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[arxiv论文阅读] LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

Yang,S.,Liu,J.,Zhang,R.,Pan,M.,Guo,Z.,Li,X.,Chen,Z.,Gao,P.,Guo,Y.,&Zhang,S.(2023).LiDAR-LLM:ExploringthePotentialofLargeLanguageModelsfor3DLiDARUnderstanding.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2312.14074最近,大型语言模型(LLMs)和多模态大型语言模型(MLLMs)在指令跟随和2D图像理解方面表现出了潜力。虽然这些模型很强大,但它们尚未被开发成能够理解更具挑战性的3D物理场景,特

论文阅读 - Natural Language is All a Graph Needs

目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv 4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.4InstructionTuningatLowLabelRatio 5FutureWork论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.07134.pdf摘要        Cha

Windows10中使用VS2022和Cmake编译构建C++开源日志库-spdlog

一、关于C++中的开源日志库spdlogJava中有很多日志库:java.util.logging、Log4j、Logback、Log4j2、slf4j、common-logging。C++的日志库相对来说就比较少了,比如说glog、log4cpp、spdllog等,目前个人感觉比较好用的C++开源日志库当属于spdlog了,跨平台,支持cmake编译,在维护中。具体可以参考github上面的示例:https://github.com/gabime/spdlog另外spdlog支持两种使用方式:一种是将源代码目录下的include头文件直接添加到自己的项目中使用;另一种使用cmake编译构建出

深度学习的Natural Language Processing:从Word2Vec到BERT

1.背景介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)领域的一个重要分支,其目标是让计算机理解、生成和翻译人类语言。随着大数据、云计算和深度学习等技术的发展,深度学习的NLP(DeepLearningforNLP)在处理自然语言文本和语音的能力得到了显著提升。在本文中,我们将从Word2Vec到BERT,深入探讨深度学习的NLP的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及代码实例。2.核心概念与联系2.1Word2VecWord2Vec是一个基于深度学习的词嵌入(wordembedding)模型,可以将词

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念:1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables

论文阅读笔记Binary Code Summarization: Benchmarking ChatGPT/GPT-4 and Other Large Language Models

摘要二进制代码总结,虽然对于理解代码语义非常有价值,但由于其劳动密集的特性,具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型(LLMs)在理解二进制代码方面的潜力。为此,作者提出了BinSum,一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集,并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能,作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估,包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama,揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌,总费用为11,418美元,使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突

CMake提示Could NOT find OpenSSL

错误显示如下:--CMakeversion:3.10.2--CMakesystemname:Linux--Timestampis2023-11-30T02:41:31ZCMakeErrorat/usr/share/cmake-3.10/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:137(message): CouldNOTfindOpenSSL,trytosetthepathtoOpenSSLrootfolderinthe systemvariableOPENSSL_ROOT_DIR(missing:OPENSSL_CRYPTO_LIBRARY OP

【纯干货】医疗视觉大模型2023年进展简述|Medical Vision-language Models (VLM)

写在前面——本篇为原创内容,如转载/引用请务必注明出处!!(最后更新于2023年11月16日)如有错误,欢迎评论区指出!!不胜感激!!点赞三连谢谢!!!如有MedicalImageAnalysis,ClinicalDataMining,AIinHealtcare,LLMs合作或共同学习意向,欢迎pm私信我,我给你发社交账号~~Aims:帮助大家更快地了解目前处在起步阶段的“医学视觉大模型”。可以当作“Perspectivearticle”来阅读。医学图像辅助诊断是指使用计算机技术(如图像处理、模式识别等)来分析医学成像数据(如X射线、CT、MRI、Histology、Endoscope等),旨

cmake,共享库链接失败

我目前已经习惯了CMAKE,并且正在尝试通过.SO库链接编译一个小型项目。我的项目是以下内容。/CMakeLists.txtinc/Als.hsrc/main.cCMakeLists.txtlib/libals.sobuild/我正在从构建目录中编译:$cmake..--DIR:--Configuringdone--Generatingdone--Buildfileshavebeenwrittento:/home/julien/tmp/cmakeTest/build接着:$makeLinkingCexecutablecmakeTest/usr/bin/ld:nepeuttrouver-lals

CMake入门教程【核心篇】设置和使用缓存变量

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