王子翰 的创作主页
这里展示该用户公开发布的文章与站内数据。
该主页已开启公开访问,可查看作者最新发布的文章和创作记录。
Prompt 工程是什么
Prompt 工程是什么 Prompt 工程依赖于大语言模型本身的泛化能力。通过设计更清晰的提示词,可以让模型在不进行下游任务训练的情况下,更准确地理解任务要求并提升输出质量。 换句话说,Prompt 工程的目标不是重新训练模型,而是把任务描述得足够清楚,让模型知道“要做什么、依据什么做、...
创作概览
这里汇总该用户公开内容的产出和互动情况。
最近发布
这里展示该用户最近公开发布的文章。
Prompt 工程是什么
Prompt 工程是什么 Prompt 工程依赖于大语言模型本身的泛化能力。通过设计更清晰的提示词,可以让模型在不进行下游任务训练的情况下,更准确地理解任务要求并提升输出质量。 换句话说,Prompt 工程的目标不是重...
LiDAR点云转UE网格流程
激光雷达点云转 UE 网格流程 适用场景 这套流程适用于: - 激光雷达点云 - 测绘点云 - 室内外扫描点云 - 想把点云转换成 UE 可用的网格体 不适用于: - 照片重建的高斯泼溅 3DGS - 以高斯椭球体为核...
C sharp 基础语法
基础结构 using System; namespace ConsoleAPP1//命名空间,项目名 { class Program//文件名 { static void Main(s...
FastAPI与大模型服务化
学习大模型时,除了了解训练流程,还需要掌握如何将模型封装为可调用的服务,方便前端、其他后端或第三方系统访问。 FastAPI 是一个常用的 Python Web 框架,适合构建模型推理接口、内部工具系统以及通用 API...
Transformer编码器与解码器主干部分
1. "Encoderlayer" class Encoderlayer(nn.Module): def __init__(self,d_model,n_heads,d_ff,dropout=0.1): ...
Transformer 注意力模块部分
1. "Self_Attention" 作用: - 计算最基础的注意力分数和注意力输出。 - 输入是 "Q"、"K"、"V",输出是加权后的结果 "out" 和注意力权重 "attn"。 它做了什么: 1. 用 "Q ...
VIT:图像分割与嵌入技术详解
visual transform(视觉变换)是一种基于深度学习的计算机视觉模型,它通过图像分割技术使计算机能够深入理解图像内容。这种模型的核心思想是将图像分割为多个有意义的区域或对象,从而实现对图像内容的语义级理解。 ...