动态生成 TParameters ?

kmfangxun kmfangxun 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区
1、
TParameters *Params = new TParameters( this,__classid(TParameter) );

Params->Add();
Params->Items[0]->Value=strName;//出错,提示 invalid class type cast

//////////////////////////////////

2、
TParams *Params = new TParams();
Params->Add();
Params->Items[0]->Value=strName;//顺利通过

好奇怪啊!

...全文

相关推荐

从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术)

【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,也可以作为小白实战演练和初期项目立项演示的重要参考借鉴资料。 3、本资源作为“学习资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研和多多调试实践。 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip 从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型应用(采用目前成熟第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术).zip

葡萄籽儿

本项目以应用为主出发,结合了从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型,采用目前成熟的 第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术,目的是记录学习的过程同时也进行分享以供更多人可以直

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ff326528a67a 本项目以应用为主出发,结合了从基础的机器学习、深度学习到目标检测以及目前最新的大模型,采用目前成熟的 第三方库、开源预训练模型以及相关论文的最新技术,目的是记录学习的过程同时也进行分享以供更多人可以直接进行使用。(最新、最全版本!打开链接下载即可用!)

fenfang2

yolov5预训练模型

涵盖了yolov5m、yolov5s、yolov5l、yolov5s模型

「已注销」

基于java 的深度学习框架DL4J

基于java 的深度学习框架DL4J的介绍和实例分析。

yszhong123

大模型指令微调概述,大模型微调简单介绍ppt

目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段即NLP四范式: 第一范式:基于传统机器学习模型的范式,如 tf-idf 特征+朴素贝叶斯等机器算法; 第二范式:基于深度学习模型的范式,如 word2vec 特征 + LSTM 等深度学习算法,相比于第一范式,模型准确有所提高,特征工程的工作也有所减少; 第三范式:基于预训练模型 + fine-tuning的范式,如 BERT + finetuning 的NLP任务,相比于第二范式,模型准确度显著提高,但是模型也随之变得更大,但小数据集就可训练出好模型; 第四范式:基于预训练模型 + Prompt + 预测的范式,如 BERT + Prompt 的范式相比于第三范式,模型训练所需的训练数据显著减少。

小怪兽会微笑
评论 13
收藏 已收藏
分享
返回顶部
kmfangxun
C++ Builder 13,871 成员 102,696 内容