- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进(涉及到分组卷积,cardinality,梯度路径)
Jiangnan_Cai
深度学习目标检测YOLO人工智能
感觉从YOLOv6开始,YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面,YOLOv6的RepBlock重参数化,给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7,为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作:新的bagoffreebies(有效的训练技巧,不会增加推理的计算量)有规划的重参数化模型(不同边缘设备架构,不同的重参数化方法)新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
- 高压电缆护层电流监测系统的技术实现
李子圆圆
人工智能
目录文章目录概要高精度电流监测的技术实现多级预警机制的构建逻辑极端环境下的稳定运行技术远程运维的技术支撑概要高压电缆护层作为电力传输的关键防护结构,其接地电流的异常变化是判断设备状态的重要指标。TLKS-PLGD高压电缆护层电流监测系统通过传感器技术与智能算法的结合,构建了一套完整的电缆安全监测方案。高精度电流监测的技术实现高精度电流监测的技术实现护层电流监测的核心在于数据采集的精准性。该系统采用
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- 【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具
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PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库,它通过抽象训练循环的工程细节,让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。核心优势基础使用:三步搭建训练流程1.定义LightningModuleimporttorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorchme
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- MiniMind:3小时训练26MB微型语言模型,开源项目助力AI初学者快速入门
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关注人工智能语言模型开源
开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天,一个名为MiniMind的开源项目正在AI学习圈内引起广泛关注。这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型,体积仅为GPT-3的七千分之一,却完整覆盖了从数据处理到模型
- 数字化时代练歌神器:卡拉OK点唱机应用全解析
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:卡拉OK点唱机是一款专为音乐爱好者和练歌者设计的软件,提供网络点播、音轨分离、音调调整、评分系统、回放功能和歌词同步显示等辅助功能,帮助用户随时随地进行歌唱练习,提升演唱技巧。高级版本还提供专业音效处理功能,使得卡拉OK点唱机成为业余爱好者和专业歌手的理想训练工具。1.网络点播功能的实现与应用网络点播功能改变了我们获取媒体内容的方式,赋予了用户前所未有的主动性
- MS1112替代ADS1112
MS1112替代ADS1112MS1112是一款高精度,持续转换的自校准模数转换器,有2组差分输入或3组单端输入通道,高达16bits的转换精度。内部集成的2.048V基准源使差分输入范围达到±2.048V。使用了I2C兼容接口,并有2个地址管脚,可以让用户选择八个I2C从站地址。电源电压范围为2.7V到5.5V。MS1112转换速率为15、30、60或240SPS,集成有可编程增益放大器,增益最
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LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练微调框架,具有模块化设计和多种高效的训练方法,能够满足不同用户的需求。用户可以通过命令行或Web界面进行操作,实现个性化的语言模型微调。LLaMA-Factory是一个专注于高效微调LLaMA系列模型的开源框架(GitHub项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)。它以极简配置、低资源消耗和对中文任
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
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- 大一新生第一次参加蓝桥杯(C/C++组),只学C够吗?怎么备赛?个人经验分享
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蓝桥杯
个人感受(唠叨唠叨)我是2023级的物联网工程专业的一名大一新生,在大一的下半学期有幸通过校赛,参加了第十五届蓝桥杯软件赛,其实我自己都没想到大一就能参加蓝桥杯,因为当时只会C语言,也很迷茫,到底该怎么备赛?剩的时间比较少到底要不要学习C++。到底要不要学C++?我在蓝桥杯正式比赛前特别纠结要不要学c++,因为当时省的时间比较少,而且会有担心学c++的一些语法会不会把它跟c语言搞混,到时候在考场忘
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你可知这世上再难遇我
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网络系统管理;debian目录前言一、竞赛简介二、初始化环境1.默认账号及密码2.操作系统配置前言网络系统管理-deban初始化网络环境一、竞赛简介1.请认真阅读以下指引!2.当比赛结束时,离开时请不要关机您的虚拟机。3.如果没有明确要求,请使用“Chinaskill21”作为默认密码。4.本模块所有的系统为已经安装的最基本的系统状态
