early adopter

最新推荐文章于 2024-09-19 17:05:39 发布
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早采用者作为产品的首批用户，不仅使用供应商的产品或技术，还提供宝贵的反馈帮助改进未来的产品发布，包括分销、服务和支持方式。他们是产品创新的关键驱动力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

early adopter

 

http://en.wikipedia.org/wiki/Early_adopter

 

an early adopter or lighthouse customer is an early customer of a given company, product, or technology.

 

Typically this will be a customer who, in addition to using the vendor's product or technology, will also provide considerable and candid feedback to help the vendor refine its future product releases, as well as the associated means of distribution, service, and support.

模型微调之指令微调SFT和参数高效微调PEFT
JustinMars的博客
05-29 256
摘要：指令微调（SFT）通过标注数据优化大语言模型的任务性能，而参数高效微调（PEFT）技术（如LoRA）仅调整少量参数即可实现高效训练。两者结合能在降低计算成本的同时提升模型指令遵循能力。实际应用中，需准备高质量指令数据集（如Alpaca），选择基座模型（如Llama3），并借助LLaMA-Factory或Hugging Face TRL等工具实现SFT与PEFT的协同优化，典型流程包括数据预处理、LoRA配置和模型训练。
【ChatGPT模型精调训练】AI 大模型精调 Fine-Tuning （微调）训练图文代码实战详解
AI天才研究院
03-09 2097
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
安装DEEP LEARNING TOOL 0.4.3 EARLY ADOPTER
贾路飞的博客
12-11 2612
本文记录了如何在MVTec官网下载并安装Halcon深度学习标注工具（无需许可证，免费下载） 目录 1、打开MVTec官网进入下载区，选择DEEP LEARNING TOOLDOWNLOADS 2、选择将要下载的深度学习工具版本，并选择在线安装或离线安装。 3、查看Deep Learning Tool帮助文档 1、打开MVTec官网进入下载区，选择DEEP LEARNING TOOLDOWNLOADS 2、选择将要下载的深度学习工具版本，并选择在线安装或离线安装。 在线安装（MVTec..
halcon显示坐标_HALCON深度学习工具0.4 早鸟版发布了
weixin_39618597的博客
11-21 2450
HALOCN深度学习工具在整个深度学习过程中扮演着重要的作用，而且在将来将扮演更重要的辅助作用，大大加快深度学习的开发流程，目前发布版本工具的主要作用是图像数据处理和目标检测和分类中的标注。标注训练数据是任何深度学习应用中第一个最要的步骤，标注数据的质量将对应用的性能，准确性和稳定性发挥着重要的作用。借助MVTec公司提供的深度学习工具，将为HALCON的使用者创建一个综合性的深度学习体验。MVT...
i2c_adapter
huangweiqing80的博客
09-25 3998
1、adapter client 简介 在内核里，i2c 驱动框架大概分为两层，adapter 驱动 和 设备驱动，adapter 英文翻译过来为 “适配器”，适配器并不恰当，根据我的理解，adapter 指的是我们 mcu 里的 i2c 控制模块，就是那堆寄存器，因为一个 mcu 里的i2c控制模块是固定的（寄存器参数、以及收发数据的方法），因此大多数情况下，它们都有芯片厂商写好了，然而我们学习...
[AXI][源码学习]axi_adapter系列之adapter[6]
探索未知，成就非凡
06-25 743
这段代码片段实现了基本的 AXI 数据传输状态机逻辑，通过状态机的不同状态来控制从接口和主接口之间的数据传输和响应。当EXPAND为真且大于 1 的情况。这种情况下，主接口输出的总线宽度比从接口更宽，需要将来自从接口的数据合并后传递给主接口这段代码通过状态机实现了当主接口数据宽度大于从接口时的数据合并逻辑。根据不同的状态和条件，控制从接口和主接口之间的数据传输和响应处理。当EXPAND为假时的逻辑，即主接口输出宽度比从接口窄的情况。在这种情况下，需要将从接口的数据分割并传输给主接口。
[AXI][源码学习]axi_adapter系列之adapter[3]
探索未知，成就非凡
06-20 600
这段代码实现了一个AXI读请求处理器，能够处理直接传输、扩展读取和合并读取三种情况。状态机根据不同的配置参数（如和EXPAND）选择适当的读取策略，并处理读取过程中的各种状态转换。
【论文阅读笔记】PA-SAM: Prompt Adapter SAM for High-Quality Image Segmentation
qq_46056318的博客
06-17 2347
PA-SAM：用于高质量图像分割的提示适配器SAM2024年 ICMEPaperCodeSegment Anything Model，SAM在各种图像分割任务中表现出了优异的性能。尽管SAM接受了超过10亿个mask的训练，但在许多场景中，尤其是在现实世界的背景下，SAM在面具预测质量方面面临着挑战。本文在SAM中引入了一种新颖的提示驱动适配器，即Prompt Adapter Segment Any Model(PA-SAM)，旨在提高原有SAM的分割掩码质量。
求助:Failed to find data adapter that can handle input
qq_37202420的博客
05-18 3554
最近,在根据JackonYang大神的著作:https://zhuanlan.zhihu.com/p/107930516练习多标签多分类的图像问题, 但在使用tensorflow2.0中的keras中的ImageDataGenerator.flow_from_dataframe出现如下问题: Traceback (most recent call last): File "D:/keras/kaggle_face_race_gender/fece_age_gender_class.py", line .
