不知道从什么时候开始，.NET出来了越来愈多的名词，VisualStudio版本从2000一直到了现在2022，中间陆续出来十多个版本，到后面vscode，底层.NET名称也是越来越花里胡哨的从.NETFrameWork1.0到.netcore到.NET 5,还有各种SDK啥玩意的，最主要的是市面上用.NET的公司不多，没有市场，谁还去学习，我不知道是不是我学习能力太差了，对于每年都出新东西的微软技术是越来越力不从心，winform 升级为mvc，各种新的技术推出，学习都是要时间的，上班也要时间，我是觉得.NET程序员是学习最累的，要一直关注新东西，后面还有云，我的天，各种跨平台，真不知到别人
在图像理解领域，多模态大模型已经充分展示了其卓越的性能。然而，对于工作中经常需要处理的图表理解与生成任务，现有的多模态模型仍有进步的空间。尽管当前图表理解领域中的最先进模型在简单测试集上表现出色，但由于缺乏语言理解和输出能力，它们无法胜任更为复杂的问答任务。另一方面，基于大语言模型训练的多模态大模型的表现也不尽如人意，主要是由于它们缺乏针对图表的训练样本。这些问题严重制约了多模态模型在图表理解与生成任务上持续进步。近期，腾讯联合南洋理工大学、东南大学提出了ChartLlama。研究团队创建了一个高质量图表数据集，并训练了一个专注于图表理解和生成任务的多模态大型语言模型。ChartLlama结合
目录 1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 2.G_ghost介绍实验ImageNet图像分类目标检测
小羊驼团队的新研究火了。他们开发了一种新的解码算法，可以让模型预测100个token数的速度提高1.5-2.3倍，进而加速LLM推理。比如这是同一个模型（LLaMa-2-Chat7B）面对同一个用户提问（苏格拉底采用了哪些方法来挑战他那个时代的主流思想？）时输出回答的速度：左边为原算法，耗时18.12s，每秒约35个token；右边为该算法，耗时10.4s，每秒约60个token，明显快了一大截。简单来说，这是一种并行解码算法，名叫“LookaheadDecoding” （前向解码）。它主要利用雅可比（Jacobi）迭代法首次打破自回归解码中的顺序依赖性 （众所周知，当下大模型基本都是基于自回
您或许知道，作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用，您就有福利了，作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客，详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全
书接上回：https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424推荐一个在本地部署中文类ChatGPT大模型的开源项目https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424之前在推荐了一个中文类ChatGPT的大模型，感兴趣的可以看一下上面的链接。今天看到最新推出了13B版本的模型，迫不及待下载体验了。再贴一下项目地址：项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：GitHub-ymcui/Chine
终于忙完初稿，开心地写一篇博客。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现恶意家族分类，这也是安全领域典型的任务或工作。这篇文章将讲解如何构建深度学习模型实现恶意软件家族分类，常见模型包括CNN、BiLSTM、BiGRU，结合注意力机制的CNN+BiLSTM。基础性文章，希
🎧FLStudio21破解版：时尚元素下的音乐神器小伙伴们，今天我要为大家介绍一款绝对让你耳目一新的音乐制作软件！FLStudio，顾名思义，是专为音乐爱好者和制作人打造的破解版软件，让你在创作音乐的过程中实现无限可能！FLStudio21.1.3750官方中文破解版重磅发布纯正简体中文支持，更快捷的音频剪辑及素材管理器，多样主题随心换！Mac版新增对苹果M2/1家族芯片原生支持。更新版本：21.1.0支持语言：简体中文/英语更新时间：2023.08.04支持系统：Windows8.1/10/11（仅限64位）MacOS10.13.6或更高flstudio21.0.3.3517中文解锁特别版是
北大团队最新研究发现：随机token都能诱发大模型出现幻觉！比如喂给大模型（Vicuna-7B）一段“乱码”，它就莫名其妙弄错了历史常识。或者是简单修改提示词，大模型也会掉入陷阱。Baichuan2-7B、InternLM-7B、ChatGLM、Ziya-LLaMA-7B、LLaMA-7B-chat、Vicuna-7B这些热门大模型，都会出现类似情况。这意味着，随机字符串能够操控大模型输出任意内容，为幻觉“代言”。以上发现来自北大袁粒老师课题组的最新研究。该研究提出：大模型的幻觉现象极有可能是对抗样本的另一种视角。论文在展示两种容易诱发大模型幻觉方法的同时，还提出了简单有效的防御办法，代码已开
