前言最近一直在做类ChatGPT项目的部署微调，关注比较多的是两个：一个LLaMA，一个ChatGLM，会发现有不少模型是基于这两个模型去做微调的，说到微调，那具体怎么微调呢，因此又详细了解了一下微调代码，发现微调LLM时一般都会用到Huggingface实现的Transformers库的Trainer类从而发现，如果大家想从零复现ChatGPT，便得从实现Transformer开始，因此便开启了本文：如何从零起步实现Transformer、ChatGLM(至于LLaMA已在之前的博客里解读过)，主要分为两个大部分按照transformer的每一步的原理逐步逐行从零实现，先编码器后解码器，特别

headlessLinux64位。Jenkins正在尝试创建Android模拟器，但由于以下设置而失败:[android]UsingAndroidSDK:/opt/android-sdk-linux[android]CreatingAndroidAVD:/var/lib/jenkins/.android/avd/hudson_en-US_120_768x1200_Google_Inc._Google_APIs_23_google_apis-x86.avd[android]/opt/android-sdk-linux/tools/androidcreateavd-f-a-s768x120

我找到了这段像素完美碰撞检查代码，并在我的代码中使用了它:publicbooleanisCollisionDetected(Bitmapbitmap1,intx1,inty1,Bitmapbitmap2,intx2,inty2){Rectbounds1=newRect(x1,y1,x1+bitmap1.getWidth(),y1+bitmap1.getHeight());Rectbounds2=newRect(x2,y2,x2+bitmap2.getWidth(),y2+bitmap2.getHeight());if(Rect.intersects(bounds1,bounds2)){

我正在尝试在模拟器中运行我的ionic1项目，但我收到标题中显示的消息。这很奇怪。这就是我系统中的内容。clipackages:(/usr/local/lib/node_modules)@ionic/cli-utils:1.9.2ionic(IonicCLI):3.9.2globalpackages:CordovaCLI:7.0.1localpackages:CordovaPlatforms:android6.2.3IonicFramework:ionic11.3.3System:Node:v6.11.1npm:3.10.10OS:macOSSierra一切都按应有的方式安装。conf

安装Reactnative后，我运行以下命令:$react-nativeinitdemoApp出现这个错误:Error:Cannotfindmodule'react-transform-hmr/lib/index.js'atFunction.Module._resolveFilename(module.js:325:15)atFunction.require.resolve(internal/module.js:16:19)atmakeMakeHMRConfig7(/home/local/MPLLC/malwinder.singh/demoApp/node_modules/react-

  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了UnrecognizedconfigurationclassforthiskindofAutoModel:AutoModelForCausalLM.解决方案，希望能对使用chatglm的同学们有所帮助。文章目录1.问题描述2.解决方案1

createBitmap(intwidth,intheight,Bitmap.Configconfig)如何填充Bitmap？我想创建一个具有给定宽度和高度的位图，我不想生成一个随意的Color数组。我发现这个方法http://developer.android.com/reference/android/graphics/Bitmap.html#createBitmap(int,%20int,%20android.graphics.Bitmap.Config)创建一个没有任何来源的位图。该方法如何填充位图的像素？ 最佳答案 带零，

近日，一项视频生成研究收获了大量赞誉，甚至被一位X网友评价为「好莱坞的终结」。真的有这么好吗？我们先看下效果：很明显，这些视频不仅几乎看不到伪影，而且还非常连贯、细节满满，甚至似乎就算真的在电影大片中加上几帧，也不会明显违和。这些视频的作者是来自斯坦福大学、谷歌、佐治亚理工学院的研究者提出的WindowAttentionLatentTransformer，即窗口注意力隐Transformer，简称 W.A.L.T。该方法成功地将Transformer架构整合到了隐视频扩散模型中。斯坦福大学的李飞飞教授也是该论文的作者之一。项目网站：https://walt-video-diffusion.gi

UniApp运行到浏览器的时候，接口会跨域报错，这里通过两种方式解决，第一：修改Uniapp自带的manifest.json源码视图并进行配置h5设置。第二：在项目根目录新建vue.config.js并配置代理。二选一即可。修改或调整配置文件后，推荐重新运行，以防不生效。配置完成后，请求接口显示PleaseenableJavaScripttocontinue.的话，可以试试重启编辑器（尤其是HBuilderX），再重新运行项目，如果还是不行就另外查查解决方案吧，网上有很多。一、方式一：修改manifest.json文件在UniApp也有类似配置的地方：找到manifest.json-》源码视图

视频大数据时代，真的来了！刚刚，李飞飞的斯坦福团队同谷歌合作，推出了用于生成逼真视频的扩散模型W.A.L.T。这是一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的，基于Transformer的扩散模型。论文：https://walt-video-diffusion.github.io/assets/W.A.L.T.pdf英伟达高级科学家JimFan转发评论道：2022年是影像之年，2023是声波之年，而2024，是视频之年！首先，研究人员使用因果编码器在共享潜在空间中压缩图像和视频。其次，为了提高记忆和训练效率，研究人员使用基于窗口注意的变压器架构来进行潜在空间中的联合空间和时间生成建模。研究人员的模