Présentation de l'article：Étape 1 : cliquez avec le bouton droit sur l'image dans Excel et cliquez sur [Enregistrer en tant qu'image]. Étape 2 : Sélectionnez le type de sauvegarde : format TIFF. Étape 3 : L'image enregistrée est par défaut de 330 dpi, la capacité est de 330 Ko et la définition est déjà très bonne. Étape 4 : Si vous souhaitez une image au format dpi ou vectoriel plus élevé, vous pouvez l'enregistrer au format PDF via PPT, puis utiliser PS pour convertir le PDF en tif.

2024-04-24 commentaire 0  1340

Présentation de l'article：1. Créez un nouveau diagramme de modèle de base de données dans Visio. Ouvrez Visio2010, Fichier->Nouveau->Base de données->Diagramme de modèle de base de données. Après avoir créé le diagramme de modèle de base de données, il y a un élément de menu supplémentaire [Base de données] dans la barre de menu. Regardez l'image ci-dessous. Il y a un élément de base de données supplémentaire dans la barre de menu. 2. Élément de menu Reverse Engineering Base de données - "Reverse Engineering". Démarrez l'assistant de rétro-ingénierie et complétez les paramètres de rétro-ingénierie étape par étape. 2.1. Établissez une connexion avec la base de données. Le type de pilote Visio sélectionné détermine les types de bases de données pouvant être connectées et les options disponibles. La source de données spécifie l'emplacement de la base de données et les informations de connexion. Ici, nous choisissons le pilote Visio comme MicrosoftSqlServer et la source de données comme BASICDATA nouvellement créé. 2.2

2024-06-02 commentaire 0  1158

Présentation de l'article：1. Créez un nouveau diagramme de modèle de base de données dans Visio. Ouvrez Visio2010, Fichier->Nouveau->Base de données->Diagramme de modèle de base de données. Après avoir créé le diagramme de modèle de base de données, il y a un élément de menu supplémentaire [Base de données] dans la barre de menu. Regardez l'image ci-dessous. Il y a un élément de base de données supplémentaire dans la barre de menu. 2. Dessinez chaque table, vue, etc. créée dans la base de données dans l'ordre. Lorsque vous voyez le côté gauche de l'interface, sélectionnez. le modèle de dessin [Entité] et maintenez le bouton gauche de la souris enfoncé, faites-le glisser directement vers la zone de dessin avec la règle au milieu. Le travail principal suivant consiste à définir les propriétés du tableau. Voir les paramètres de propriété au bas de la fenêtre d'interface principale du programme. Sélectionnez maintenant [Définition] dans la catégorie de gauche. Entrez le nom physique et le nom conceptuel de la table de données dans l'ordre. les noms sont incohérents

2024-06-12 commentaire 0  366

Présentation de l'article：Auteur|PengfeiZheng Unit|USTC,HKBUTMLRGroup Ces dernières années, le développement rapide de l'IA générative a donné une forte impulsion à des domaines accrocheurs tels que la génération de texte en image et la génération de vidéo. Le cœur de ces techniques réside dans l’application de modèles de diffusion. Le modèle de diffusion transforme d'abord progressivement l'image en bruit gaussien en définissant un processus direct qui ajoute continuellement du bruit, puis débruite progressivement le bruit gaussien par un processus inverse et le transforme en une image claire pour obtenir de vrais échantillons. Le modèle différentiel ordinaire de diffusion est utilisé pour interpoler les valeurs des images générées, ce qui présente un grand potentiel d'application dans la génération de vidéos et de certaines créations publicitaires. Cependant, nous avons remarqué que lorsque cette méthode est appliquée à des images naturelles, les effets d’image interpolés sont souvent peu satisfaisants. exister

2024-05-06 commentaire 0  1079

Présentation de l'article：Dans la conception de bases de données, le processus de conversion des diagrammes E-R en modèles de données relationnelles appartient à la « phase de conception logique ». Les diagrammes E-R sont utilisés pour décrire les modèles conceptuels du monde réel ; le travail principal de l'étape de conception logique est de concevoir le modèle de données conceptuel du monde réel dans un modèle logique de la base de données, c'est-à-dire adapté aux données logiques prises en charge par un modèle de gestion de base de données spécifique.

