接下来,我们选择深度学习框架(例如TensorFlow或PyTorch)来构建我们的卷积神经网络(CNN)模型。在这个例子中,我们可以借助预训练的CNN模型,并在其基础上添加一些自定义的层,以使其适应我们的猫狗分类任务。定义损失函数(比如交叉熵损失)和优化器(例如随机梯度下降SGD)是训练的基础。 接着将整个数据集分成训练集和验证集,训练集用于更新模型的参数,验证集用于评估模型的性能。
一、整体逻辑框架 组件创建 :在百度智能云千帆AppBuilder的组件广场中创建新组件。 大模型与数据库 : 第一个大模型 :负责将用户需求统一成标准化的输出内容,确保用户输入的趣味性,同时保证大模型对课程和专业识别的有效性。 数据库 :存储各年级、各学科的知识点,并包含例题部分,以便完善数据库。知识点的切片对于确保大模型根据年级准确生成题目至关重要。
现在提示词已经变成一个八股文了,一定要背下来,套用公式,灵活运用既定框架,并通过反复练习与调整,以臻完善。 这样题目的生成工作就完成了,这样生成的题目质量还是挺不错的。我在我的另外一个应用 【谋略三国智慧试炼题库】 中,核心的部分也是按照这个方式设计的,只不过稍微改了改,让玩家自己输入关键字,根据大家的兴趣来定制题库,这样更加贴近用户需求,让学习变得更个性化和有趣。
listen 8080 default_server; server_name localhost; ## 设置程序空间 root /home/bae/app; index index.php index.html index.htm; ## 加载用户自定义配置文件 include /home/bae/app/bcloud_nginx_user.conf; ## php配置,兼容thinkphp框架
动态加速 DRCDN 并行文件存储PFS 云数据库 RDS 云数据库 Redis 云数据库 DocDB for MongoDB 云数据库 HBase 云数据库 GaiaDB 分布式数据库 GaiaDB-X 数据传输服务 DTS 云数据库 TableStorage 消息服务 for RabbitMQ 云原生微服务应用平台 函数计算 CFC 容器实例BCI 容器镜像服务CCR DDoS防护服务 应用防火墙 WAF
三、历史版本 2020-9-08 2.2.0.2 最新版本 优化trace消息生成: 去除微服务框架相关心跳、拉取配置请求、spring注解相关插件 的trace消息 支持全新的拓扑展示,适配http和rpc调用场景 修复新老版本探针兼容问题 环境类型 说明 镜像地址 centos7.1 与 jdk8 centos7.1预装jdk8 hub.baidubce.com/cnap-public/microservice-springcloud
return null; } catch (JSONException e) { e.printStackTrace(); return null; } return bosInfo; } public enum BosOperationType { UPLOAD, DOWNLOAD, DOWNLOAD_PROCESSED, } } APP Server端代码样例 APP Server 端基于 Jetty 框架
支持MPI类型任务,可基于MPI框架直接运行任务。 支持本地盘存储方案,支持本地盘或文件系统以HostPath方式挂载到资源池并使用。 2023-06 提供NCCL检测功能,表单化执行benchmark测试,无需手动创建nccl test任务。 提供训练任务模板,支持主流开源大模型一键训练加速。 支持训练任务状态感知、训练效果LOSS异常感知,通过短信、邮件等方式向告警接收人发送任务信息。
已有页面(任意前端框架)的某个小区域,比如只用 amis 做表单。 amis 的核心技术点有: 支持无限层级嵌套,可以做出复杂的前端界面。 除了界面,还包括数据获取、表单验证、数据联动、显隐切换、交互的低代码配置。 大量内置组件(120+),开箱即用。 扩展容易,使用标准 React 组件扩展,同时爱速搭还支持使用 vue 和 jquery 扩展。
内置NPU不仅支持多种数据类型,还兼容主流AI框架,极大地提升了其在AI领域的应用能力。作为一款支持宽温工作范围并拥有多接口设计的边缘计算设备,AIBOX-L01可广泛应用于智能安防、智慧交通、智慧园区、安全生产等多种领域,为各种场景提供强大而灵活的计算支持。