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产生性人工智能的近期进展大部分来自去除传播模型,这些模型能够从文本提示中产生高质量的图像和视频。 这个家族包括图像、 DALLE、 延迟传播等。 但是,这个家族的所有模型都有一个共同的缺点: 生成速度相当缓慢, 因为生成图像的取样过程具有迭接性。 这使得优化取样圈内运行的代码非常重要 。 我们以开放源实施流行文本到图像传播模式作为起点,利用PyTorrch 2:编集和快速关注实施中的两种优化方法加快其生成速度,同时对代码进行少量的记忆处理改进,这些优化使原实施速度比原实施速度加快49%。旧前和
作者:Bill Jenkins,Achronix人工智能/机器学习产品营销总监 探索FPGA加速语言模型如何通过更快的推理、更低的延迟和更好的语言理解来重塑生成式人工智能 简介:大语言模型 近年来,大型语言模型(Large Language Models,LLM)彻底改变了自然语言处理领域,使机器能够生成类似人类的文本并进行有意义的对话。这些模型,例如OpenAI的GPT,拥有惊人的语言理解和生成能力。它们可以被用于广泛的自然语言处理任务,包括文本生成、翻译、自动摘要、情绪分析等。 大语言模型
奇偶校验是一种简单、实现代价小的检错方式,常用在数据传输过程中。对于一组并行传输的数据(通常为8比特),可以计算岀它们的奇偶校验位并与其一起传输。接收端根据接收的数据重新计算其奇偶校验位并与接收的值进行比较,如果二者不匹配,那么可以确定数据传输过程中岀现了错误;如果二者匹配,可以确定传输过程中没有出错或者出现了偶数个错误(出现这种情况的概率极低)。 需要指出当出现偶数个错误时,奇偶校验是无法检测此时电路出现传输错误。例如,发送的数据为8’b1010_1011此时计算出的偶校验值是1。如果在传输
要修改Excel文件,需要使用openpyxl库中的Workbook和Worksheet对象。这些对象使您能够读取和修改Excel文件中的单元格、行和列。 1、修改 fromopenpyxlimportWorkbook fromopenpyxlimportload_workbook #读取Excel文件 wb=load_workbook(filename='example.xlsx') #选择第一个工作表 ws=wb.active #修改单元格 ws['A1']='学号' ws['B1']='
if...else...条件语句我相信学习python的童鞋们都喜欢用,例如下一面这一段 def func(param): if param == "cat": print("这是一只猫咪") elif param == "dag": print("这是一直狗狗") elif param == "pig": print("这是一只小猪") ... else: print("不知道是什么")# 写很长的一段if语句来判断不同的情况 这段代码的使用场景是满足用户可以完成在不同场景进行对应的操作,对
创建子类 接下来,我们将创建不同的类来表示不同的条件,每个类都会根据条件来执行execute()方法来做某些事。 class Cat(Animal): def execute(self): print("say miao~miao~!")class Dog(Animal): def execute(self): print("say wang~wang~!")class Pig(Animal): def execute(self): print("say hang~hang~!") 在这里我们会
打开和保存图像 要对图像进行压缩,我们首先需要打开图像文件,并保存为一个Image对象。Image对象是PIL库中最基本的类,它表示一个图像,并提供了很多属性和方法来操作图像。 打开图像文件的方法很简单,只需要调用Image类的open方法,传入文件名或文件路径即可: img=Image.open("test.jpg") 如果文件不存在或格式不支持,会抛出异常。所以我们可以用try-except语句来捕获异常,并打印错误信息: try: img=Image.open("test.jpg") e
要将C语言算法移植到FPGA(现场可编程门阵列),需要经过以下步骤: 确定算法:首先,你需要确保要移植的C语言算法是合适的。FPGA适合并行计算和高度可定制的应用。因此,你需要选择一个适合FPGA实现的算法。 确定FPGA平台:选择一个合适的FPGA平台进行移植。不同的FPGA平台具有不同的资源和架构,因此需要根据算法的需求选择合适的平台。 了解FPGA编程语言:熟悉FPGA编程语言,如VHDL(硬件描述语言)或Verilog。这些语言用于描述FPGA上的硬件电路。 进行硬件设计:将C语言算法
获取和修改图像信息 在对图像进行压缩之前,我们可能需要获取一些图像的基本信息,例如大小、格式、模式等。这些信息可以通过Image对象的属性来获取: size属性:返回一个元组,表示图像的宽度和高度(单位是像素),例如(800, 600)。format属性:返回一个字符串,表示图像的格式,例如"JPEG"。mode属性:返回一个字符串,表示图像的模式,例如"RGB"。 例如: print(img.size)#(800,600) print(img.format)#JPEG print(img.m
生成状态机框架 使用FSME不仅能够进行可视化的状态机建模,更重要的是它还可以根据得到的模型自动生成用C++或者Python实现的状态机框架。首先在FSME界面左边的树形列表中选择"Root"项,然后在右下角的"Name"文本框中输入状态机的名字"DoorFSM",再从"Initial State"下拉列表中选择状态"Opened"作为状态机的初始化状态,如图6所示。 设置初始属性 在将状态机模型保存为door.fsm文件之后,使用下面的命令可以生成包含有状态机定义的头文件: [xiaowp@l