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通用模型关键词在线播放_100个常用的关键词语文(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

通用模型关键词

𐟔 SD关键词全解析 𐟓– 探索SD的关键词世界！ 𐟎蠪*文生图** 创作离不开好的模型，试试stable diffusion模型，为你的设计增添一抹室内通用风格。 𐟒ᠪ*外挂VAE模型** （840000），轻松调节画面灰度，还原照片的真实色彩。 𐟓 **提示词** 是创作的灵魂！用英文输入，关键词要组成完整，包括主体、风格、媒介等，还能调节权重哦！ 𐟔„ **迭代步数** 选择合适的采样方法，如Euler a快速出图，或DPM++2M确保精准。 𐟓 **宽高设置** 512㗵12或768㗵12，根据显卡性能调整分辨率。 ⏰ **批次数与单批次数** 控制图片生成的数量和速度，尽量保持稳定。 𐟒꠪*提示词引导系数** 越大越精准，但也要适度，避免图片损坏。 𐟎‰ **基础起手式** 不想写反向提示词？直接选这个，系统默认设置更省心！

芯片设计AI新突破：领域自适应大模型 𐟓š 论文名称： ChipNeMo: 领域自适应大模型在芯片设计中的应用 𐟔 arxiv链接： 2311.00176 在这篇论文中，研究者探索了大型语言模型（LLMs）在工业芯片设计中的潜力。与直接使用现有的商业或开源LLMs不同，他们采用了以下领域自适应技术：自定义分词器、领域自适应连续预训练、带有领域特定指令的监督微调（SFT）以及领域适应的检索模型。 𐟔砨‡ꥮš义分词器：通过自定义分词器，研究者能够针对特定领域的术语和关键词进行优化，从而提高分词的效率。 𐟌 领域自适应连续预训练：使用特定领域的数据对基础模型进行进一步训练，使其更好地理解和生成特定领域的文本。 𐟛 ️ 监督微调：带有领域特定指令的监督微调可以使用特定领域的指令数据对基础模型进行微调，以适应特定领域的任务。 𐟔 领域自适应检索模型：通过使用特定领域的数据对检索模型进行微调，从而提高模型在特定领域的检索能力。 𐟔젥ꌨ𜰯𜚊研究者在芯片设计的三个应用上评估了这些方法：工程助手聊天机器人、EDA脚本生成以及错误摘要和分析。结果显示，这些领域适配技术使得LLM在三个评估应用上的性能显著优于通用基础模型，且在模型大小最高可减少5倍的情况下，获得在各种设计任务上相似或更好的性能。 𐟒ᠥˆ›新发现：一个有趣的发现是，通过结合领域适应和检索机制，即使是一个较小的13B模型也能在性能上赶超先进的LLaMA2 70B模型。通常来说，LLMs在生成工程或技术类回答时容易出错，产生不准确的信息。而RAG技术则有望解决这一问题，确保设计助手聊天机器人的实用性和准确性。 𐟌Ÿ 总结：这篇论文突显了在特定领域深入研究和应用微调模型及基于检索的方法的巨大潜力和重要性。

常用CAE软件优缺点对比，选择不再难！在工程实践中，选择合适的CAE软件至关重要。以下是一些常用CAE软件的优缺点分析，帮助你做出最佳选择。 ABAQUS 𐟌 关键词：非线性，综合 ABAQUS在固体力学和结构力学分析方面表现出色。它不仅支持单部件力学和多物理分析，还能进行系统级分析。然而，其入门难度较高，教程不够友好。 ANSYS 𐟌 关键词：多场耦合，多模块 ANSYS是一款通用有限元分析软件，集成了结构、流体、电场、磁场和声场分析。它在多物理场和非线性问题方面非常强大，尤其在铁路、建筑和压力容器分析中有广泛应用。 LS-DYNA 𐟒劥…𓩔：冲击，碰撞 LS-DYNA是一款用于碰撞和冲击问题的通用显式非线性动力分析有限元程序。最初用于核弹头设计，经过多次扩展和改进后，功能更加强大。 DYTRAN 𐟌Š 关键词：高度非线性，流固耦合 DYTRAN在高度非线性和流固耦合方面表现出色，但材料模型不够丰富，特别是岩土工程处理。由于程序本身缺陷，难以添加反映材料特性的模型。 ADINA 𐟔犥…𓩔：特殊解决方案 ADINA是近年来发展最快的有限元软件之一，拥有许多特殊解决方案，如刚度稳定、自动时间步进和负载位移。程序具有稳定的自动参数计算功能。 NASTRAN 𐟚€ 关键词：原始代码程序，航空航天 NASTRAN是一种大型通用结构有限元分析软件，也是全球CAE行业标准的原始代码程序。它在航空航天工业中占有重要地位，求解器效率高于ANSYS。 ALGOR 𐟎芥…𓩔：友好 ALGOR是一款中高端CAE分析软件，广泛应用于汽车、电子、航空航天、医疗、商品制造、军事、电力系统、石油、大型建筑和微电子机械系统。其特点是易学易用，界面友好，操作简单。 COSMOS 𐟌 关键词：速度 COSMOS在多物理分析中表现出色，计算速度快，操作方便。其设置的耦合条件也非常好。 HYPERMESH 𐟛 ️ 关键词：预处理网格 HYPERMESH被业界称为预处理专家，其精密的低水平电网控制令人叹为观止。如果你需要进行几何清洁和网格划分，HYPERMESH是首选。 MARC 𐟔犥…𓩔：任性 MARC拥有强大的结构分析功能，可以处理各种线性和非线性结构分析。但操作界面较为费力，工作条件的变化不如ABAQUS灵活。不过，MARC的求解器非常快。了解这些软件的优缺点后，你可以根据具体需求选择最适合的工具，提升工作效率。

