<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[WF19980719的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; WF19980719]]></copyright><item><title><![CDATA[【无标题】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/164296944</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/164296944</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Wed, 02 Sep 2026 14:29:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Claude 已安装，但无法登录，需要购买会员。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[acm输入和输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139029501</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139029501</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Mon, 19 Aug 2024 09:17:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[#include
using namespace std;
int main() {
int a, b;
while (cin >> a >> b) cout ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用于宽带消色差偏振不敏感超构透镜设计的多区域样式扩展方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/141174494</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/141174494</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Wed, 14 Aug 2024 10:24:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[需要大数值孔径(NA)、大直径、高效率的宽带消色差偏振不敏感超构透镜。现有方法可以以牺牲其他方式显着提高上述性能之一。在这项工作中，提出了多区域泰勒展开方法（MZTEM），以减少不同关键品质因数之间的权衡。该方法将超构透镜分为奇数环甚至环区域，然后用偶数(奇数)环区域的定制函数向前移动奇数(偶数)环超构透镜焦点峰，最后优化元单元的排列，以获得更高的效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Llama3技术报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/140949096</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/140949096</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2024 16:19:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[standard decoder-only transformer
Compared to Llama 2, we made several key improvements:]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2024智源大会]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139706186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139706186</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sun, 16 Jun 2024 10:29:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[Sora
DALL·E: Creating images from text
how will image representation learning evolve?


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型PEFT(二) 之 大模型LoRA指令微调实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139554758</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139554758</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2024 18:19:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[出现如下输出，貌似并没有被安装。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LLaMA-Factory推理实践]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139378274</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139378274</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sun, 02 Jun 2024 10:38:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[v0.6.1 版本：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/v0.6.1/README_zh.md。教程：https://articles.zsxq.com/id_zdtwnsam9vbw.html。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[How Diffusion Models Work]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139221954</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139221954</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Wed, 29 May 2024 15:06:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[introduction
intuition
goal

让神经网络学到图像是什么样的，一种方式是对数据添加不同级别的噪音，让神经网络能够区分细节/总体轮廓

训练一个神经网络去产生精灵

sampling
nn


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[官方代码微调bert]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139185496</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/139185496</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sat, 25 May 2024 17:13:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[更改优化器的调用方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[text-clustering]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138316280</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138316280</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Tue, 30 Apr 2024 20:07:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们的目标是在随机的网络样本中找到主题和他们的教育分数。这些主题用于创建合成数据生成的提示，并帮助我们理解所涵盖的领域范围。而且不适合在教育环境中，也不适合教育程度高的环境。下面的例子是来自同一集群的网络样本，确定它们有共同的主题，例如:哲学，生活方式，线性代数，生物化学，经济学。教育，历史，文化和实际应用，并对这些主题的教育程度进行评分，从1到10,1表示非常不教育。包括但不限于性，露骨暴力，广告和诈骗，以及其他非学术主题。大致适合作为大学/学校教材，同时要注意排除任何敏感/不适当/无关的内容，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多模态大模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138269894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138269894</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sun, 28 Apr 2024 10:22:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[考虑到不同模态的模型是分开训练的，如何将不同模态连接起来，实现协同推理，是核心挑战。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Sora技术报告]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138225438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138225438</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Fri, 26 Apr 2024 17:36:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[名词解释
aspect ratios（画面比例）
We leverage a transformer architecture that operates on spacetime patches of video and image latent codes

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[the python tutorial]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138059032</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138059032</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Thu, 25 Apr 2024 14:07:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[从语义上讲，它们只是普通函数定义的语法糖。像嵌套函数定义一样，lambda函数可以从包含范围引用变量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138144090</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/138144090</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Wed, 24 Apr 2024 10:06:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://www.runoob.com/w3cnote/python-variable-references-and-copies.htmlhttps://www.runoob.com/w3cnote/python-understanding-dict-copy-shallow-or-deep.html]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【工位ubuntu的配置】补充]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/134208377</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/134208377</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Thu, 18 Apr 2024 20:31:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[root的密码为：19980719
按照如下的链接进行配置：
https://blog.youkuaiyun.com/zhangmingfie/article/details/131102331?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-3-131102331-blog-123451471.235%5Ev38%5Epc_relev]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[the python tutorial]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/129036531</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/129036531</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Thu, 11 Apr 2024 14:43:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[现在出现的问题是：调试的时候无法直接跳出了结果，然后出现了下列提示，现把上一个步骤撤销，然后再看看是不是刚刚改默认设置的问题（果然是刚刚修改默认设置的问题）这个问题就出现在vscode中的debugge中， 难道是debug的时候出现了什么错误，为什么运行的时候就可以呢？python中的当前路径和vscode终端的路径是一样的。1:首先看其是否有包。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[vscode配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/127208469</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/127208469</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Tue, 09 Apr 2024 18:41:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[来源：【Mac用Visual Studio Code编写C/C++ 苹果电脑VS Code快速编写C/C++教程-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Tj7eZIq怎么进行调试？leetcode中的代码怎么在vscode中进行调试呢？command+shift+p，出现框之后，搜索task，然后选择langc++更改program；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mac的终端配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/137117958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/137117958</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sun, 07 Apr 2024 14:36:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。pip命令也找不到，只有pip3
将其进行重命名
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Comman]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[###准备]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/137382039</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/137382039</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Sat, 06 Apr 2024 21:26:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。分析：明明只需要TopK，却将全局都排序了，这也是这个方法复杂度非常高的原因。那能不能不全局排序，而只局部排序呢？这就引出了第二个优化方法。冒泡，将全局排序优化为了局部排序，非TopK的元素是不需要排序的，节省了计算资源。不少朋友会想到，需求是TopK，是不是这最大的k个元素也不需要排序呢？这就引出了第三个优化方法。

堆

用heapq头函数进行实现：最小K个数
Python 语言中的堆为小根堆，因此我们要对数组中所有的数取其相反]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经纳米光学项目]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/134242108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/WF19980719/article/details/134242108</guid><author>WF19980719</author><pubDate>Wed, 28 Feb 2024 14:52:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.np.int已经弃用的问题解决方案：1:直接把所有的num.int更改为int（把solver中的文件更改了就可以往下运行）3. 运行出现如下问题这个错误和上面的还有点不一样，没有找到GreaterEqual的函数定义每次只能运行一次就得重启才能重新运行。]]></description><category></category></item></channel></rss>