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附:2020.12.15至2021.03.25的外匯數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)是一維的序列數(shù)據(jù),用forward方法通過(guò)x.unsqueeze(1)將輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù)增加了一個(gè)維度(從(batch_size, seq_length)變?yōu)?batch_size, 1, seq_length))使用了kernel_size=3和padding=1的卷積層,以及kernel_size=2的最大池化層模型為訓(xùn)練模式(n...
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ChatGPT小程序源碼(python+uniapp附教程)
注:服務(wù)端:python前端:uniapp小程序ChatGPT是一個(gè)智能AI機(jī)器人api可以改成自己的在:pages里面的index文件,不會(huì)寫(xiě)api的在本站找有源碼http://www.yw962.com/ttkfzy/detail83451.html 需要ChatGPT的key,可以自己申請(qǐng),本站也有免費(fèi)共享的http://www.yw962.com/course/detail437.html
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視頻生成系統(tǒng)源碼(AI智能python源碼)
實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)視頻生成技術(shù)的低成本普及,還提供了一個(gè)精簡(jiǎn)且用戶友好的方案,簡(jiǎn)化了視頻制作的復(fù)雜性從圖像擴(kuò)散模型到視頻擴(kuò)散模型的三階段訓(xùn)練。我們提供每個(gè)階段的權(quán)重。支持訓(xùn)練加速,包括Transformer加速、更快的 T5 和 VAE 以及序列并行。在對(duì) 64x512x512 視頻進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),Open-Sora 可將訓(xùn)練速度提高55%。詳細(xì)信息請(qǐng)參見(jiàn)訓(xùn)練加速。我們提供用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的視頻切割和字幕工具。...
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小狐貍ChatGPT付費(fèi)AI創(chuàng)作系統(tǒng)1.7.7免授權(quán)破解版 + H5端 + 小程序前端【附詳細(xì)教程】
程序介紹:(官方正版破解去授權(quán))1、完全開(kāi)源購(gòu)買后,源碼直接到你自己手上,可以自由的進(jìn)行二開(kāi)。2、擁有完善的分銷功能系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了完善的二級(jí)分銷功能,可以直接進(jìn)行使用。3、無(wú)限多開(kāi)系統(tǒng)支持無(wú)限SAAS多開(kāi),可以無(wú)限的給其他人進(jìn)行多開(kāi),從中來(lái)賺取服務(wù)費(fèi)。4、多端支持PC/H5/小程序多端同步。5、多接口通道。已經(jīng)對(duì)接好ChatGPT的openai直連和第三方接口。還預(yù)留國(guó)內(nèi)的AI接口,隨時(shí)關(guān)注國(guó)內(nèi)...
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小狐貍AI小程序源碼(己支持deepseek )
前端:原生小程序后端:PHP+mysql支持的AI大模型有:DeepSeek、文心一言、豆包AI、商湯日日新、百川AI、Kimi、天工AI、靈犀AI、智普AI、騰訊混元、通義千問(wèn)、訊飛星火支持微信支付寶支付
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AI付費(fèi)創(chuàng)作系統(tǒng)V3.0.6獨(dú)立版(WEB+H5+小程序)
服務(wù)端基于ThinkPHP框架開(kāi)發(fā),小程序是微信原生開(kāi)發(fā)支持型,文心一言,騰訊混元,訊飛星火,通義千問(wèn),智普、deepseek有對(duì)話、文字、圖片、視頻、音樂(lè)的創(chuàng)作功能
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AI大模型chatglm全套(源碼+模型+整合包)
ChatGLM是一個(gè)基于OpenAI的GPT模型框架構(gòu)建的生成式語(yǔ)言模型,用于聊天和對(duì)話任務(wù)。它能夠理解上下文并生成連貫、自然的回復(fù)。這種模型可應(yīng)用于構(gòu)建對(duì)話系統(tǒng)、智能客服、聊天機(jī)器人等,以提供更加交互性和人性化的對(duì)話體驗(yàn)。此外,ChatGLM還是清華技術(shù)成果轉(zhuǎn)化的公司智譜AI研發(fā)的支持中英雙語(yǔ)的對(duì)話機(jī)器人。不過(guò),模型的訓(xùn)練和優(yōu)化過(guò)程需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù),且模型的生成性質(zhì)也需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋O(jiān)督和...
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AI大模型LLaMA全套(源碼+模型+整合包)
LLaMA是Meta(Facebook)發(fā)布的一個(gè)大型語(yǔ)言模型系列,包含的參數(shù)量級(jí)有4個(gè),分別為:6.7B、13.0B、32.5B和65.2B。這些模型使用了T級(jí)別的Token數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,并且使用的數(shù)據(jù)均為開(kāi)源數(shù)據(jù)集。在大多數(shù)benchmark上,LLaMA模型表現(xiàn)出色,即使使用13B的參數(shù)也能打敗具有175B億參數(shù)的GPT-3。這表明,對(duì)于給定的計(jì)算資源而言,最好的性能往往不是由最大參數(shù)量的模型...
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