AI绘猫咪警官，守护喵星球安宁𐟐𞊥œ襖𕦘Ÿ球𐟌，猫咪警察们是夜间的守护者。它们穿着帅气的警服，眼神犀利如剑，耳朵灵敏如雷达。白天，它们处理各种纠纷，晚上则继续巡逻，用小爪子和无畏的精神𐟐𞯼Œ守护着每一条小巷的安全。居民们可以安心入睡𐟌™，因为有这些小英雄的守护。𐟘𔰟 工具：Dreamina即梦模型：即梦通用V1.4 比例：3:4 质量：40 关键词：毛毡风格，羊毛，微观景观，黑猫，警车，前景虚化，1.4光圈，自然光，柔和的色彩，高清，8k

两周高分通过AWS认证考试的经验分享恭喜自己，两周时间从零开始，高分通过了AWS Cloud Practitioner Certification考试𐟎‰ 这个考试的难度并不高，只要沉下心来，两周时间完全可以通过。考试内容主要是基础概念题，没有深入的技术问题。所以，如果你只是想了解云计算、云存储以及未来在云端训练模型，这个考试非常适合你。但对于那些想学习如何使用AWS的人来说，这个考试可能不太适合，因为每个公司使用AWS的方式都不太一样，学习AWS更多的是了解通用知识，而不是实际操作。根据麦肯锡学习法，快速学习一个行业的第一步，是先了解这个行业的一百个关键词。在反复学习、理解这些关键词后，你和专家的距离就会迅速缩短，就不会因为不懂技术而跟不上对方的思路，也可以像一个半专业人士一样去讨论问题。我们团队正在计划将数据库和算法训练迁移到AWS上，会有人专门负责管理云。为了未来不会“受制于人”，我选择参加这个考试来尝试了解它，这样未来工作上有需要的时候，我就可以使用这些行业“黑话”来和同事交流，节省时间的同时，也能彰显出自己的专业水平。对于这个考试，Coursera和Udemy都有很好的课程，但我不是一个喜欢上课的人，所以我选择通过看书和做题的方式来学习。考试全程我只使用了两个资源，这两个资源非常有效，最后考试的时候遇到了差不多60%+的原题。第一个资源是GitHub上的Cloud Practitioner Notes，这里面包含了全部的知识点，以及多达23个免费实践考试。亲测这些考试的难度要高于实际考试，所以如果能通关这些考试，最后的正式考试完全不在话下。另一个资源是Exam Topic上的题目，差不多有600道，难度非常贴合真实考试。

