《模型路由新范式TagRouter：清华&百度提出无需训练的多LLM协作方案》 摘要：清华大学与百度智能云团队联合推出TagRouter，创新性地解决了多LLM协同中的效率与成本问题。该系统通过标签驱动机制，无需训练即可实现智能路由：首先将用户查询标签化，再评估各模型在不同标签下的能力，最终综合性能和成本进行分流。TagRouter具有三大优势：1) 完全无需训练，适配模型快速迭代；2) 在百度B

计算技术的发展历史大致可分为四个阶段，算盘的出现标志着人类进入第一代——机械计算时代，第二代——电子计算的标志是出现电子器件与电子计算机，互联网的出现使我们进入第三代——网络计算，当前人类社会正在进入第四阶段——智能计算。早期的计算装置是手动辅助计算装置和半自动计算装置，人类计算工具的历史是从公元1200年的中国算盘开始，随后出现了纳皮尔筹(1612年)和滚轮式加法器(1642年)，到1672年第

一、从官网下载最新的yolov5代码二、新建VOCData文件夹三、VOCData文件夹结构1、新建Annotations文件夹，存放标签简单的xml文件，应该长这样复杂的xml文件，应该长这个样子2、新建images文件夹，存放图片数据注意：需要观察自己的图片文件的后缀名，后面需要用到，不然可能出现程序找不到图片的情况3、新建split_train_val.py，用来划分训练集与验证集运行之后，

我们经常会使用到hugging face开源的transformers包，调用from_pretrained方法直接下载模型时，经常会下载很久甚至失败.而且由于它自动将下载的模型保存至文件夹下，这不方便我们对模型进行备份。为了解决这个问题，下面我们将实现“下载huggingface-transformers模型至本地，并使用from_pretrained方法加载”。

目标检测在使用了基于深度学习的端到端模型后效果斐然。目前，常用的目标检测算法，无论是One-stage的SSD系列算法、YOLO系列算法还是Two-stage的基于RCNN系列的算法，非极大值抑制都是其中必不可少的一个组件。在现有的基于anchor的目标检测算法中，都会产生数量巨大的候选矩形框，这些矩形框有很多是指向同一目标，因此就存在大量冗余的候选矩形框。非极大值抑制算法的目的正在于此，它可以消

转化为格式1的代码：（需要注意的是，读取文件和写入文件的encoding需要指定为一致，不然会导致gbk和utf混用，导致评测和微调的时候出现字符错误）转化为格式2的代码：（注意需要将jsonl的’转化为”）

基于pytorch，利用class和sequential搭建卷积神经网络

准备1.运行环境：VS2010与VS2017均可，opencv2.9与opencv2.9以上均可。2.拍十五张标定板图片3.放到calibdata.txt目录下4.代码#include "opencv2/core/core.hpp"#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"#include

当需要根据已有的时间序列数据，预测未来多个时刻的状态时，被称之为时间序列多步预测。时间序列多步预测有五种策略，分别为：1、直接多步预测（Direct Multi-step Forecast）2、递归多步预测（Recursive Multi-step Forecast）3、直接递归混合预测（Direct-Recursive Hybrid Forecast）4、多输出预测（Multiple Outpu

我们经常会使用到hugging face开源的transformers包，调用from_pretrained方法直接下载模型时，经常会下载很久甚至失败.而且由于它自动将下载的模型保存至文件夹下，这不方便我们对模型进行备份。为了解决这个问题，下面我们将实现“下载huggingface-transformers模型至本地，并使用from_pretrained方法加载”。