Generation-A

简介: 歌曲名称:generation aアニメロサマーライブ2007テーマソングgeneration a进入 日本群星ALI PROJECT(宝野アリカ)近江知永奥井雅美栗林みな実サイキックラバーCy-Rim rev.JAM Project樹海Suara高橋直純茅原実里水樹奈々m.o.v.e日本武道館にて4時間を越えるステージで1万人を興奮させた2006年の“アニメロ?サマーライブ”。

歌曲名称:generation a アニメロサマーライブ2007テーマソングgeneration a 进入 日本群星

送歌给朋友
ALI PROJECT(宝野アリカ)
近江知永
奥井雅美
栗林みな実
サイキックラバー
Cy-Rim rev.
JAM Project
樹海
Suara
高橋直純
茅原実里
水樹奈々
m.o.v.e

日本武道館にて4時間を越えるステージで1万人を興奮させた2006年の“アニメロ?サマーライブ”。
奥井雅美が作詞?作曲を担当する2007年イベントテーマ?ソングを収録したシングル。
誰もが口ずさみたくなるハッピーなディスコサウンド!
1
目录
相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【大语言模型】ACL2024论文-01 Quantized Side Tuning: Fast and Memory-Efficient Tuning of Quantized Large Language
本文介绍了Quantized Side Tuning(QST)方法,旨在解决大型语言模型(LLMs)微调过程中的内存效率和速度问题。QST通过将模型权重量化为4位,并引入一个与LLM分离的侧网络,显著减少了内存占用并加快了微调速度,同时保持了与现有技术相当的性能。实验表明,QST可以将总内存占用减少高达2.3倍,并将微调速度提高高达3倍。
18 0
|
4月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
Language Generation
【7月更文挑战第30天】
30 5
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
【COT】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
【COT】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
233 0
|
自然语言处理 算法 知识图谱
DEGREE: A Data-Efficient Generation-Based Event Extraction Model论文解读
事件抽取需要专家进行高质量的人工标注,这通常很昂贵。因此,学习一个仅用少数标记示例就能训练的数据高效事件抽取模型已成为一个至关重要的挑战。
146 0
|
人工智能 自然语言处理 算法
UIE: Unified Structure Generation for Universal Information Extraction 论文解读
信息提取受到其不同目标、异构结构和特定需求模式的影响。本文提出了一个统一的文本到结构生成框架,即UIE,该框架可以对不同的IE任务进行统一建模,自适应生成目标结构
499 0
《Spiking Neural Networks,the Next Generation of Machine Learning》电子版地址
Spiking Neural Networks,the Next Generation of Machine Learning
74 0
《Spiking Neural Networks,the Next Generation of Machine Learning》电子版地址
|
SQL 移动开发 算法
New Dynamic Programming Algorithm for the Generation of Optimal Bushy Join Trees
MySQL无疑是现在开源关系型数据库系统的霸主,在DBEngine的最新排名中仍然稳居第2位,与第3位SQL Server的积分差距并不算小,可以说是最受欢迎,使用度最高的数据库系统,这一点看看有多少新型数据库要兼容MySQL的协议和语法就知道了。
316 0
New Dynamic Programming Algorithm for the Generation of Optimal Bushy Join Trees
|
TensorFlow 算法框架/工具 Python
Building deep retrieval models
In the featurization tutorial we incorporated multiple features into our models, but the models consist of only an embedding layer. We can add more dense layers to our models to increase their expressive power.
265 0
1094. The Largest Generation (25)
#include #include using namespace std; vector v[100]; int maxdepth = 0, level[100] = {0}; bool visited[100] = ...
740 0