对自己狠一点-----胡言乱语

本文分享了一位软件开发者在项目开发过程中所经历的心情起伏与成长感悟。从接手项目的迷茫到逐渐掌握技能的过程,作者强调了自我管理和持续挑战的重要性。

今天心情不知道为啥自己很烦,总觉的有很多事情都不太如意,每天制定的计划都不能如期进行。一天天自信在这种不能彻底执行中被啃食,今天算是体会做软件行业心情浮躁的感受了,来天津出差也有一段时间,项目也要马上上线了,自己在这一段时间的锻炼之中也逐渐成长着。总结这些日子来的感受,才领会到“人都是被逼出来”这句话所带来的魅力,就如刚开始接触这边的接口平台的时候,流程就是搞不懂,只知道要管理很多系统的接口,至于代码是怎么部署的一无所知,相关介绍文档少的可怜!但是项目来的紧没有办法,只能每天都在研究代码,从接手这个平台到如何熟悉代码开发,部署和发布之间的整个过程自己进行了严格时间的限制,在什么时间自己应该达到什么水平进行了严格的规定和限制。在这种超常规的管理下,自己也觉得自己进步神速,感觉动力十足,虽然很累自己的精力也特别的充沛!而现在呢?自己突然慢了下来,主要是没有动力了,该熟悉的已经熟悉了,虽然具体平台的架构自己还不知道,但是代码开发和部署发布自己已经很熟悉了。也许今天的烦跟这个也有很大的关系吧! 今天写下这些话是给自己一个提醒,当没有人逼迫自己的时候,自己对自己狠一点,这样才能有进步,才能真正的实现自己的理想。

### 处理 llava-next 模型输出不合理的情况 当遇到像 llava-next 这样的模型生成的内容不合理时,可以从多个方面来解决这个问题。一方面是从数据质量的角度出发,在处理输入到模型的数据时,应该确保图像清晰、格式正确,并且与任务高度相关[^4]。另一方面,考虑到模型本身的局限性,ImageNet-D 对于当前视觉模型和 VQA 模型确实存在挑战,它揭示了一些 failure cases,这可能也是导致输出不合理的因素之一[^1]。 为了更有效地反馈这种问题,建议记录下具体的案例以及预期的结果,以便分析是否存在特定模式下的错误倾向。此外,可以通过调整超参数或采用不同的预处理方式尝试改善输出效果。如果是在资源有限的情况下运行该模型,则可以考虑利用模型剪枝和量化的方法来优化性能表现[^2]。 最后,随着技术的发展和个人技能的增长,有能力深入研究并改进这些大型多模态模型的人才也变得越来越重要。掌握如何微调现有模型以适应特定应用场景是一项非常有价值的能力[^3]。 ```python def report_unreasonable_output(model, input_data, expected_output): """ 记录模型输出不合理情况 参数: model (object): 使用中的模型实例. input_data (any type): 输入给模型的数据. expected_output (any type): 预期得到的正确输出. 返回: None """ with open('unreasonable_outputs.log', 'a') as file: log_entry = f""" Model: {type(model).__name__} Input Data: {input_data} Expected Output: {expected_output} Actual Output: {model.predict(input_data)} ------------------------------ """ file.write(log_entry) # 假设有一个名为llava_next_model的对象代表llava-next模型, # 并有相应的测试用例test_input和期望输出expected_result。 report_unreasonable_output(llava_next_model, test_input, expected_result) ```
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