#要想训练出具有中文语境特色的大语言模型，中文语料数据必不可少，今天给大家分享20个中文语料数据集，欢迎转发、分享，催更下一期No.1Math33K(Math33KforMathWordProblemSolving)●发布方：腾讯人工智能实验室●发布时间：2017●简介：Math23K是为解决数学单词问题而创建的数据集，包含从互联网上爬取的23,162个中文问题。●下载地址：https://opendatalab.org.cn/Math23K●论文地址：https://aclanthology.org/D17-1088.pdfNo.2Ape210K●发布方：猿辅导AILab，西北大学●发布时间
目 录第一章绪论1.1开发的背景1.2开发的目的1.3开发的意义1.4开发工具简介第二章需求分析(1)利用方向键来改变蛇的运行方向。(2)在随机的地方产生食物。(3)吃到食物就变成新的蛇体，碰到壁或自身则游戏结束，否则正常运行。第三章系统概要设计3.1设计目标第四章详细设计与实现4.1设计思路4.2.数据结构设计及用法说明游戏结束时，显示“GAMEOVER”4.3程序设计代码见附录第五章测试5.1测试的意义5.2实施测试5.3各功能界面截图与遇到的问题和解决方案5.4测试结果结束语致谢参考文献附录课程设计成绩评定第一章绪论 1.1开发的背景 随着科技的发展，现在手机的功能已不仅仅是简单
食用指南：本文在有C基础的情况下食用更佳 🔥这就不得不推荐此专栏了：C语言 ♈️今日夜电波：透明で透き通って何にでもなれそうで—HaKU 2:05 ━━━━━━️💟────────5:38 🔄 ◀️ ⏸ ▶️ ☰ 💗关注👍点赞🙌收藏您的每一次鼓励都是对我莫大的支持😍
Python实现平均值算法（含完整代码）平均值算法是统计学中基础且常用的方法之一，它可以计算出一组数据的平均数。在Python中，我们可以通过简单的代码实现这个算法。首先，让我们来看一下平均值算法的公式：mean=(x1+x2+…+xn)/n其中，x1、x2、…、xn表示数据集中的每个数据，n代表数据集中数据的数量。接下来，我们可以使用Python对上述公式进行编码。具体的代码如下所示：定义一个列表来存储数据集data_set=[10,20,30,40,50]计算平均数mean=sum(data_set)/len(data_set)输出结果print(“数据集的平均值为:”,mean)在上述代
目录1.如何把自动化测试在公司中实施并推广起来的？2.自动化测试用例如何编写？3.自动化测试发现BUG多吗？4.在上一家公司做自动化测试用的什么框架?5.什么是持续集成？它有什么用?UI自动化1.自动化中有哪三类等待？他们有什么特点？2.selenium*中的定位方式3.xpath和css定位都比较强大,那他们之间有什么区别?4.你写的测试脚本能在不同浏览器上运行吗5.在你做自动化过程中，遇到了什么问题吗？举例下6.什么是PO模式，为什么要使用它接口自动化1.你是怎么测试接口的2.没有接口文档如何做接口测试3.接口测试用例的编写要点有哪些？4.接口测试中的加密参数如何处理5.接口应用题5.同步
如何在WKInterfaceTable中实例化两个不同的动态行模板？我只对一个模板使用函数[self.stocksTablesetNumberOfRows:self.stocksData.countwithRowType:@"TableRow"];TableRow*row=[self.stocksTablerowControllerAtIndex:i];问题:如何有两种类型的行？ 最佳答案 你想要-[WKInterfaceTablesetRowTypes:]:[self.myTablesetRowTypes:@[@"RowType1
解决Delete␍eslintprettier/prettier添加"vetur.format.defaultFormatter.js":"vscode-typescript",最后从新跑项目，后面出现2个报错，解决方法：中项目中找到.eslintrc.js文件的rules里添加如下代码：//Componentname"index"shouldalwaysbemulti-word报错添加："vue/multi-word-component-names":"off",//关闭组件命名规则//Replace`············`with`······`报错"prettier/prettier
来源：投稿作者：lsc 编辑：学姐理论部分01细粒度图片分类问题1.1细粒度图片分类特点可判别区域往往只是在图像中很小的一块区域内。1.2细粒度图像分类数据集1.3细粒度图像分类竞赛1.4细粒度图像分类模型分类:(1)强监督模型:需要类别以外的标签进行监督(2)弱监督模型:不需要类别以外的标签02强监督模型Part-basedR-CNN标签，引入boundingbox和keypoint等额外的标注信息Part-basedR-CNN的基本流程:(1)基于R-CNN算法和空间的分布约束条件对局部区域进行检测，得到整体、头部和躯干部件。(2)对不同区域使用对应的分类器提取卷积特征。(3)将3个分类网
控制StableDiffusion的不受控制的力量人工智能艺术社区的兴奋在最近几天达到顶峰，让我想起了去年StableDiffusion的首次发布。本次重点介绍基于StableDiffusion1.5的轻量级预训练模型ControlNet，可以检测输入图像中的边缘、深度图或姿态骨架，结合文字提示，精准指导StableDiffusion中图像的生成.下图是ControlNet论文中的demo，使用Canny边缘检测提取输入图像中小鹿的轮廓特征，提示“一张高质量、详细、专业的图像”生成4张结果图在SD1.5中。2月10日，ControlNet论文发布，同时发布了预训练模型的开源权重和论文中提到的所
各位朋友你们好呀。今天是立春，明天就是正月十五元宵节了，这种立春+元宵相隔的时候，可是很难遇到的，百年中就只有几次。在这提前祝大家元宵快乐。今天给大家带来的是Vue3中的极致防抖/节流（含常见方式防抖/节流）这篇文章，文章中不仅会讲述原来使用的防抖或节流方式，还会带来新的一种封装方式，使用起来更简单、更清晰。前言在前端的开发过程中，在涉及到与用户交互的过程中是基本上都是需要处理的，常规操作就是在对应位置加上防抖或者节流。加上防抖或者节流的作用：一是为了防止用户频繁操作；二是为了节约一定的服务器资源，减少资源浪费的情况。防抖或节流原理防抖（debounce）如果用户多次频繁操作以最后一次为准，当