[AXI][源码学习]axi_adapter系列之adapter[5]
探索未知，成就非凡
06-25 1413
这个模块定义了一个 AXI 写数据通道适配器的参数部分，允许用户根据需要配置地址宽度、数据宽度、ID 宽度以及是否启用和传递用户信号。该适配器的主要功能是适配不同数据宽度的总线，并在需要时进行数据打包或重新打包，以实现高效的数据传输。AXI 写数据通道适配器的端口列表。这个模块定义了 AXI 写数据通道适配器的端口列表，包括时钟和复位信号、AXI 从设备接口和 AXI 主设备接口。这些信号用于处理 AXI 总线上的写操作，通过适配器将从设备接口的信号传递到主设备接口。
simple-peer视频聊天之adapter-latest.js
宁静之峰的博客
04-08 3141
(function(f){if(typeof exports===“object”&&typeof module!“undefined”){module.exports=f()}else if(typeof define=“function”&&define.amd){define([],f)}else{var g;if(typeof window!“undefin...
adapter 微调
03-01
### Adapter 微调概述 Adapter微调是一种参数高效的迁移...- 使用早停法(Early Stopping)监控验证集性能变化趋势，及时终止效果不佳的试验； - 定期保存checkpoint以便后续恢复训练过程或对比分析多个版本间的差异；
LLM - 理解 多模态大语言模型(MLLM) 的 评估(Evaluation) 与相关技术 (六)
AGI
09-19 1873
评估(Evaluation) 是研发 多模态大语言模型(MLLM)的重要部分，为模型优化提供反馈，有助于比较不同模型的性能。与传统多模态模型的评估方法相比，MLLM 评估表现的特点包括，由于 MLLM 通常具有通用性，因此全面评估 MLLM 非常重要。MLLM 展现出许多 涌现(Emergent) 能力，需要特别关注，例如，无需 OCR 的数学推理，因此需要新的评估方案。根据问题类型，MLLM 的评估可以分为两个大类，即 封闭集(closed-set) 和 开放集(open-set)。
【sfu】network线程和主线程
突围
12-07 414
worker线程
聆思duomotai-ap sdk适配dooiRobot
08-12
在聆思duomotai_ap sdk中加入对dooiRobot的支持。
### 中文大模型基准测评2025年上半年报告总结
08-12
内容概要：《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布，详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准，对45个国内外代表性大模型进行了六大任务（数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制）的综合测评。结果显示，海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出，而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外，报告还分析了模型性价比、效能区间分布，并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看，国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平，但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群：对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标：①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势；②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异；③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明：报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析，确保评估的科学性和公正性。此外，SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准，涵盖多模态、文本、推理等多个领域，为业界提供全面的测评服务。
IB Specification Vol 2-Release-2.0-Final-2025-07-31 - 1
08-12
IB Specification Vol 2-Release-2.0-Final-2025-07-31 - 1
基于SpringBoot的校园设备维护报修系统.docx
最新发布
08-12
基于SpringBoot的校园设备维护报修系统
Qt步进电机上位机程序源代码详解：跨平台控制，支持串口、TCPUDP网络，继承与多态设计
08-12
内容概要：本文介绍了基于Qt库的步进电机上位机控制程序，该程序使用C/C++语言编写，支持串口、TCP和UDP三种通信端口，具备跨平台特性。程序不仅实现了步进电机的基本控制功能（如地址设置、速度设置、正反向控制），还提供了调试显示窗口、超时提醒、配置自动保存等功能。此外，程序通过类的继承与派生方式实现了多态功能，增强了移植性和灵活性。文中详细描述了开发环境、使用方法及各子功能模块的具体实现。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对Qt库有一定了解的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对步进电机进行远程控制的应用场景，如工业自动化、机器人控制等领域。主要目标是提高步进电机控制的精度和效率，同时简化开发和调试过程。 其他说明：程序附带详细的注释、设计文档和使用说明，便于用户理解和二次开发。建议将源码放置于纯英文路径下进行编译和运行。
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