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$创新实训2024.06.03日志：完善Baseline Test框架、加入对Qwen-14B的测试$

创新实训2024.06.03日志：完善Baseline Test框架、加入对Qwen-14B的测试

1. Baseline Test框架重构与完善在之前的一篇博客中（创新实训2024.05.29日志：评测数据集与baseline测试-CSDN博客），我介绍了我们对于大模型进行基线测试的一些基本想法和实现，包括一些基线测试的初步结果。后来的一段时间，我一直在试图让这个框架变得更加可用、可扩展、可移植，因为我们想加入更多的大模型（无论在线离线、无论哪个组织开源的、无论多少超参数）进行基线测试

Flutter 中的 BaseLine 小部件：全面指南

Flutter 中的 BaseLine 小部件：全面指南 Flutter 提供了一系列布局小部件，使得开发者可以轻松地构建复杂且响应式的用户界面。Baseline 是这些小部件中的一个，它允许你根据基线对齐其子组件。这在需要精确控制文本或图形元素对齐时非常有用。本文将详细介绍 Baseline 的使用方法，包括其基本概念、使用场景、高级技巧以及最佳实践。什么是 BaseLine？ Base

[Android] Android绘制文本基本概念之- top, bottom, ascent, descent, baseline

介绍通过一个图来了解一下这些概念： baseline是基线，在Android中绘制文本都是从baseline处开始的，从baseline往上至至文本最高处的距离称之为ascent(上坡度)，baseline至文本最低处的距离称之为descent(下坡度)。 top和bottom是绘制文本时在最外层留出的一些内边距。 baseline是基线，baseline以上是负值，baseli

朝着抵抗力最大的路径走-Rank16-强化学习、黑盒攻击、Baseline-SecurityAI

写在最前面的话朝着抵抗力最大的路径走我也不是RL的专家，但我认为GAN是使用RL来解决生成建模问题的一种方式。GAN的不同之处在于，奖励函数对行为是完全已知和可微分的，奖励是非固定的，以及奖励是agent的策略的一个函数。但我认为GAN基本上可以说就是RL。 Ian Goodfellow（生成对抗网络之父）基于上述原则，成绩不重要，我们进行了以下工作。一、强化学习在

Kaggle Tabular Playground Series - Jan 2022 的baseline和日期特征处理

来源：DeepHub IMBA本文共1500字，建议阅读8分钟本文作者将使用 HistGradientBoostingRegressor 进行测试。 Kaggle 决定将他们每月的表格竞赛延续到 2022 年这对于我们来说是非常好的消息。并且Kaggle 表示他们已经考虑大家的评论，所以我希望这意味着他们将不再使用庞大到使系统崩溃的数据集，这次1月的比赛数据集就不是很大。在我看来，202

【搜索算法】靠item标签召回，超越ElasticSearch+分词的baseline

要超越ElasticSearch+（item名）分词的baseline，如果都要求有相关性的item（有token匹配），其实就是相当于优化分词，而分词优化的极限就是把 item名和query词切分成字级token。所以标签召回，只能是相当于扩充更多的推荐的item。比如搜【杠铃】，搜出【哑铃】可以，但ElasticSearch本来也能搜出【哑铃】，搜【健身】，搜出【哑铃】就相当

baseline SE SP YI是什么？

SE、SP和YI是评估分类模型性能时常用的几个统计指标，特别是在医学影像处理、疾病诊断等领域，这些指标帮助了解模型对于正负类样本的识别能力。 SE (Sensitivity)，也称为真正率（True Positive Rate, TPR）或召回率（Recall），衡量的是模型正确识别正类（病例）的能力。计算公式为：其中，TP（True Positives）是真正例的数量，FN（False Ne

【天池】心跳信号分类预测 baseline Part1

1 导包 import os import gc import mathimport pandas as pdimport numpy as npimport lightgbm as lgbimport xgboost as xgbfrom catboost import CatBoostRegressorfrom sklearn.linear_model import SGDReg

行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch

行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch 文章目录行人重识别Reid(一):Person_reID_baseline_pytorch前言一、reid 定义1、什么是reid2、reid_baseline 二、准备工作1、环境2、code3、数据三、训练1、生成训练数据2、开始训练四、测试1、特征提取2、评测五、简单的可视化六、总结

【策略学习1】策略梯度中的baseline

回顾策略梯度策略梯度是关于策略网络的参数求导我们用一个神经网络 π \pi π来近似策略函数状态价值函数 V π V_{\pi} Vπ是动作价值函数 Q π Q_{\pi} Qπ关于A的期望，离散的时候可以拆写成连加的形式，里面用到了神经网络 π \pi π。策略梯度是关于策略网络的参数求导策略梯度可以写成期望的形式 Baseline 策略梯度常用Baseline来降低方差，可

阿里云-零基础入门推荐系统【Baseline】

文章目录赛题介绍评价方式理解赛题理解代码实战导包df节省内存函数读取采样或全量数获取用户 - 文章 - 点击时间字典获取点击最多的topk个文章itemcf的物品相似度计算itemcf 的文章推荐给每个用户根据物品的协同过滤推荐文章召回字典转换成df生成提交文件获取测试集从所有的召回数据中将测试集中的用户选出来生成提交文件学习过程赛题介绍该赛题是以新闻APP中的新闻

