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PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力

本文分享自华为云社区《PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力》,作者: 华为云软件分析Lab 。 2022年7月,华为云PaaS技术创新Lab联合华为诺亚方舟语音语义实验室推出了代码大模型PanGu-Coder,随后发布了华为的代码智能生成助手CodeArts Snap。时隔一年之后,PanGu-Coder2终于来了。此次华为云、中国科学院和北京大学的研究者联合带来了更强大的代码大模型PanGu-Coder2,提出了一种高效且通用的方法来激发大规模预训练模型的代码生成能力,该模型在多个评测数据集上均取得了当前百亿级代码大模型中最好的效果。其技术报告《PanGu-Coder2: Boosting Large Language Models for Code with Ranking Feedback》已在arXiv上公开:https://arxiv.org/abs/2307.14936。华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。 背景 代码生成或程...

Python从0到1丨详解图像锐化的Sobel、Laplacian算子

本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十八.图像增强及运算篇之图像锐化Sobel、Laplacian算子实现边缘检测》,作者: eastmount 。 一.Sobel算子 Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值,根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓[1-4]。 Sobel算子的边缘定位更准确,常用于噪声较多、灰度渐变的图像。其算法模板如公式(1)所示,其中dx表示水平方向,dy表示垂直方向[3]。 其像素计算公式如下: Sobel算子像素的最终计算公式如下: Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息。因为Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导(分化),因此结果会具有更多的抗噪性,当对精度要求不是很高时,Sobel算子...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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