2021-05-07 commentaire 0  30431

Présentation de l'article：1. Ouvrez Visio, comme indiqué ci-dessous. 2. Cliquez sur Fichier, Nouveau, Logiciel et Base de données, comme indiqué ci-dessous. 3. Sélectionnez le diagramme de modèle de base de données, cliquez sur Créer, puis créez avec succès un fichier vsd. Comme indiqué ci-dessous. 4. Sélectionnez l'outil à gauche et faites glisser l'entité dans la page, comme indiqué ci-dessous. 5. Au bas de la page, modifiez les informations pertinentes de l'entité (c'est-à-dire le tableau), comme indiqué ci-dessous. 6. Cliquez sur la colonne, ici nous pouvons définir le nom de la clé et le format des données, comme indiqué ci-dessous. 7. Cochez pk pour définir la clé primaire d'une table, comme indiqué ci-dessous.

2024-06-11 commentaire 0  1095

Présentation de l'article：Il existe une nouvelle façon d’atténuer le problème du manque de données dans le domaine de l’apprentissage des graphes ! OpenGraph, un modèle graphique de base spécialement conçu pour la prédiction sans tir sur une variété d'ensembles de données graphiques. L’équipe de Chao Huang, responsable du Data Intelligence Laboratory de l’Université de Hong Kong, a également proposé des techniques d’amélioration et d’ajustement du modèle afin d’améliorer son adaptabilité aux nouvelles tâches. Actuellement, ce travail a été publié sur GitHub. Présentant des techniques d'augmentation des données, ce travail se concentre sur une exploration approfondie des stratégies visant à améliorer la capacité de généralisation des modèles graphiques (en particulier lorsqu'il existe des différences significatives dans les données de formation et de test). OpenGraph est un modèle général de structure de graphe qui effectue une propagation vers l'avant via la prédiction de propagation pour obtenir une prédiction sans échantillon de nouvelles données. Pour atteindre leurs objectifs, l'équipe

2024-05-09 commentaire 0  335

Présentation de l'article：Avec l'aide du module SectionReader de Go, comment gérer efficacement la lecture et l'écriture de données de bases de données volumineuses ? Les bases de données sont un élément indispensable des applications modernes, et la lecture et l'écriture de données dans de grandes bases de données sont une opération très chronophage. Afin d'améliorer l'efficacité, nous pouvons utiliser le module SectionReader du langage Go pour gérer ces opérations. SectionReader est un type de la bibliothèque standard Go, qui implémente io.ReaderAt, io.Writ

2023-07-21 commentaire 0  888

Présentation de l'article：Les processus gaussiens du modèle de noyau (KMGP) sont des outils sophistiqués permettant de gérer la complexité de divers ensembles de données. Il étend le concept des processus gaussiens traditionnels à travers les fonctions du noyau. Cet article discutera en détail de la base théorique, des applications pratiques et des défis des KMGP. Le processus gaussien du modèle de noyau est une extension du processus gaussien traditionnel et est utilisé dans l'apprentissage automatique et les statistiques. Avant de comprendre kmgp, vous devez maîtriser les connaissances de base du processus gaussien, puis comprendre le rôle du modèle de noyau. Processus gaussiens (GP) Les processus gaussiens sont des ensembles de variables aléatoires, avec un nombre fini de variables distribuées conjointement par la distribution gaussienne, et sont utilisés pour définir des distributions de probabilité de fonctions. Les processus gaussiens sont couramment utilisés dans les tâches de régression et de classification en apprentissage automatique et peuvent être utilisés pour ajuster la distribution de probabilité des données. Une caractéristique importante des processus gaussiens est leur capacité à fournir des estimations et des prévisions d'incertitude.

2024-01-30 commentaire 0  958

Présentation de l'article：Tutoriel avancé Vue et ECharts4Taro3 : Comment implémenter la visualisation de données de types de graphiques mixtes Introduction : Dans l'analyse et la visualisation de données modernes, l'affichage de données de types de graphiques mixtes est devenu une exigence courante. Les types de graphiques hybrides courants incluent les graphiques linéaires, les graphiques à barres, les diagrammes circulaires, etc. Cet article expliquera comment utiliser le framework Vue et la bibliothèque ECharts4Taro3 pour implémenter la visualisation de données de types de graphiques mixtes. 1. Environnement d'installation et de configuration Tout d'abord, nous devons installer Vue et Taro et créer un nouveau

2023-07-21 commentaire 0  1396

Présentation de l'article：L’arrivée de l’ère du grand modèle accélère la transformation du développement de l’intelligence artificielle d’un développement centré sur les modèles vers un développement centré sur les données. Le « China AIGC Data Annotation Industry Panorama Report » du Qubit Think Tank a souligné qu'actuellement les solutions de données de grands modèles fleurissent dans de nombreux endroits, se concentrant sur des services personnalisés à guichet unique, en se concentrant sur l'ensemble du cycle de vie du développement de grands modèles (y compris la pré-formation , supervision et réglage fin, RLHF, tests de l'équipe rouge, tests de référence, etc.), les fournisseurs de services de données professionnels, les grandes entreprises modèles, les sociétés d'IA et d'autres parties ont mis au point des solutions de données pertinentes, dont la plupart sont à guichet unique, prestations personnalisées. En utilisant les données de mesure du cloud comme étude de cas pour les solutions de données de grands modèles destinées aux industries verticales, la solution peut fournir des données efficaces et de haute qualité pour le processus de bout en bout des modèles industriels à grande échelle, y compris la pré-formation continue, la micro-tâche. -traitement, etc.

