最近又有朋友向笔者抱怨，明明硬盘塞得满满的，但无论用系统自带的垃圾清理工具，还是用第三方的XX助手清理，似乎都见效不大。清理过后，只删除了几百甚至几十MB的缩略图文件，硬盘依然被塞得满满当当。这到底应该怎么办? 之所以会出现这样的问题，是由于清理程序没有识别到你想要清理掉的数据。通常来说，清理程序会将缩略图文件、缓存等等识别为可清理的垃圾，但实际上你想要清理的数据，或许又远远不止这些。例如，微信QQ产生的聊天文件数据也是海量的，其中很大一部分都可以删掉，但清理程序显然是不敢对这部分数据乱来的。要如何找出真正占硬盘的数据，从而自己判断该不该清理掉?今天，就来给大家推荐一款神器，帮你找出硬盘中占
在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag
在NLP领域，大型语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于LLM的接口适应一个任务。举例而言，摘要任务输入文档，输出摘要信息。所以，我们能够将输入文档馈入摘要型语言模型，并生成摘要。尽管LLM在NLP任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的必要条件，无论是对于知识获取还是与现实世界打交道。更重要的是，解锁多模态输入能够极大地拓展语言模型在更多高价值领域的应用，比如多模态机器人、文档智能和机器人技术。因此，微软团队在论文《Languag
2019年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架DGL(DeepGraphLibrary)。如今DGL1.0正式发布！DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用，DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。DGL1.0采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。本次发布的关键特性包括：100多个开箱即用的GNN模型示例，15多个在OpenGraphBenchmark（OGB）上排名靠前的基准模型；150多个GNN常用模块
2019年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架DGL(DeepGraphLibrary)。如今DGL1.0正式发布！DGL1.0总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将GNN扩展到工业级应用，DGL1.0为所有用户提供全面且易用的解决方案，以更好的利用图机器学习的优势。DGL1.0为不同场景提供的解决方案。DGL1.0采用分层和模块化的设计，以满足各种用户需求。本次发布的关键特性包括：100多个开箱即用的GNN模型示例，15多个在OpenGraphBenchmark（OGB）上排名靠前的基准模型；150多个GNN常用模块
大模型的卷，已经不睡觉都赶不上进度了......这不，微软亚研院刚刚发布了一个多模态大型语言模型（MLLM）——KOSMOS-1。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf论文题目LanguageIsNotAllYouNeed，还得源于一句名言。文中有这么一句话，「我语言的局限，就是我世界的局限。——奥地利哲学家LudwigWittgenstein」那么问题来了......拿着图问KOSMOS-1「是鸭还是兔」能搞明白吗？这张有100多年历史的梗图硬是把谷歌AI整不会了。1899年，美国心理学家JosephJastrow首次使用「鸭兔图」来表明感知不仅是
大模型的卷，已经不睡觉都赶不上进度了......这不，微软亚研院刚刚发布了一个多模态大型语言模型（MLLM）——KOSMOS-1。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.14045.pdf论文题目LanguageIsNotAllYouNeed，还得源于一句名言。文中有这么一句话，「我语言的局限，就是我世界的局限。——奥地利哲学家LudwigWittgenstein」那么问题来了......拿着图问KOSMOS-1「是鸭还是兔」能搞明白吗？这张有100多年历史的梗图硬是把谷歌AI整不会了。1899年，美国心理学家JosephJastrow首次使用「鸭兔图」来表明感知不仅是
前言MybatisPlus(MP)作为mybatis的增强工具，提供了配置多数据源的扩展，通过简单的几步配置，即可使用注解轻松切换数据源。以下是dynamic-datasource提供的功能列表：使用方法1、引入dynamic-datasource-spring-boot-starter。dependency>groupId>com.baomidougroupId>artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starterartifactId>version>${version}version>dependency>2、配置多数据源。spring:dat
前言MybatisPlus(MP)作为mybatis的增强工具，提供了配置多数据源的扩展，通过简单的几步配置，即可使用注解轻松切换数据源。以下是dynamic-datasource提供的功能列表：使用方法1、引入dynamic-datasource-spring-boot-starter。dependency>groupId>com.baomidougroupId>artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starterartifactId>version>${version}version>dependency>2、配置多数据源。spring:dat
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。能读图的GPT-4震撼发布了！但要用它还得排队。。。不如先试试这个～加上一个小模型，就能让ChatGPT、GPT-3这类目前只能理解文本的大语言模型轻松读图，各种刁钻的细节问题都能手拿把掐。并且训练这个小模型单卡（一块RTX3090）就能搞定。效果呢，直接看图。比如说，给训练后的GPT-3输入一张“音乐现场”的图片，问它：现场在举办什么活动？毫不迟疑，GPT-3给出了音乐会的答案。再来加点难度，再给GPT-3酱紫的一张照片，让它来分辨照片中的帘子是什么类型的材质。GPT-3：蕾丝。Bingo！（看来是有点儿东西在身上的
