开场最近chatgpt已经火爆了，几乎是家喻户晓老少皆知啊，公测推出60天后就已经是UV人数过亿，日访问量号称也是过亿。投资chatgpt研发团队的微软也是2个月内迅速推出自己的chatgpt的bing搜索，股票下载量都是暴增啊。前面文章已经介绍过chatgpt技术可能会对整个人类组织分工带来的影响以及原因，这里就不在继续歪歪了。chatgpt的一些思考从这篇文章开始，我打算实现一个mini版本的chatgpt，把背后的原理算法、数据准备工作都会介绍到。这系列文章预计会有7-8篇，主要是讲实现，不会介绍transformer模型技术细节、ppo数学推理。到最后大家可以收获一个问答式的文本生成工
开场最近chatgpt已经火爆了，几乎是家喻户晓老少皆知啊，公测推出60天后就已经是UV人数过亿，日访问量号称也是过亿。投资chatgpt研发团队的微软也是2个月内迅速推出自己的chatgpt的bing搜索，股票下载量都是暴增啊。前面文章已经介绍过chatgpt技术可能会对整个人类组织分工带来的影响以及原因，这里就不在继续歪歪了。chatgpt的一些思考从这篇文章开始，我打算实现一个mini版本的chatgpt，把背后的原理算法、数据准备工作都会介绍到。这系列文章预计会有7-8篇，主要是讲实现，不会介绍transformer模型技术细节、ppo数学推理。到最后大家可以收获一个问答式的文本生成工
目录一、添加ZigBeeMini网关二、添加超静音智能开合帘电机 参考资料一、添加ZigBeeMini网关1.下载《智家365》APP2.网关通电，用网线连接路由器的网线接口3.再次扫描产品手册里面的二维码添加ZigBeeMini网关，注意手机wifi要在同一个网络下4.添加成功可在【我的设备】看到【ZigBeeMini网关】二、添加超静音智能开合帘电机 1.前置条件需要添加好【ZigBeeMini网关】2.电机充上电源3.选择家-添加设备-手动添加-遮阳晾晒-窗帘-超静音智能开合帘电机 4.蓝灯慢闪条件：连续按键4次，第五次长按直到指示灯蓝色慢闪，注意：如果出现红灯则需要再次操作5.下一步选
本人近期看到稚晖君的Linux-Card的相关视频介绍，看到它极大的方便，整体只需Type-C即可供电并且算力满足目前所需要求，功能也不少。于是火速下单，从SpeedStudio购入。 到货后先认识这个开发套件的外观，可以说是非常小巧，能够满足大部分需求。 当我用Type-C供电时发现并没有任何反应，于是查找资料(使用手册): https://wiki.seeedstudio.com/cn/Quantum-Mini-Linux-Development-Kit/ 发现需要给SD卡烧录镜像然后将SD卡插入套件中，便有了以下操作：一、准备工作 1、准备好一张大于16G的SD卡
一.引言Mac-mini官方只支持连接2个显示器，ctrlcv复制粘贴代码和写博客的时候十分不方便，这时候需要外接第三个显示器，下面看看如何操作。Tips:第三个显示器的连接器需要有外置显卡，否则无法点亮，同学们注意~二.外接步骤1.设备绿联40244USB转VGA连接器如下图所示2.下载驱动USB3.0外置显卡驱动程序（苹果MacOSX系统），点击立即下载即可3.解压源文件解压文件后有如下文件夹，根据自己的系统选择，系统在关于本机查看:4.安装双击目录下pkg文件并开始安装，全程yes或者ok即可：5.修改DisplayLinkMangerAPP配置到启动台找到DisplayLinkMana
本文主要探讨如何使用指令微调的方法教会StableDiffusion按照指令PS图像。这样，我们StableDiffusion就能听得懂人话，并根据要求对输入图像进行相应操作，如:将输入的自然图像卡通化。图1：我们探索了StableDiffusion的指令微调能力。这里，我们使用不同的图像和提示对一个指令微调后的StableDiffusion模型进行了测试。微调后的模型似乎能够理解输入中的图像操作指令。（建议放大并以彩色显示，以获得最佳视觉效果）InstructPix2Pix:LearningtoFollowImageEditingInstructions一文首次提出了这种教StableDif
背景：这部分会介绍如何准备自己的数据，利用chatgpt的self-instruct的方式批量的生成平行语料对。chatgpt有超强的生成能力，并且chatgpt的生成结果有经过harmless、种族歧视、不和法规的过审过滤。所以我们可以考虑是否可以利用chatgpt来给我们批量的生成alignment的数据集。思路大致如下：1.设计chatgpt的提问prompt元模版2.收集提问的问题，对问题做些总结归类，抽出问题元模版3.根据元模版衍生出种子问题4.prompt元模版和种子问题拼接生成prompt，让chatgpt批量生产问题5.把相似度问题合并6.把chatgpt自己生产的问题作为pr
instruct-pix2pix作者团队提出了一种通过人类自然语言指令编辑图像的方法。他们的模型能够接受一张图像和相应的文字指令(也就是prompt)，根据指令来编辑图像。作者团队使用两个预训练模型（一个是语言模型GPT-3,另一个是文本到图像模型StableDiffusion)生成大量编辑图像的样例数据,然后基于这些数据训练出InstructPix2Pix模型，能够在推理过程中适用于真实图像和用户提供的指令。由于它在前向传播中执行编辑并且不需要对每个示例进行fine-tine或inversion，模型仅需几秒钟就可快速完成图片的编辑。安装instruct-pix2pix插件instruct-
环境准备：编号主机名类型用户密码1master1-1主节点rootpasswd2slave1-1从节点rootpasswd3slave1-2从节点rootpasswdCentOS7.4MINI镜像文件hadoop-2.7.1.tar.gzjdk1.8.0_221.tar.gzzookeeper-3.4.8.tar.gz运维实操手册环境版本手册 注：提取码均为:0000机器检查： 1、输入用户名及登录密码进行登录 2、 检查内网是否畅通 A、查看机器IP地址ipaddr 注：通过观察此台机器IP为192.168.231.244 B、测试内网
1前言随着Vue、React、Angularjs等框架的诞生，数据驱动视图的理念也深入人心，就Vue来说，它拥有着双向数据绑定、虚拟dom、组件化、视图与数据相分离等等造福程序员的优点，那Vue的双向数据绑定实现原理是什么样的，如果让我们自己去实现一个这样的双向数据绑定要怎么做呢，本文就与大家分享一下Vue的绑定原理及其简单实现2核心技术大家都知道Vue2双向绑定是基于ES5的Object.defineProperty方法+发布订阅者模式实现的那我们首先简单了解一下这两个模块都是做什么的，在Vue中充当了什么角色2.1Object.defineProperty用来在对象上定义或者修改一个属性值