- NCCL 核心集体通信操作深度解析:从原理到优化实践
清风 001
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本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU推荐(可大幅加速训练)前置知识第21讲TensorFlow基础第23讲神经网络原理基本PyTorch使用经验核心概念什么是GAN?GAN就像
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作者:“码上有前”文章简介:深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术:原理、实践与应用摘要:本文深入探讨深度学习中批量归一化(BN)、层归一化(LN)、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理,包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等;通过丰富的实例和对应代码,展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式,以及对模型训练和性能的影响;同时,对比分析各项技术的特点和
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一、声纹特征处理在多模态AI系统中,声纹特征的处理是实现高精度生物识别的关键步骤之一。以下是声纹特征处理的主要流程:数据预处理语音增强:对采集到的语音信号进行降噪处理,以提高信号质量。语谱图生成:将增强后的语音信号转换为语谱图,语谱图是一种时间-频率表示,能够直观地展示语音信号的频谱变化。图像转换:将彩色语谱图转换为灰度图,进一步进行二值化处理,以便提取纹理特征。特征提取MFCC特征:梅尔频率倒谱
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134.加油站134.加油站-力扣(LeetCode)思路如果总消耗大于总油量,那肯定无法完成绕圈令rest=gas-cost;循环中累加这个rest记为curSUM;如果curSum出现负数,让start记为i+1;curSum归零,重新计数;遍历完后如果能完成绕圈,start记录的就是答案起始位置。classSolution{public:intcurSum=0;inttotalSum=0;i
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首先补充链表part01的双链表、递归法反转链表双链表单链表中的指针域只能指向节点的下一个节点。双链表:每一个节点有两个指针域,一个指向下一个节点,一个指向上一个节点。双链表既可以向前查询也可以向后查询。关键点:注意哨兵指针的初始化,前后都指向自己;在查询函数中,使用中点下标简化查询中的cur指针移动次数,从哨兵指针开始向后移动cur指针时,需要注意for循环中“inext=sentinelNod
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- 算法训练营DAY7 第三章 哈希表part02
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第454题.四数相加II454.四数相加II-力扣(LeetCode)解题思路:使用unordered_map,用两个for循环遍历A与B数组所有的可能的a+b组合,以及每种组合出现的次数;接下来在两个for循环中遍历所有的target=0-(c+d),在map中查询每个target是否出现,若出现则count+=map[target](map的键值,相当于该种target的出现次数);最终输出c
- 代码训练营DAY13 第六章 二叉树part01
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数据结构算法
理论基础二叉树种类存储方式遍历方式深度优先搜索&广度优先搜索深度:前序遍历、中序遍历、后序遍历(中间在前or中or后,左右顺序固定)广度:二叉树定义递归遍历(必须掌握)递归分析三步法1、确定递归函数的参数和返回值2、确定终止条件3、确定单层递归逻辑前序遍历144.二叉树的前序遍历-力扣(LeetCode)/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNod
- AI产品经理技术篇:从传统AI到生成式AI,解密大模型的核心概念
让我看看好学吗
人工智能产品经理学习深度学习自然语言处理
在人工智能技术飞速发展的今天,AI产品经理不仅需要理解业务逻辑,还需深入技术底层,把握从传统AI到生成式AI的演进脉络。传统AI以分类、预测和规则驱动为核心,而生成式AI则颠覆了这一范式,通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后,是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。作为AI产品经理,理解大模型的核心概念至关重要。从“参数”的意义到“Token”的向量化,从Transfor
- huggingface 笔记: Trainer
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笔记人工智能
Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- 论文略读: ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA
ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本,这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略,使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS,它是仅对从52k训练数据中过滤出来的9k高质量数据进行微调。在多个测试集和受控人类评估上显着优于GPT-4
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f