Autokauf zu bieten. Bei Teslas Model S-Modellen ist der Preis für die Version mit Doppelmotor-Allradantrieb von bisher 808.900 Yuan auf aktuell 698.900 Yuan gesunken, was einer Preissenkung von bis zu 110.000 Yuan entspricht. Auch der Preis der Hochleistungsversion des Model SPlaid wurde um 200.000 Yuan gesenkt, von ursprünglich 1.028.900 Yuan auf aktuell 828.900 Yuan. Der Preis für Teslas SUV Model X wurde angepasst. Der Preis für die Version mit Allradantrieb und zwei Motoren ist von 898.900 Yuan auf 738.900 Yuan gesunken, ein Rückgang um 16

2023-09-09 Kommentar 0  1017

Artikeleinführung：: Ecos model：model的命名规则{$app_id}_mdl_{$mod_path}例如: model: b2c_mdl_cart_objects $app_id = b2c $mod_path = cart/objects.php model存放位置app/{$app_id}/model/{mod_path}/例如: b2c_mdl_cart_objects 存放位置: app/b2c/model/ca

2016-07-28 Kommentar 0  1038

Artikeleinführung：Tesla gab kürzlich bekannt, dass es die Preise seiner Model S- und Model X-Modelle angepasst hat. Die Nachricht wurde am 1. September bekannt. Dieser Schritt hat bei Verbrauchern, die sich für Elektrofahrzeuge interessieren, möglicherweise einen gewissen Einfluss auf ihre Autokaufentscheidungen. Von Tesla veröffentlichte Informationen zeigen, dass die Preise für die Modell-S-Serie angepasst wurden. Die Version mit Radantrieb beginnt bei 698.900 Yuan, während die Version mit drei Motoren und Allradantrieb des Model SPlaid bei 828.900 Yuan beginnt. Gleichzeitig steigen die Preise des Models

2023-09-01 Kommentar 0  1028

Artikeleinführung：Verständnis von $model->relation() vs. $model->relationIn Laravel werden die Syntax $model->relation() und $model->relation oft...

2024-11-01 Kommentar 0  450

Artikeleinführung：Konzeptionelles Modell und relationales Modell sind zwei Modelle, die häufig beim Datenbankdesign verwendet werden. Das konzeptionelle Modell wird zur Beschreibung der konzeptionellen Beziehungen zwischen Entitäten verwendet, während das relationale Modell zur Beschreibung der Beziehungen zwischen den tatsächlich in der Datenbank gespeicherten Daten verwendet wird. Beim Datenbankdesign ist es normalerweise erforderlich, das konzeptionelle Modell in ein relationales Modell umzuwandeln, was ein wichtiger Prozess ist. Dieser Prozess umfasst die Konvertierung von Entitäten im konzeptionellen Modell in Tabellen im relationalen Modell und die Konvertierung von Beziehungen im konzeptionellen Modell in Fremdschlüsseleinschränkungen im relationalen Modell. Durch diesen Prozess kann sichergestellt werden, dass die Struktur der Datenbank mit der Beziehung zwischen dem konzeptionellen Modell übereinstimmt, wodurch eine effektive Speicherung und Abfrage von Daten erreicht wird. Der Prozess der Umwandlung eines konzeptionellen Modells in ein relationales Modell umfasst hauptsächlich die folgenden Schritte: 1. Identifizieren von Entitäten und Attributen. Entitäten im konzeptionellen Modell repräsentieren unabhängig existierende Dinge, wie beispielsweise Personen.

2024-01-22 Kommentar 0  1189

Artikeleinführung：Laut Nachrichten vom 1. Juni hat Tesla eine Reihe verkaufsfördernder Maßnahmen ergriffen, um Verbraucher anzulocken. Angesichts der wirtschaftlichen Unsicherheit, des harten Wettbewerbs und der bevorstehenden Einführung überarbeiteter Hauptmodelle hat Tesla seine Rabatte auf einige neue Elektrofahrzeuge des Modells 3 in seinem Bestand auf dem US-Markt erhöht und auch Rabatte auf andere Modelle wie das Modell Y gewährt. Laut der offiziellen Website von Tesla beträgt der Preis des neuen Modells 3 unter den in Kalifornien auf Lager befindlichen Modellen 42.060 US-Dollar und ist damit 2.680 US-Dollar günstiger als das neu bestellte Modell. Dieser Rabatt ist doppelt so hoch wie der Rabatt von 1.300 US-Dollar, der vor weniger als zwei Wochen im Angebot war. Darüber hinaus hat Tesla auf einige Model-Y-Modelle wieder Preisnachlässe von fast 600 US-Dollar gewährt und einige hochpreisige Model-X- und Model-S-Fahrzeuge rabattiert.

