Qt关于Model/View大数据量刷新的处理经验
目录 引言可能的问题点及优化方法初始化耗时过长更新item耗时过长显示耗时过长模型过多 引言 前段时间有同学咨询关于大数据量的Model刷新时卡顿的优化方案，通过评论留言的方式回答了一部分，但感觉不够全面。因为这个是之前项目重点解决的问题，处理的过程中收获颇多，这里就基于之前的项目经验进行完整的总结，希望对大家在处理类似问题的过程中能有所启发。 可能的问题点及优化方法 在解决问题之前，首先需要先确定问题的...
【论文翻译】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS
LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf代码地址：https://github.com/microsoft/LoRA摘要自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ，并适应特定的任务或领域。随着我们对更大的模型进行预训练，重新训练所有模...
论文笔记：Recommendation via Collaborative Diffusion Generative Model
1 简介 论文： Recommendation via Collaborative Diffusion Generative Model 源代码：https://github.com/WorldChanger01/CODIGEM 主要思想：将超分重构的扩散模型 (Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)迁移到推荐系统领域。DDPM模型在进行超分重构的时候...
django所有应用放到一个apps目录配置和应用之外独立使用Model
么 3、如果是使用 PyCharm 工具开发，需要把 apps 配置成 Source Root ，这由于该工具本身的特性决定的 比如在 cmdb 应用的导入 user应用的User模型 # cmdb/models.pyfrom user.models import User 这样就不会有错误提示， 不然就会有 Unresolved reference 'user' 这样的错误提示。 具体如何配置可以参考网...
How Can We Know What Language Models Know?
Abstract 最近的工作通过让语言模型（LM）填补诸如“奥巴马是一个职业”之类的提示的空白，提出了一个有趣的结果，以检查语言模型（LM）中包含的知识。这些提示通常是手动创建的，而且很可能不是最佳的；另一个提示，如“奥巴马曾是一名”，可能会更准确地预测正确的职业。因此，如果给出不适当的提示，我们可能无法检索LM确实知道的事实，因此任何给定的提示都只能提供LM中包含的知识的下限估计。在本文中，我们试图通过自...
动态TopicModel BERTopic 中文 长文本 SentenceTransformer BERT 均值特征向量 整体特征分词关键词
动态TopicModel BERTopic 中文 长文本 SentenceTransformer BERT 均值特征向量 整体特征分词Topic 主题模型与BERTopic 主题模型Topic Model最常用的算法是LDA隐含迪利克雷分布，然而LDA有很多缺陷，如： LDA需要主题数量作为输入，非常依赖这个值；LDA存在长尾问题，对于大量低频词数据集表现不好；LDA只考虑词频，没有考虑词与词之间的关系；...
Awesome Uplift Modeling【如何学习因果推断、因果机器学习和Uplift建模？All in here】
Awesome-Uplift-Model How to Apply Causal ML to Real Scene Modeling？How to learn Causal ML？ Github项目地址：👉https://github.com/JackHCC/Awesome-Uplift-Model👈 👉https://github.com/JackHCC/Awesome-Uplift-Model👈 Ba...
GENERALIZATION THROUGH MEMORIZATION: NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELS
单个LM跨多个域非常有用，同样无需进行进一步的训练。定性地说，我们发现该模型对于长尾模式特别有用，比如事实知识，这可能更容易通过显式记忆访问。 2 NEAREST NEIGHBOR LANGUAGE MODELING context-target pairs are stored in a key-value datastore Datastore 存储的是context的representation和ta...
PIX2SEQ: A LANGUAGE MODELING FRAMEWORK FOR OBJECT DETECTION
文章目录 ABSTRACT1 INTRODUCTION2 pix2seq框架2.1SEQUENCE CONSTRUCTION FROM OBJECT DESCRIPTIONS2.2 ARCHITECTURE, OBJECTIVE AND INFERENCE2.3 SEQUENCE AUGMENTATION TO INTEGRATE TASK PRIORS 3 EXPERIMENTS3.1 EXPERIME...
Machine Learning Model
机器学习（Machine Learning）是一门数据驱动（Data-driven）的科学，所谓的 数据驱动 是指需要使用样本数据训练模型（train model），然后再使用训练好的模型预测新的数据；根据样本数据（一般也称为训练数据（train data））携带标签（labels）与否，做以下分类： 监督学习(supervised learning)：训练数据需要标签（labels），监督学习分为 分类...