2023-11-27 commentaire 0  957

Présentation de l'article：Avec le développement rapide de l’industrie de l’intelligence artificielle, l’intelligence artificielle est commercialisée dans toutes les directions. La technologie de l'IA a été mise en œuvre dans de nombreux domaines tels que la finance, les soins médicaux, l'industrie manufacturière, l'éducation et la sécurité. Les scénarios d'application sont de plus en plus riches et l'importance des données est devenue de plus en plus importante. En tant que maillon essentiel de la chaîne industrielle de l’intelligence artificielle, la qualité et la quantité des données jouent un rôle clé dans l’amélioration de la précision et de la fiabilité des modèles d’IA. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) se développe plus rapidement, autour de grands modèles, et entre à toute vitesse dans une nouvelle ère. En tant que représentant de services de données d'intelligence artificielle de haute qualité basés sur des scénarios, Cloud Measurement Data s'appuie sur ses capacités techniques de pointe, son excellente qualité de service et sa riche expérience du secteur pour fournir des services de données d'IA professionnels, efficaces et sûrs au secteur de l'intelligence artificielle.

2023-11-03 commentaire 0  803

Présentation de l'article：Les données, en tant que l’un des trois principaux facteurs déterminant les performances des modèles d’apprentissage automatique, deviennent un goulot d’étranglement limitant le développement de grands modèles. Comme le dit le proverbe « Garbage in, garbage out » [1], quelle que soit la qualité de votre algorithme et la puissance de vos ressources informatiques, la qualité du modèle dépend directement des données que vous utilisez pour entraîner le modèle. Avec l’émergence de divers grands modèles open source, l’importance des données est devenue encore plus soulignée, en particulier les données industrielles de haute qualité. Bloomberg a construit le grand modèle financier BloombergGPT basé sur le cadre open source GPT-3, prouvant la faisabilité du développement de grands modèles industriels verticaux basés sur le cadre de grand modèle open source. En fait, créer ou personnaliser de grands modèles légers et fermés pour les industries verticales est ce que font la plupart des grandes startups de modèles en Chine.

2023-09-18 commentaire 0  792

Présentation de l'article：Éditeur : KX Transcriptomique spatiale et intégration de données multi-omiques La transcriptomique spatiale est un développement majeur après la transcriptomique unicellulaire, ce qui rend l'intégration de données multi-omiques cruciale. SpatialGlue : Un modèle de réseau neuronal graphique avec un double mécanisme d'attention. Des équipes de recherche de l'Agence de Singapour pour la science, la technologie et la recherche (A*STAR), BGI et l'hôpital Renji affilié à la faculté de médecine de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont proposé un réseau neuronal graphique appelé SpatialGlue. . modèle, qui intègre des données multi-omiques via un double mécanisme d'attention pour révéler la structure histologiquement pertinente des échantillons de tissus d'une manière spatialement consciente. Avantages de SpatialGlue SpatialGlue est capable de combiner plusieurs modalités de données avec leurs contextes spatiaux respectifs. Par rapport à d'autres méthodes

2024-07-03 commentaire 0  531

Présentation de l'article：Ces dernières années, les modèles de pré-formation à grande échelle ont été l'un des moteurs importants des percées dans le domaine de l'intelligence artificielle, accélérant le processus de développement de l'ingénierie et de la vulgarisation de l'intelligence artificielle, et devraient devenir la pierre angulaire d'une nouvelle génération de technologies intelligentes. . Les percées dans les grands modèles d'intelligence artificielle découlent du développement continu de données de haute qualité. L'amélioration des capacités de fourniture de données de haute qualité est la clé pour promouvoir l'innovation dans le domaine des grands modèles d'intelligence artificielle générale. le modèle est lié à ses paramètres et à ses données. Il existe une loi de développement de la loi de puissance entre le montant du calcul et le montant du calcul, c'est-à-dire les « ScalingLaws ». Les paramètres, les données et la quantité de calcul du modèle augmentent de façon exponentielle, tandis que la perte du modèle sur l'ensemble de test diminue de façon exponentielle, ce qui indique que les performances du modèle sont meilleures. En d'autres termes, lorsque la quantité de calcul est fixe et que l'échelle des paramètres est fixe. petit

