原创：谭婧全球AI大模型的技术路线，没有多少秘密，就那几条路线，一只手都数得过来。而举世闻名的GPT-4浑身上下都是秘密。这两件事并不矛盾。为什么呢？这就好比，回答“如何制造一台光刻机？”。“所需要的任何数学公式、物理学定律和工作原理，都可以在任何一所理工科大学的图书馆里找全，但是这距离制造出光刻机，完全是两码事，中间需要解决的工程问题是数以十万级。”光刻机的例子来自曾任微软雷德蒙德研究院深度学习技术中心的首席研究员，现任京东集团副总裁、京东科技智能服务与产品部负责人的何晓冬博士。将技术做到极致，人类智慧正在打开“机器智慧”的魔盒。极致背后的奥秘被多位科学家以毕生之经历数次总结。我于2021年
我有一个视图控制器A这显示了顶部的状态栏。从该视图控制器我想提出另一个视图控制器B这隐藏了状态栏。为了实现这一点，我覆盖了财产overridevarprefersStatusBarHidden:Bool{returntrue}上B。每当出现状态栏（DIS）时，要执行平滑的动画，我也覆盖了属性overridevarpreferredStatusBarUpdateAnimation:UIStatusBarAnimation{return.slide}但是，当我现在介绍视图控制器时B从A状态栏消失了突然尽管A在动画模态过渡开始之前，仍然可以看到。我正在寻找一种方法修复此“跳跃状态栏”行为。理想情况下
谁能告诉我如何在MFC的Visualc++6.0中创建一个非模态对话框并显示它？我写了这段代码:CDialogdialog;if(dialog.init(initializationvalues...))dialog.DoModal();但它阻止我的应用程序显示对话框。我不知道是否有任何方法或其他方法可以做到这一点。谢谢 最佳答案 /*CChildDialogclassisinheritedfromCDialog*/CChildDialog*m_pDialog=NULL;//InvokingtheDialogm_pDialog=ne
谁能告诉我如何在MFC的Visualc++6.0中创建一个非模态对话框并显示它？我写了这段代码:CDialogdialog;if(dialog.init(initializationvalues...))dialog.DoModal();但它阻止我的应用程序显示对话框。我不知道是否有任何方法或其他方法可以做到这一点。谢谢 最佳答案 /*CChildDialogclassisinheritedfromCDialog*/CChildDialog*m_pDialog=NULL;//InvokingtheDialogm_pDialog=ne
我用CreateWindow()创建一个窗口并用ShowWindow()显示它。但是创建它的父窗口应该被禁用，直到用户从这个窗口返回，即它应该模拟模式对话框。 最佳答案 确保在CreateWindow中设置hwndParent并在显示弹出窗口后使用EnableWindow(hwndParent,FALSE)禁用父级.然后在弹出窗口关闭后使用EnableWindow(hwndParent,TRUE)启用父级。 关于c++-使用CreateWindow创建一个win32模态窗口，我们在Sta
我用CreateWindow()创建一个窗口并用ShowWindow()显示它。但是创建它的父窗口应该被禁用，直到用户从这个窗口返回，即它应该模拟模式对话框。 最佳答案 确保在CreateWindow中设置hwndParent并在显示弹出窗口后使用EnableWindow(hwndParent,FALSE)禁用父级.然后在弹出窗口关闭后使用EnableWindow(hwndParent,TRUE)启用父级。 关于c++-使用CreateWindow创建一个win32模态窗口，我们在Sta
CLIP到底有多强，让我们来试试吧！CLIP模型及代码地址：GitHub-openai/CLIP:ContrastiveLanguage-ImagePretraining一、准备环境先创建一个anaconda虚拟环境，包含python=3.7版本，将该环境命名为clip。成功。（pytorch=1.7.1所需python版本>=3.6，本博客决定安装py3.7）condacreate--nameclippython=3.7#切换到虚拟环境clip中condaactivateclip根据CLIP的github上指示，安装pytorch=1.7.1及其他所需库。成功。condainstall--y
MMA不使用大型神经网络来连接图像编码器和LLM，而是采用轻量级模块，即适配器，来弥合LLMs和VL任务之间的差距，同时也实现了图像模型和语言模型的联合优化。同时，MMA还配备了一种路由算法，可以帮助LLM在不损害其自然语言理解能力的情况下，在单模态和多模态指令之间实现自动切换。最近几个月，ChatGPT等一系列大型语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿参数模型训练的机构却寥寥无几。在快速发展的人工智能领域，以高效和有效的方式使用大型语言模型正变得越来越重要。此前，Meta开源了羊驼（LLaMA）系列模型，之后在此基础上
对于多模态基础模型，我们希望其不仅可以处理特定的多模态相关任务，还希望其处理单模态任务时也具有优异的性能。阿⾥达摩院团队发现现有的模型往往不能很好的平衡模态协作和模态纠缠的问题，这限制了模型在各种单模态和跨模态下游任务的性能。基于此，达摩院的研究者提出了mPLUG-2，其通过模块化的⽹络结构设计来平衡多模态之间的协作和纠缠问题，mPLUG-2在30+多/单模态任务，取得同等数据量和模型规模SOTA或者Comparable效果，在VideoQA和 VideoCaption上超越Flamingo、VideoCoca、GITv2等超⼤模型取得绝对SOTA。此外，mPLUG-Owl是阿⾥巴巴达摩院mP
在写这篇文章的时候，查看了下electron最新稳定版本由几天前24.4.0升级到了25了，不得不说electron团队迭代速度之快！前几天有分享一篇electron24整合vite4全家桶技术构建桌面端vue3应用示例程序。https://www.cnblogs.com/xiaoyan2017/p/17436076.html这次继续接着上次项目，主要介绍electron25结合vue3技术实现创建多开窗口及窗口间主/渲染进程通信知识。随着electron快速更新，结合vite的高效构建运行速度，现在新开一个独立窗口，打开速度极快。electron官网主进程模块BrowserWindow用于创