2023-06-02 Kommentar 0  670

Artikeleinführung：Unter Modellinterpretierbarkeit versteht man das Ausmaß, in dem Menschen die Entscheidungsregeln und vorhergesagten Ergebnisse eines maschinellen Lernmodells verstehen können. Dabei geht es darum, den Entscheidungsprozess des Modells zu verstehen und zu verstehen, wie das Modell auf der Grundlage von Eingabedaten Vorhersagen oder Klassifizierungen trifft. Die Interpretierbarkeit von Modellen ist ein wichtiges Thema im Bereich des maschinellen Lernens, da sie den Menschen hilft, die Einschränkungen, Unsicherheiten und potenziellen Verzerrungen eines Modells zu verstehen und dadurch das Vertrauen und die Zuverlässigkeit des Modells zu erhöhen. Durch das Verständnis der Entscheidungsregeln des Modells können Menschen die Leistung des Modells in verschiedenen Situationen besser bewerten und entsprechende Entscheidungen treffen. Darüber hinaus kann die Modellinterpretierbarkeit dazu beitragen, Fehler oder Verzerrungen im Modell zu entdecken und Hinweise zur Verbesserung des Modells zu geben. Daher ist die Verbesserung der Interpretierbarkeit von Modellen für die Anwendung und Entwicklung des maschinellen Lernens von großer Bedeutung. Hier sind einige

2024-01-22 Kommentar 0  1496

Artikeleinführung：Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz wird die Komplexität der Modelle immer höher und auch der Ressourcenverbrauch steigt. In PHP ist die Durchführung der Modellfusion und Modellkomprimierung zu einem heißen Thema geworden. Unter Modellfusion versteht man die Zusammenführung mehrerer Einzelmodelle, um die Gesamtgenauigkeit und Effizienz zu verbessern. Die Modellkomprimierung reduziert die Größe und Rechenkomplexität des Modells, um Modellspeicher und Rechenressourcen zu sparen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Modellfusion und Modellkomprimierung in PHP durchführen. 1. Modellfusion In PHP gibt es zwei häufig verwendete Modellfusionsmethoden:

2023-05-23 Kommentar 0  1297

Artikeleinführung：Generative Modelle und diskriminative Modelle sind zwei wichtige Modelltypen beim maschinellen Lernen. Sie weisen unterschiedliche Methoden und Eigenschaften bei Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben auf. Generative Modelle Generative Modelle versuchen, die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung P(X,Y) zwischen Eingabedaten und Beschriftungen zu lernen und Vorhersagen zu treffen, indem sie die bedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung P(Y|X) mithilfe der Bayes'schen Formel berechnen. Generative Modelle können nicht nur die Auswirkung von Labels auf Eingaben ausdrücken, sondern auch die Verteilung von Eingabedaten beschreiben. Zu den gängigen generativen Modellen gehören das Gaussian Mixture Model (GMM), der Naive Bayes Classifier (NaiveBayesClassifier), das Hidden Markov Model (HMM) und das Generative Adversarial Network (GAN) usw. Generative Modelle können durch Erlernen der Datenverteilung neue Stichproben generieren und verfügen über starke Generierungsfunktionen.

2024-01-23 Kommentar 0  593

Artikeleinführung：Ensemble-Methoden werden häufig beim maschinellen Lernen verwendet und können mehrere Modelle kombinieren, um die Varianz zu reduzieren und die Genauigkeit und Robustheit zu verbessern. Im Bereich NLP können Ensemble-Methoden die Vorteile verschiedener Modelle voll ausschöpfen und ihre Mängel überwinden. Die Integration von GPT, BERT und RoBERTa kann genutzt werden, um ihre jeweiligen Stärken voll auszuschöpfen und ihre Schwächen auszugleichen. Durch das Training von Ensemble-Modellen können die Gewichte jeder Modellausgabe optimiert werden, um bei einer Vielzahl von NLP-Aufgaben eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik zu erzielen. Mit dieser Methode können die Eigenschaften verschiedener Modelle umfassend genutzt werden, um die Gesamtleistung zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. GPT im Vergleich zu anderen Modellen Obwohl GPT ein leistungsstarkes und weit verbreitetes NLP-Modell ist, stehen auch andere Modelle wie BERT, RoBERTa und XLNe zur Verfügung

2024-01-23 Kommentar 0  1227

Artikeleinführung：Die Modelldestillation ist eine Methode zur Wissensübertragung von einem großen, komplexen neuronalen Netzwerkmodell (Lehrermodell) in ein kleines, einfaches neuronales Netzwerkmodell (Schülermodell). Auf diese Weise kann das Schülermodell Erkenntnisse vom Lehrermodell gewinnen und seine Leistung und Generalisierungsleistung verbessern. Typischerweise verbrauchen große neuronale Netzwerkmodelle (Lehrermodelle) während des Trainings viel Rechenressourcen und Zeit. Im Vergleich dazu laufen kleine neuronale Netzmodelle (Studentenmodelle) schneller und haben geringere Rechenkosten. Um die Leistung des Schülermodells zu verbessern und gleichzeitig die Modellgröße und den Rechenaufwand gering zu halten, können Modelldestillationstechniken verwendet werden, um das Wissen des Lehrermodells auf das Schülermodell zu übertragen. Dieser Übertragungsprozess kann erreicht werden, indem die Ausgabewahrscheinlichkeitsverteilung des Lehrermodells als Schüler verwendet wird

2024-01-22 Kommentar 0  919