读论文有感:A Sample But Tough-To-Beat Baseline For Sentence Embedding

该算法有着一定的意义，即通过分析，对Word Embeddings进行加权平均，得到比单纯平均或以TF-IDF为权值的平均向量更好的结果，因计算简单，如作者所述，作为一个更好的Baseline是很好的选择不过该论文的一些说法有点言过其实，甚至进行了一点小tricks，比如说比supervised 的LSTM有着更好的效果这一说法，有着一定的争议，因为Sentence Embedding实则也是

【赛事基线】“深水云脑”居民小区二次供水需求预测Baseline之DL

v1.1 说明运行此notebook需要比赛数据，请到比赛官网注册报名后下载，并放置到对应的目录('./work/data/')下面！更新一下当时的排名如果要达到上面的这个分数，可以结合另一个基线的方法。序之前写了个【赛事基线】“深水云脑”水质净化厂工艺控制-曝气量预测Baseline之DL，同时，“深水云脑”系列的比赛还有一个《居民小区二次供水需求预测》，同样也是时间序

『2021语言与智能技术竞赛』- 关系抽取任务官方baseline bert4keras实现

『2021语言与智能技术竞赛』- 关系抽取任务官方的baseline是将关系抽取任务转换成序列标注任务，使用Paddle实现。本文将提供bert4keras的实现本文的代码地址 https://github.com/hgliyuhao/LIC2021_EE_baseline 可以参考的其他baseline 关系抽取官方baseline：https://aistudio.baidu

DataCastle 员工离职预测 Baseline

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明 Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准

论文A simple but tough-to-beat baseline for sentence embedding

转载自https://blog.csdn.net/sinat_31188625/article/details/72677088 论文原文：A simple but tough-to-beat baseline for sentence embedding 引言在神经网络泛滥的时候，这篇文章像一股清流，提出了一个无监督的句子建模方法，并且给出了该方法的一些理论解释。通过该方法得到的句子向量

【笔记】stable_baseline 记录输出说明

训练 PPO 代理时的记录器输出示例： -----------------------------------------| eval/ | || mean_ep_length | 200 || mean_reward | -157 || rollout/

文字的baseLine算法

使用canvas的drawText方法时候，除了要传入画笔和text还需要传入一个x坐标和y坐标。这边的x和y坐标是Baseline的坐标。 public void drawText(@NonNull String text, float x, float y, @NonNull Paint paint) {super.drawText(text, x, y, paint);}

情感分析Baseline快速实现

项目地址：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区 (baidu.com) 这里用飞桨的高层API快速搭建模型实现情感分析比赛的结果的提交。具体的原理和分析请参考『NLP打卡营』实践课5：文本情感分析。以下将分三部分：句子级情感分析（NLPCC14-SC,ChnSentiCorp）；目标级情感分析（SE-ABSA16_PHNS,SE-ABSA16_CAME）；以及观点抽取（C

【数据挖掘实战】——科大讯飞：跨境广告ROI预测(Baseline)

🤵‍♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录一、赛题背景二、赛事任务

JPEG格式详解Baseline、Progressive的区别

文章目录 JPEG的简介压缩质量/压缩比率色彩空间基线和渐进子采样存储选项基线和渐进基线格式渐进格式：子采样4:4:4（无损）4:2:24:2:0 JPEG的简介 JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种常见的图像压缩格式，它采用有损压缩方法以减小文件大小。在保存JPEG格式的图片时，有一些常见的选项和参数，它们可以影响图像的质

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学，针对气象领域.nc文件读取处理

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比

行人重识别：reid-strong-baseline-master（罗浩）---triplet_sampler.py（数据加载，迭代器构建）

首先，reid-strong-baseline代码是罗浩博士在CVPR2019发表的《Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification》，相关代码链接如下：https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline。这篇论文对我启发蛮大，也是我入

Re-ID----读“ Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification”

贡献（1）提供了Re-ID训练的一些标准技巧。（2）仅仅使用全局特征就得到了很高的准确率。（3）设计了新的neck structure——BNNeck。（4）评估了图片大小和batch大小对Re_ID的影响。作者给定的基准使用的网络RestNet50。使用imagenet上的预训练参数，并且把预训练模型的FC层维度改为ID数。选用P个人的K张图片作为batch(

行人重识别 reid-strong-baseline代码运行

作为刚入门的小白，先找了reid方向的一个baseline来学习，我找的是浙江大学罗浩老师在2019发表的一篇CVPR论文，该论文利用一些tricks来提出了一个更强的baseline，本文主要是运行该论文的代码。论文题目：《Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification》论文地址：https://ar

nlp-baseline 7：deep NMT

博客转载自如下地址：https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/102653672 文章目录前言第一课论文导读BLEU介绍BLEU实例BLEU改进机器翻译简介机器翻译相关方法前期知识储备第二课论文精读论文整体框架传统/经典算法模型1.Encoder-Decoder(见导读)2.基于attention的机器翻译本文模