2023-08-08 commentaire 0  1358

Présentation de l'article：Le 23 août, le Dr Wu Runze, directeur technique de NetEase Fuxi User Portrait Group, a été invité à participer au grand forum thématique de l'industrie du mannequin sur le thème « Boiling Capital, AGI Riding the Waves ». Lors du forum, il a prononcé un discours sur le thème « Alignement humain efficace pour les applications de mise en œuvre de grands modèles ». Il a présenté aux entreprises concernées du grand secteur du modélisme comment NetEase Fuxi aide à créer une boucle fermée de données de grands modèles et a partagé comment créer une boucle fermée de données de grand modèle à faible coût. Cas et expériences basés sur des données de haute qualité. Parmi les trois éléments des grands modèles (données, puissance de calcul et algorithmes), le renforcement de l'échelle des modèles de pré-entraînement et l'amélioration de la qualité des données sont des méthodes clés pour obtenir de meilleurs effets d'intelligence artificielle. Cependant, le simple fait d’augmenter la taille du modèle ne conduit pas nécessairement à de meilleurs résultats. Dans le contexte de la subjectivité présente dans de nombreuses tâches du monde réel, la mise à l'échelle des modèles

2024-01-22 commentaire 0  883

Présentation de l'article：L’obtention de données de haute qualité est devenue un goulot d’étranglement majeur dans la formation actuelle de grands modèles. Il y a quelques jours, OpenAI a été poursuivi en justice par le New York Times et a exigé des milliards de dollars de compensation. La plainte énumère plusieurs preuves de plagiat par GPT-4. Le New York Times a même appelé à la destruction de presque tous les grands modèles comme le GPT. De nombreux grands noms de l’industrie de l’IA pensent depuis longtemps que les « données synthétiques » pourraient être la meilleure solution à ce problème. Auparavant, l'équipe de Google avait également proposé RLAIF, une méthode qui utilise le LLM pour remplacer les préférences d'étiquetage des humains, et dont l'effet n'est même pas inférieur à celui des humains. Aujourd'hui, des chercheurs de Google et du MIT ont découvert que l'apprentissage à partir de grands modèles peut conduire à des représentations des meilleurs modèles formés à l'aide de données réelles. Cette dernière méthode s'appelle SynCLR, qui est entièrement dérivée d'images synthétiques et de rendus synthétiques.

2024-01-14 commentaire 0  1254

Présentation de l'article：Avec l'aide du module SectionReader de Go, comment gérer efficacement le tri et la synthèse de fichiers de données volumineux ? Lors du traitement de fichiers de données volumineux, nous devons souvent les trier et les résumer. Cependant, la méthode traditionnelle consistant à lire l'intégralité du fichier en une seule fois ne convient pas aux fichiers de données volumineux car ils peuvent dépasser les limites de mémoire. Heureusement, le module SectionReader du langage Go offre un moyen efficace de résoudre ce problème. SectionReader est un package en langage Go,

2023-07-23 commentaire 0  1136

Présentation de l'article：Selon l'actualité du 10 juillet, Databricks a récemment publié le SDK du modèle d'IA utilisé par la plateforme d'analyse Big Data Spark. Lorsque les développeurs écrivent du code, ils peuvent donner des instructions en anglais, et le compilateur convertira les instructions en anglais en langage PySpark ou SQL. codes pour améliorer l’efficacité des développeurs. ▲ Source de l'image Site Web Databricks Il est rapporté que Spark est un outil d'analyse de Big Data open source téléchargé plus d'un milliard de fois par an et utilisé dans 208 pays et régions du monde. ▲ Source de l'image Site Web Databricks Databricks a déclaré que bien que l'assistant de code IA de Microsoft, GitHubCopilot, soit puissant, le seuil d'utilisation est également assez élevé. Le SDK de Databricks est relativement plus universel et plus facile à utiliser.

2023-07-17 commentaire 0  1215

Présentation de l'article：Mysql stocke les images en trois types : BLOB, MEDIUMBLOB et LONGBLOB. Introduction spécifique : 1. Le type BLOB peut stocker des données binaires et convient au stockage de certaines images plus petites, telles que des avatars, des icônes, etc. ; 2. Le type MEDIUMBLOB peut stocker des données binaires de taille moyenne et convient au stockage de données légèrement plus grandes. images ; 3. Le type LONGBLOB Il peut stocker des données binaires plus volumineuses et convient au stockage de grandes images ou d'images qui doivent être enregistrées en haute définition.

2023-07-18 commentaire 0  10584