我正在尝试在View中同时使用scalegesture监听器和gesturelistener。如果比例为1，则一切正常，但如果将比例设置为其他值，图像会跳到一个新位置，然后平滑缩放。我的部分代码如下所示:publicclassSimpleViewextendsView{Bitmapimage;ScaleGestureDetectorscaleGesture;GestureDetectorgestures;floattouchX,touchY;floathorizontalOffset;floatverticalOffset;floatscale;publicSimpleView(Con
1.项目地址GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)-GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:Easy-to-useLLMfine-tuningframework(LLaMA,BLOOM,Mistral,Baichuan,Qwen,ChatGLM)http
文章目录简介安装使用h5py创造一个HDF5文件读取一个HDF5文件示例1：利用h5py储存Numpy数组示例2：存储List和Dict分块存储策略HDF5的分层结构属性高级特征简介h5py官方文档：https://docs.h5py.org/en/stable/build.htmlh5py是Python中用于读取和写入HDF5文件格式数据的软件包，HDF指的是层次型数据格式（HDF:HierarchicalDataFormat），主要用于存储和管理大数据集和复杂数据对象的工具。h5py能够读写HDF5文件，并具有简单、自然和Pythonic的API。它支持Numpy数组、Python字符串等
在目前的开源模型中，LLaMA模型无疑是一颗闪亮的⭐️，但是相对于ChatGLM、BaiChuan等国产大模型，其对于中文的支持能力不是很理想。原版LLaMA模型的词表大小是32K，中文所占token是几百个左右，这将会导致中文的编解码效率低。在将LLaMA系列模型用于中文语言时需要进行中文词表扩充，基于sentencepiece工具训练，产生新的词表，然后与原始词表合并得到一个新词表。本文将LLaMA模型中文词表扩充分为以下步骤：训练数据准备、词表训练、词表合并、词表测试。训练数据准备这里使用MedicalGPT中的天龙八部小说作为训练文本。数据是txt文件，一行文本作为一条数据。词表训练代
下面将逐步介绍ui文件如何转py文件，怎么运行的具体操作步骤ui文件转py文件1.使用QtDesigner生成ui文件，保存到本地2.输入cmd，打开命令行窗口3.进入ui文件的目录下，文件路径使用你本地存放ui文件的位置cd/dui文件路径4.在命令行中输入pyuic5-opy文件名ui文件名pyuic5-odemo.pydemo.ui5.查看ui文件所在的位置，可以发现新增了一个demo.py文件运行py文件运行ui文件转换成的py文件，需要在py文件底部添加窗口运行函数。if__name__=="__main__":importsysapp=QtWidgets.QApplication(
QA对话目前是大语言模型的一大应用场景，在QA对话中，由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点，我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。在外挂知识库的过程中，embedding模型的召回效果直接影响到大模型的回答效果，因此，在许多场景下，我们都需要微调我们的embedding模型来提高我们的召回效果。下面，我们就基于llama-index对BAAI/bge-base-zh-v1.5模型进行微调，关于该模型的介绍，可以参考https://huggingface.co/BAAI/bge-base-zh-v1.5。平台介绍对embedding模型进行微调的过程中需要使用GPU加速训
一、下载源码和模型 下载源码和模型#下载源码gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cpp.git#下载llama-7b模型gitclonehttps://www.modelscope.cn/skyline2006/llama-7b.git 查看cmake版本：D:\pyworkspace\llama_cpp\llama.cpp\build>cmake--versioncmakeversion3.22.0-rc2CMakesuitemaintainedandsupportedbyKitware(kitware.com/cmake). 二、开始bui
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数据上进行训练，展现出了极强的泛化能力。本文训练了一个Transformer模型，使用大量时序数据进行训练并在未见过的数据集上进行测试。文章在Monash时序仓库上训练了Lag-Llama。本文贡献：提
LLaMa、Qwen、ChatGLM、ChatGLM2的区别以下比较的前提是首先和BERT(transfomer)的对比感谢帮忙给我githubrepository的star，更多最新模型长期更新：https://github.com/zysNLP/quickllmLLaMa：去掉biasLayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190#torch自带LayerNormifself.norm_mode=='torch_buildin': returnF.layer_norm(hidden_states,self.normalize
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