Cours Intermédiaire 5430
Introduction au cours:Flutter est le framework d'interface utilisateur mobile de Google qui permet de créer rapidement des interfaces utilisateur natives de haute qualité sur iOS et Android. Flutter peut fonctionner avec du code existant. Flutter est utilisé par de plus en plus de développeurs et d'organisations à travers le monde, et Flutter est entièrement gratuit et open source. Nous dévoilerons ici son joli et magique voile.
Cours Élémentaire 12859
Introduction au cours:Du point de vue des lecteurs débutants et intermédiaires, à travers un langage facile à comprendre et des exemples colorés, il présente en détail les connaissances requises pour utiliser Android. À l'aide de l'outil de développement Android Studio, il explique à partir d'une application Android, du plus superficiel au plus profond. plus profond, afin que les étudiants puissent progressivement maîtriser l'essence d'Android.
Cours Élémentaire 7744
Introduction au cours:01-NodeJS (introduction, installation, modules communs, forum de messages) 02-NodeJS (utilisation NPM, moteur de template, framework Express) 03-NodeJS (Projet étudiant Express Framework, enregistrement des connexions, middleware, technologie de session, gestion des erreurs) 04-NodeJS (ES6, web crawler, MySQL, projet étudiant framework koa2)
Cours Intermédiaire 19763
Introduction au cours:Basé sur les deux principes de base rationalisée et d'utilisation unifiée, ThinkPHP6 a encore optimisé et amélioré l'architecture sous-jacente basée sur 5.1, et l'a rendue plus standardisée. En raison de l'introduction de certaines nouvelles fonctionnalités, l'environnement d'exploitation ThinkPHP6 nécessite PHP7.1+ et ne prend pas en charge les mises à niveau transparentes vers 5.1.
2017-06-06 09:52:55 0 2 986
php - Aide à la réorganisation des tableaux ~~
2017-06-06 09:54:16 0 3 643
2017-06-06 09:54:18 0 2 1050
http - Erreur d'URL du proxy inverse nginx
2017-06-06 09:54:28 0 1 1181
Front-end - Comment accélérer la vitesse de chargement des images d'arrière-plan CSS
2017-06-06 09:54:29 0 6 1207
Introduction au cours:Les Chain of Thought Tips (CoT) sont l’un des phénomènes les plus mystérieux de l’émergence des grands modèles et ont permis d’obtenir des résultats étonnants dans la résolution de problèmes de raisonnement mathématique et de prise de décision. Quelle est l’importance du CoT ? Quel est le mécanisme de son succès ? Dans cet article, plusieurs chercheurs de l'Université de Pékin prouvent que CoT est indispensable pour réaliser l'inférence de grands modèles de langage (LLM) et révèlent comment CoT peut libérer l'énorme potentiel du LLM d'un point de vue théorique et expérimental. Des recherches récentes ont montré que l'incitation à la chaîne de pensée (CoT) peut améliorer considérablement les performances des grands modèles de langage (LLM) et est particulièrement adaptée au traitement de tâches complexes impliquant des mathématiques ou du raisonnement. Cependant, malgré son grand succès, les mécanismes qui sous-tendent le CoT et la façon dont
2023-06-03 commentaire 0 997
Introduction au cours:Enregistrez-vous les uns avec les autres pour que les petits modèles puissent résoudre de gros problèmes. Comme nous le savons tous, le LLM est puissant, mais sa capacité à effectuer des raisonnements complexes n’est pas assez forte. Par exemple, sur l'ensemble de données GSM8K, Mistral-7B ne peut atteindre qu'une précision de 36,5 %, même s'il utilise des technologies telles que Chain of Thought (CoT). Bien que le réglage fin puisse effectivement améliorer efficacement les capacités de raisonnement, la plupart des LLM reposent sur des données de réglage fin qui ont été distillées par des modèles plus puissants tels que GPT-4, ou peuvent même avoir été synthétisées par ces modèles puissants. Dans le même temps, les chercheurs développent également activement une méthode auxiliaire mais plus difficile : utiliser un meilleur LLM de l'enseignant pour améliorer la capacité de raisonnement. Afin d'améliorer la capacité de raisonnement sans un meilleur modèle, un paradigme prometteur est
2024-08-16 commentaire 0 962
Introduction au cours:Lorsqu’ils répondent à des questions complexes, les humains peuvent comprendre les informations selon différentes modalités et former une chaîne de pensée (CoT) complète. Le modèle d'apprentissage profond peut-il ouvrir la « boîte noire » et fournir une chaîne de réflexion pour son processus de raisonnement ? Récemment, l'UCLA et l'Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) ont proposé ScienceQA, le premier ensemble de données scientifiques multimodales de questions et réponses avec des explications détaillées, pour tester les capacités de raisonnement multimodal du modèle. Dans la tâche ScienceQA, l'auteur a proposé le modèle GPT-3 (CoT), qui a introduit un apprentissage rapide basé sur des chaînes de pensée dans le modèle GPT-3, afin que le modèle puisse générer des explications de raisonnement correspondantes tout en générant des réponses. G
2023-04-11 commentaire 0 993
Introduction au cours:Différence : JPEG2000 est une version améliorée de JPEG et son taux de compression est environ 30 % supérieur à celui de JPEG. JPEG2000 utilise la transformation en ondelettes et la méthode efficace d'organisation des données EB-COT pour remplacer 8X8DCT, et utilise un codage arithmétique, ce qui améliore les performances de codage d'environ 2 dB par rapport au JPEG sous le même taux de compression.
2021-01-07 commentaire 0 26470