在现代应用程序开发中，数据库是存储和管理数据的核心组件。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库来连接和操作数据库。本文介绍了如何使用 pymysql 库连接到 MySQL 或 Apache Doris 数据库。首先，本文概述了数据库连接的基本步骤，包括建立连接、执行查询、处理结果和关闭连接。然后，详细讲解了使用 pymysql 库的代码示例，展示了如何通过 Python 程序实现与数据

Qwen2.5-Coder 继承了 Qwen2.5 的词汇表，但引入了几个特殊标记来帮助模型更好地理解代码。标记文本或序列的结尾，而和标记用于实现中间填充 (FIM) 技术（Bavarian 等人，2022），其中模型预测代码块的缺失部分。此外，用于在 FIM 操作期间进行填充。其他标记包括，用于标识存储库名称，以及，用作文件分隔符以更好地管理存储库级信息。这些标记对于帮助模型从不同的代码结构中学

SDXL 潜在一致性模型 （LCM） 如“潜在一致性模型：使用几步推理合成高分辨率图像”中提出的那样，通过减少所需的步骤数彻底改变了图像生成过程。它将原始 SDXL 模型提炼成一个需要更少步骤（4 到 8 个而不是 25 到 50 个步骤）来生成图像的版本。该模型对于需要在不影响质量的情况下快速生成图像的应用特别有利。值得一提的是，它比原来的 SDXL 小 50%，快 60%。SDXL Disti

问题：在linux中查找python第三方库的位置。有时候我们需要手动添加一些库。解决方案：python3 -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib; print(get_python_lib())"

继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。2.标签分配策略YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。3.ELAN高效网络架构YOLOV7中提出的一个新的网络架构，以高效为主。4.带辅助头的训练。

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今天的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，以便模型的预测结果可以最接近基本事实。同时，必须设计能够促进获取足够信息进行预测的适当架构。现有方法忽略了输入数据经过逐层特征提取和空间变换时的事实，会丢失大量信息。当数据通过深度网络传输时，本文将深入研究数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息 (PGI) 的概念来应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标

提出了一种基于2D和3D UNet的自适应框架nnUNet，无需手动调参，平均DICE最高。总共10个数据集，7个用于训练阶段，3个用于评估阶段，且不能手动调参。预处理：resampling和normalization训练：loss，optimizer设置、数据增广推理：patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等后处理：增强单连通域等。

ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：**更强大的基础模型：**ChatGLM3-6B-Base 具有在 10B 以下的基础模型中最强的性能。

Milvus 是一款全球领先的开源向量数据库，赋能 AI 应用和向量相似度搜索，加速非结构化数据检索。Milvus专注于存储、索引及管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的海量嵌入向量，能够轻松应对万亿级别的向量索引任务。