顺丰offer攻略：初试终面 𐟓… 时间线回顾： 10月8日：测评 11月3日：结构化初试 11月8日：终试 11月20日：收到offer 𐟤” 初试和终试的通用问题及解题思路：顺丰有自己的科技，所以在面试中会偏好一些物流关键词。对顺丰的了解，以及顺丰在供应链方面的知识。顺丰是一家不断向数字化转型、创新自身业务模式的综合物流公司。业务分布：快运业务、同城即时配送、冷链冷运及医药业务供应链及国际业务（鄂州航空枢纽开拓东南亚市场）。 𐟓ˆ 物流行业的现状及发展趋势：数字化转型：应用物联网、大数据分析技术，自主研发“丰知”物流决策大模型，用于物流供应链的智能化分析、销量预测、运输路线优化和包装优化等。绿色发展：ESG发展理念，精准碳计算和高效减碳，持续降低碳排放。供应链协同：产供销一体化，供应链更加透明。 “无人机+低空货运”：顺丰在新质生产力领域的重要布局之一。出海：目前电商及各大物流平台都在布局海外。 𐟔 顺丰的转型策略：传统的“卖产品”模式转型为“卖方案”的策略已初见成效。例如，顺丰与华为合作解决toB具体行业问题，这种模式具有很大发展潜力。 𐟒ᠩẤ𘰤𘎤𚬤𘜧š„对比：模式：京东B2C，以仓储供应链服务为主；顺丰C2C，揽件-分拨-配送的模式。平台性质：京东是电商平台，京东物流是其优势；顺丰是物流行业起家。优势：快递运输：时效性（同城速运服务）、更加安全高效，尤其是在紧急或高价值物品的配送上，具有“即时配送”的优势。空运网络：顺丰自有的航班和航空货运网络在运输速度和运力上具有优势，尤其是在一些需要快速空运的跨境物流业务上。高端客户群体：顺丰提供的优质服务使其成为高端客户的首选，尤其是对于需要定制化物流服务的客户。劣势：成本较高仓储资源相对较弱 𐟤” 为什么要从金融行业转到物流行业？你能带来什么？跟着时代趋势走-物流行业现阶段的发展以及出海业务是新的增长点。物流行业的行业模式变得更加复合多元，与我的经历契合。

简历特长这样写，HR一眼就看到你！𐟑€ 在网申系统中，每个必填项都有其特定的含义。随便写写或者复制粘贴，不仅显得敷衍，还会让HR觉得你的求职意愿度低。特别是特长这一栏，HR每天要处理上百份简历，一眼就能看出你是不是在凑字数。特长是指在某个领域中特别擅长、具有优势甚至天赋的能力。那么，如何正确地填写特长呢？专业知识：你的专业成绩、会计学知识、财务报表核算、管理与分析、内部控制与审计等。记得挑两个最擅长的写，毕竟你还是个应届生，写太多反而显得不真实。如果专业成绩优异，可以举个例子，比如获奖或者拿奖学金了。技能证书：你的证书类关键词如初级会计师、CPA、ACCA、FRM等；专业工具类关键词如金蝶、用友、SAP、杜邦分析模型等；通用工具类关键词如Office办公软件、数据库等。多科目考试证书，考下来几门就可以写几门，这样能证明你的职业规划性和行动力。个性特质：你的个性、品质及内在特长，比如严谨细致、责任心强、沉稳冷静、诚实守信、善于沟通等。每个岗位需要的性格特质各不相同，所以要根据具体岗位来写。可以适当举例说明，但不要超过字数要求。比如，你可以写“耐心地进行繁琐的财务数据整理和分析工作，从细节中发现问题、解决问题，确保财务工作的高质量完成。”或者“始终保持诚信，提供真实可靠的财务信息，为公司树立良好的信誉形象。” 总之，写特长时要根据具体岗位来拆解，从知识、技能和个性三个方面来展示自己的优势。这样不仅能吸引HR的注意，还能让你的简历更有针对性。加油！𐟒ꀀ

国内AI工具大盘点：哪款最值得一试？ 𐟌Ÿ 聊天机器人 - ChatGPT：这个智能聊天机器人就像一个知识丰富的哆啦A梦，能够根据对话的上下文进行互动，聊天体验更像真人。 𐟓š 通用型AI - 文心一言：这是一个全新的知识增强大语言模型，旨在高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 𐟤– 数字人AI - Heygen：支持文本或声音输入，让数字人传达特定信息，同时编辑视频时可添加多种特效、背景音乐和字幕。 𐟎堥›𝤺禕𐥭—人工具 - 逸舟剪：这是国产数字人工具中的佼佼者，拥有上千个公模数字人，支持声音和形象一键克隆，图片转视频说话，剪辑功能超级强大！ 𐟎蠧𛘧”𛁉 - Midjourney：只需关键词，就能通过AI算法生成相对应的图片，还可以选择不同画家的艺术风格，识别特定镜头或摄影术语。 𐟖Œ️ 阿里旗下的AI图像艺术创作工具 - 通义万相：支持文字生成图片、背景生成、风格重绘、艺术字创作，是阿里旗下的AI图像艺术创作神器。 𐟓 写作AI - Notion AI：通过AI的方式快速整理笔记、写文章、条列大纲、制作表格、检查语法等。 𐟓頧𔁧š„文本生成工具 - Kimi：界面简洁，文本生成能力强，每次使用都能快速得到所需内容，效率超高。 𐟓Š PPT AI - Tome：输入大纲文本便可生成精美PPT，帮助创作者快速从头开始构建整个故事或演示文稿。 𐟒𛠐PT自动生成工具 - 天工：能够基于用户提供的文档、网页或提示词自动生成PPT，同时还支持用户手动编辑PPT文案内容，并且这些服务都是免费的。 𐟒𛠧𜖧苁I - Copilot：专为程序员定制，可实现从代码注释到可执行代码的转换，以及自动补全代码等多项功能。 𐟒𛠩€š义灵码：Coding界的赛博菩萨，支持自动续写生成代码，以及代码检查。

