本文详细介绍了常用的图片分类网络：ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV1-V3、ConvNeXt、EfficientNetV1、V2

介绍了langchain.document_loaders中加载text、html、pdf、csv、markdown、JSON、MP4等各种文件的方法

本文是参考李沐bilibil论文精度视频和太阳花的视频/博文后所写

来自艾派森：https://blog.csdn.net/m0_64336780的作品。本项目来源于的参赛作品，该作品在腾讯云中运行无误。

本文主要内容是一个LangChain资源库，里面罗列了大大小小很多个基于LangChain框架的优秀项目，包括低代码、服务、代理、模板等工具类，还有像知识管理、聊天机器人等开源项目，还包括像视频、文章等AI学习资源，建议大家点赞收藏。

生产者-消费者模式（Producer-Consumer Pattern）是一种常见的多线程设计模式，用于解决生产者和消费者之间的协作问题。负责生成（生产）数据或任务，并将它们放入共享的缓冲区（队列）中。生产者不断地生产数据，直到达到某个条件。如果缓冲区已满，生产者可能需要等待。负责从共享的缓冲区中获取数据或任务，并进行处理。消费者不断地从缓冲区中获取数据，直到达到某个条件。如果缓冲区为空，消费者可

本次报告旨在从理论技巧和案例等多个角度，剖析大模型应用构建和指令工程。报告将结合大模型行业的探索经验，深入介绍Chat GLM的功能，并探讨如何最大化其优势。最终目标是为企业找到适合的大模型产品技术方案，以实现成功的落地应用。

视频天然包含更懂得模态信息和数据增强，视频处理是未来深度学习的突破的方向。本文介绍了双流网络和I3D这两篇有影响力的工作，后续会出一次视频论文串讲

此时为INT4 量化模型，且每次训练会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播（batch_size=1，累积16次才进行梯度回传，更新参数），等效为 16 的总批处理大小，此时最低只需 6.7G 显存。若想在提升训练效率，可在二者乘积不变的情况下，加大。该大语言模型基于之前提出的GLM(General Language Model)，在Norm处理、激活函数、Mask机制等方面进行了调

大型数据集预训练好的权重主干特征提取能力是比较强的，这个时候我们只需要冻结主干网络，fine-tune后面层就可以了，不需要从头开始训练，大大减少了时间而且还提高了性能。如果开启了noautoanchor，在训练开始前，会自动计算数据集标注信息针对默认锚框的最佳召回率，当最佳召回率大于等于0.98时，则不需要更新锚框；：yolov5使用遗传超参数进化，提供的默认参数是通过在COCO数据集上使用超参