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- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
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精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里,GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch,作为当下最流行的深度学习框架之一,提供了torch.cuda.device这一强大的工具,允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备,优化你的深度学习
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在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
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要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
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嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%。由于境外疫情形势依然严峻,大会将在2月2日到2月9日在线上进行举办。较之去年接收篇数1590篇来说,今年的录取数量有所提升。通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析,发现以下结论:深度学习技术依
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这周五下午约见了机器学习和迁移学习大牛、清华大学的龙明盛老师。老师为人非常nice,思维敏捷,非常健谈!一不留神就谈了1个多小时,意犹未尽,学到了很多东西!龙明盛老师在博士期间(去年博士毕业)发表的文章几乎全部是A类顶会,他在学期间与世界知名学者杨强、PhilipS.Yu及MichaelI.Jordan多次合作,让我非常膜拜!这次介绍他在ICML-15上提出的深度适配网络。深度适配网络(DeepA
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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