如何在短时间内搞定毕业论文？嘿，同学们！毕业论文是不是让你头疼？别担心，我来给你支几招，保证你在短时间内搞定这篇论文。从选题到查重，一步步教你如何高质量完成。确定选题𐟎斥…ˆ，选题真的很关键。每个学科都有很多方向，每个方向下又有无数话题。你要做的就是把话题细化为具体的问题。比如，你可以在题目中加上“研究理论”或者“研究模型”，这样立马就显得高大上了。具体化、专业化和理论化，让你的选题瞬间出彩！拆分主题，阅读文献𐟓š 接下来是拆分主题和阅读文献。这一步很关键，你要根据关键词进行主题阅读。比如，“新媒体”可以改成“社交媒体”或者“互联网”进行搜索。还有，“科技社团”可以扩展为“非政府组织”或者“非营利组织”。再比如，“信任”可以缩小为“人际信任”或者“交易信任”。主题文献阅读𐟓– 主题阅读可以从两个方向进行：纵向阅读：拆分关键词后阅读论文。比如，今天只看关于“xxx中现存的问题”的10篇论文，整理出这些问题。横向阅读：精读每一篇论文，看摘要，明确研究问题、方法、结果和结论。思考这些结果的合理性。建立关键词联系𐟔— 明确研究问题后，根据问题找原因，再提出解决方案。这是一连串有先后关系的关联线，理清楚这些关系，写作就不会混乱了。列出论文框架𐟓‹ 构建论文框架很重要：明确写作思路分解框架为具体任务便于检查论文完整性一篇毕业论文上万字，写作过程中很容易“写了开头忘了结尾”，但有了大框架，就能掌控进度了。合理分配撰写任务⏰ 规定写作时间：分散写作时间，避免长时间不写。任务分解：将论文分解成小块任务。选择适合写作的时间段：比如早上或者晚上。关于查重𐟔 每个学校的查重标准不同，但专业领域的通用词汇那么多，全网的论文又那么多，随便写点什么都能找到相似的句子和段落。所以，降重这条路上我们还有很长的路要走。希望这些建议能帮到你，祝你顺利完成毕业论文！加油！𐟒ꀀ

大模型时代：提示优化技术的五大策略在大语言模型（LLMs）的世界里，优化模型输出有两种主要途径：微调和提示优化。微调虽然有效，但需要大量数据和资源，而提示优化则通过调整输入提示来引导模型输出，显著减少了计算资源和时间。因此，“提示工程师”这一职业在LLMs的发展中显得尤为重要。 𐟔 提示工程(Prompt Engineering)：人类智慧的结晶提示工程是一种直观且强大的方法。通过编写和测试纯文本提示，用户可以指导模型生成所需的输出。这个过程包括构建提示、提供上下文以及使用关键词。由于操作简单易懂，人类用户可以轻松进行调整和优化，快速获得理想结果。 𐟛 ️ 软提示调优(Soft Prompt Tuning)：参数的高效调整软提示调优通过对输入提示的嵌入进行细微调整，而不是直接修改模型参数。这种方法利用一个较小的可训练模型来优化提示的数值表示，保持LMM的核心参数不变。特别适用于资源有限的公司，是一种高效的选择。 𐟤– 自动提示(Auto-Prompt)：智能化的自动优化自动提示通过向初始提示模板添加“触发令牌”来优化提示。触发令牌作为线索，引导模型给出合适的回应。此方法能自动生成高效的提示，减少了人类干预，提高了工作效率。 𐟎𜺥Œ–学习(Reinforcement Learning)：智能试错学习强化学习也是一种有效的提示优化方法。RL通过试错学习找到最佳的输入提示，以获得理想输出。模型输出的质量作为奖励信号，优质提示公式被视为不同的动作，这种方法能发现人类无法预测的高效提示方案。 𐟓ˆ 总结：提示优化的未来总的来说，提示优化方法资源消耗少，反馈快，是未来通用人工智能发展的重要手段。而提示工程师这一职业也因此变得愈加重要，甚至成为行业热门。对许多人工智能公司来说，未来之路在于能否摆脱对模型微调的过度依赖，通过提示优化取得突破。