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bpmRange = { "超快": (190, 280), "快跑": (160, 190), "慢跑": (140, 160), "快走": (120, 140), "慢走": (100, 120), "超慢": (0, 100)}

总的来说，BPM不仅决定了一首歌的**节奏和氛围**，还直接影响到MV中动作的设计和3D UE动作的动画制作。通过对BPM的合理利用，创作者可以更好地实现音乐与视觉动作的完美融合，从而创造出既动感十足又富有情感表达的作品。

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4/4 拍 是最常见的拍号之一，也被称为“四四拍”或“C拍”（C 代表 Common Time）。它表示每小节包含 4 个四分音符的时值，也就是说，在一小节内可以有 4 个“1/4拍”的音符，或者等值的音符组合（比如 2 个二分音符、8 个八分音符等）。

async def get_embedding_dim(): test_text = ["This is a test sentence."] embedding = await embedding_func(test_text) embedding_dim = embedding.shape[1] return embedding_dim

【RAG】2410 LightRAG 简单快速的检索增强生成 3：运行和测试

6Conclusion 6 结论This work introduces an advancement in Retrieval-Augmented Generation (RAG) through the integration of a graph-based indexing approach that enhances both efficiency and comprehension in information retrieval. LightRAG utilizes a comprehen

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Python中是一个字典（dictionary），虽然它的格式和JSON非常相似。严格来说，**JSON要求键和值用双引号，但在Python中用单引号表示字符串也是合法的。**

【Film】Shot Size in Filmmaking

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"请提供一个简短的定性评估，比较两个模型的相对表现，然后给出1到10的配对定量评分，其中1表示表现差，10表示表现优秀。\n\n" "输出格式应如下:\n" "{定性评估}, [评分]: ({模型A的评分}, {模型B的评分})\n\n" "请确保您的评估是公正的，回答的顺序不会影响您的判断。"

【精调】LLaMA-Factory 快速开始4 自定义个一个sharegpt数据集并训练

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## QLoRA（Quantized LoRA）- QLoRA 是LoRA的扩展，它在LoRA的基础上进一步进行了量化（Quantization）。量化是通过降低模型权重表示的精度来进一步减小模型的存储需求和计算量。QLoRA通**过对LoRA方法中的低秩矩阵进行量化**（通常是将权重表示为更低位数的精度，如8位、4位等）来进一步优化模型的存储和计算效率。- 原理：QLoRA对LoRA中的低秩矩阵进行量化，将原本高精度的参数（如32位浮点数）转换为低精度（如8位或4位）。这种量化不仅减少了存储需求

【精调】LLaMA-Factory 快速开始2: Meta-Llama-3.1-8B-Instruct中文数据集

总之，随着LoRA组合数量的增加，CLIPLoRA通过保持稳定的电影控制和实现精确的多镜头集成，始终优于所有基线。相比之下，LoRA Merge、LoRA Switc h和LoRA Composite等方法在生成复杂的摄像机运动时表现出不稳定性，往往无法合成多种运动。这些结果突显了CLIPLoRA的优越性，展示了其弥合T2V模型能力与专业电影摄影师专业知识之间差距的潜力。

LLaMA-Factory 快速开始: Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

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【TOT】Tree-of-Thought Prompting

大模型基础 第一版 第2章：语言模型基础

第一章：语言模型基础