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Prompt工程之原理

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[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet),了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构,并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果,以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层MaxPool13.3卷积层Conv23.4激活函数ReLu23.5池化层MaxPool23.6全连接层fc13.7激活函数ReLu33.8全连接层fc23.9激活函数ReLu43.10全连接层fc33.1

【大数据技术Hadoop+Spark】Spark架构、原理、优势、生态系统等讲解(图文解释)

一、Spark概述Spark最初由美国加州伯克利大学(UCBerkeley)的AMP(Algorithms,MachinesandPeople)实验室于2009年开发,是基于内存计算的大数据并行计算框架,可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark在诞生之初属于研究性项目,其诸多核心理念均源自学术研究论文。2013年,Spark加入Apache孵化器项目后,开始获得迅猛的发展,如今已成为Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目之一(即Hadoop、Spark、Storm)二、Spark的特点Spark计算框架在处理数据时,所有的中间数据都保存在内存中,从而减少磁盘读写

ES文档索引、查询、分片、文档评分和分析器技术原理

技术原理索引文档索引文档分为单个文档和多个文档。单个文档新建单个文档所需要的步骤顺序:客户端向Node1发送新建、索引或者删除请求。节点使用文档的_id确定文档属于分片0。请求会被转发到Node3,因为分片0的主分片目前被分配在Node3上。Node3在主分片上面执行请求。如果成功了,它将请求并行转发到Node1和Node2的副本分片上。一旦所有的副本分片都报告成功,Node3将向协调节点报告成功,协调节点向客户端报告成功。多个文档使用bulk修改多个文档步骤顺序:客户端向Node1发送bulk请求。Node1为每个节点创建一个批量请求,并将这些请求并行转发到每个包含主分片的节点主机。主分片一

【粉丝福利社】ChatGPT原理与架构(文末送书-进行中)

🏆作者简介,愚公搬代码🏆《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》:2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》:.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、

计算机视觉的应用23-OpenAI发布的文本生成视频大模型Sora的原理解密

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下计算机视觉的应用23-OpenAI发布的文本生成视频大模型Sora的原理解密。本文概况性地将Sora模型生成视频主要分为三个步骤:视频压缩网络、空间时间潜在补丁提取以及视频生成的Transformer模型。文章目录一、Sora模型的发布二、Sora模型生成视频的原理文本提示生成内容空间时间补丁视频生成过程步骤1:视频压缩网络步骤2:空间时间潜在补丁提取步骤3:视频生成的Transformer模型三、Sora模型技术特点与创新点Sora支持多种视频格式Sora改进的视频构图和框架语言理解与视频生成多模态输入处理一、Sora模型的发布Sora模型是OpenA

Kong 宣布新开源人工智能网关,支持多种 LLM、无代码 AI 插件、高级提示工程等更多功能

KongCTO2024年2月15日宣布Kong在KongGateway3.6中发布了六个新的开源AI插件,这些插件可以将每个KongGateway部署都转变为AIGateway。这些新插件今天就可以使用,而且完全免费和开源,供所有人使用。欢迎联系我们的中国合作伙伴咨询详情consultant@gingxing.com。这六个新插件分别是AI代理、AI请求/响应转换器、AI提示卫士、AI提示模板和AI提示装饰器(AIProxy,AIRequest/ResponseTransformer,AIPromptGuard,AIPromptTemplate,andAIPromptDecorator)。只需

通信工程毕设 stm32智能语音垃圾分类系统(项目开源)

文章目录1简介2绪论2.1课题背景与目的3系统设计3.1系统架构3.2硬件部分3.2.1传感器模块3.2.2语音模块3.2.3电机及其驱动模块3.2.4稳压模块3.3软件部分3.3.1自动翻盖子程序设计3.4实现效果3.5部分相关代码4最后1简介Hi,大家好,这里是丹成学长,今天向大家介绍一个单片机项目毕业设计stm32智能语音垃圾分类系统(项目开源)大家可用于课程设计或毕业设计🧿项目分享:见文末!2绪论2.1课题背景与目的学长设计的系统主要使用stm32单片机为基础设计并开发一个智能垃圾桶系统。该系统实现智能开盖,垃圾装满语音报警的功能。设计主要以单片机为控制中心,通过红外传感器检测探测范围

FPGA高端项目:FPGA基于GS2971的SDI视频接收+OSD动态字符叠加,提供1套工程源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、相关方案推荐本博已有的SDI编解码方案本方案的SDI接收转HDMI输出应用本方案的SDI接收+图像缩放应用本方案的SDI接收+纯verilog图像缩放+纯verilog多路视频拼接应用本方案的SDI接收+HLS图像缩放+HLS多路视频拼接应用本方案的SDI接收+HLS多路视频融合叠加应用本方案的SDI接收+GTX8b/10b编解码SFP光口传输FPGA的SDI视频编解码项目培训3、详细设计方案设计原理框图SDI相机GS2971BT1120转RGBOSD动态字符叠加VDMA图像缓存HDMI输出工程源码架构4、工程源码19详解-->>SDI接收+OSD动态字符叠加5、工程移

了解Spark运行架构与原理

一.了解Spark架构1.客户端:用户提交作业的客户端。2. Driver:主运用程序,该进程运行应用的main()方法并且创建SparkContext。3.SparkContext:应用上下文,控制整个生命周期。4.Clustermanager:集群资源管理器(例如,StandloneManager,Mesos,YARN)。5.SparkWorker:集群中任何可以运行应用程序的节点,运行一个或多个Executor进程。6.Executor:位于工作节点上的应用进程,负责执行计算任务并且将输出数据保存到内存或者磁盘中。7.Task:被发送到Executor中的工作单元。二.了解Spark作业

FPGA高端项目:FPGA基于GS2971的SDI视频接收+HLS图像缩放+多路视频拼接,提供4套工程源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、相关方案推荐本博已有的SDI编解码方案本方案的SDI接收转HDMI输出应用本方案的SDI接收+图像缩放应用本方案的SDI接收+纯verilog图像缩放+纯verilog多路视频拼接应用本方案的SDI接收+OSD多路视频融合叠加应用本方案的SDI接收+HLS多路视频融合叠加应用本方案的SDI接收+GTX8b/10b编解码SFP光口传输FPGA的SDI视频编解码项目培训3、详细设计方案设计原理框图SDI相机GS2971BT1120转RGBHLS图像缩放详解VideoMixer多路视频拼接VDMA图像缓存HDMI输出工程源码架构4、工程源码15详解-->SDI接收+HLS图像