企业服务知识库知识管理深度学习

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。
TFATS·2024-01-15 17:26

慕尼黑工业大学最新提出！单目实时密集建图的混合隐式场方法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法，它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合，实时生成密集地图，而无需像以前的方法那样依赖
3DCV·2024-01-15 17:46

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这
yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

【搭建个人知识库-3】

搭建个人知识库-31大模型开发范式1.1RAG原理1.2LangChain框架1.3构建向量数据库1.4构建知识库助手1.5WebDemo部署2动手实践2.1环境配置2.2知识库搭建2.2.1数据收集2.2.2
中古传奇·2024-01-15 17:31

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要：深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性
王知为·2024-01-15 16:11

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象。与传统的目标检测方法相比，OpenVOD具有更高的灵活性和可扩展性，因为它允许用户自定义对象类别和词汇，从而能够适应各种不同的应用场景和需求。OpenVOD的核心思想是将目标检测任务转化
FL1623863129·2024-01-15 16:24

[深度学习]imagenet的1000类别名称

tenchgoldfishgreatwhitesharktigersharkhammerheadsharkelectricraystingraycockhenostrichbramblinggoldfinchhousefinchjuncoindigobuntingAmericanrobinbulbuljaymagpiechickadeeAmericandipperkitebaldeaglevult
FL1623863129·2024-01-15 16:05

打破硬件壁垒：TVM 助力 AI技术跨平台部署

文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在全世界信息产业中的广泛应用，深度学习模型已经成为推动AI
程序边界·2024-01-15 16:32

ai语音智能机器人是什么又有什么作用？

二、语音智能机器人的作用有哪些脚本管理：可视化脚本编辑、主流程全覆盖、知识库、语音库、多轮会话指导和响应、自动学习。智
VO_794632978·2024-01-15 15:05

ai智能语音机器人系统的话术怎样设置效果比较好

2.问题解答和知识库：AI机器人需要有丰富的回答库和知识库。将常见问题和答案整理成一系列的知识点，并建立一个可靠的知
VO_794632978·2024-01-15 15:02

SpringBoot外部配置文件

，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：循序渐进学SpringBoot✨特色专栏：MySQL学习本文内容：SpringBoot外部配置文件个人知识库
LeoToJavaer·2024-01-15 14:51

chatgpt和文心一言哪个更好用

它们在智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面都有着较高的表现。然而，它们各自也有自己的特点和优势。在本文中，我们将从这几个方面对这两个模型进行比较，以帮助您更好地了解它们的特点和优劣。
前端御书房·2024-01-15 14:58

参与《战神崛起》的拓展培训，建议一二三

2018年初在朋友的推荐下参加了深圳《战神崛起》线下为期3天的培训课程，说实话，我是第一次参加类似的培训，以前听说过户外拓展训练主要是企业服务，培养员工的团队精神，有助于企业凝聚力，打造士气等。
行走的香道师·2024-01-15 13:44

Docsify：一款便捷的文档生成工具

这样，我可以方便地将我的知识库和项目文档分享给他人，同时还能保持文档的更新和完整性。二、应用场景非常适合个人知识库、项目文档、教程等场景。
什么软件好·2024-01-15 13:15

阿里视频生成大模型I2VGen-XL的论文来了！视频合成新范式

根据阿里云视频生成模型研发负责人介绍，I2VGen-XL采用深度学习技术，具备卓越的图像识别和生成能力。用户只需提供素材和需求，即可自动生成高质量的视频内容，显著提高了视频制作的效率和质量。
AI生成未来·2024-01-15 13:43

LLM商业落地中的注意事项、关于高级提示词prompt的思考

Agent的实现原理其实是基于知识库和提示词工程做的对齐，来解决特定工作流场景的问题
lichunericli·2024-01-15 13:35

合同能源管理服务认证的重要性

2.合同能源管理服务认证的作用第一：提升企业服务体系建设，服务专业化管理。“有了服务认证的规范和体系之后，企业就可以做好专业化服务，在开展服务工作中有了抓手”。第二：服务认证也可以给企业带来直接的经
AEMC马广川·2024-01-15 12:48

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 4：手把手带你运行 train.py 文件，史上最全的问题解决记录

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行train.py文件时遇到的错误以及相应的解决方案。项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3目标检测平台冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏✨可以让作者更有创作动力！目录
作者正在煮茶·2024-01-15 12:16

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 1：手把手带你安装 PyTorch 并创建 PyCharm 项目

前言文章性质：实操记录主要内容：这篇文章记录了PyTorch的安装过程，包括：1.创建并激活新的虚拟环境；2.查看电脑是否支持CUDA以及CUDA的版本；3.根据CUDA的版本安装PyTorch；4.在PyCharm中创建使用pytorch_gpu虚拟环境的新项目；5.在PyCharm中验证PyTorch是否安装成功。相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pyto
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 2：手把手带你安装 Jupyter Notebook 并解决因 conda 版本低导致安装失败的问题

视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pytorch安装opencv-CSDN博客冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割1：语义分割的定义 & 常见数据集 & 评价指标 & 标注工具

目录前言一、常见的分割任务二、语义分割的网络模型三、语义分割的常见数据集格式四、语义分割所得结果具体形式五、语义分割的常见评价指标六、语义分割的常用标注工具前言这篇文章是我根据B站霹雳吧啦Wz的《深度学习
作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

深度学习-标注文件处理（txt批量转换为json文件）

接上篇，根据脚本可将coco128的128张图片，按照比例划分成训练集、测试集、验证集，同时生成相应的标注的labels文件夹，最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型，准备进行调试但由于实验室算力不足，网上自己租的2080ti马，传整个coco2017实在是太慢了，检索了一下没有开源的部分coco2017数据集，于是我想到将coco128的数据转化成json文件，便于新手进行debug，节约
交换喜悲·2024-01-15 12:42

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 3：GitHub 项目运行前的环境配置

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行GitHub项目前的环境配置过程，包括创建并激活新的虚拟环境、安装torch和torchvision，在PyCharm中使用新建的虚拟环境，根据项目源代码提供的requirements.txt文件安装其他包。注意，项目源码来自于GitHub平台！非本人原创！项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Imag
作者正在煮茶·2024-01-15 12:12

BCN：图像分类的批处理通道归一化

摘要归一化技术已被广泛应用于深度学习领域，因为它们能够提高学习率并减少对初始化的依赖。然而，流行的归一化技术的有效性通常仅限于特定领域。
静静AI学堂·2024-01-15 12:29

imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 11:15

2022.08.17

深度学习则强调在学习过程中培养学生形成专家思维，教会学生像专家一样思考。”
梅花儿哟·2024-01-15 11:54

【基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库】学习笔记

学习参考文档【基于InternLM和LangChain搭建你的知识库】学习参考链接【书生・浦语大模型实战营第三课作业(基础+进阶)】理论实战收集原始数据收集2018年-2020年几年间的优秀数学建模论文修改脚本文件
尘汐筠竹·2024-01-15 11:24

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机
dopami·2024-01-15 11:11

imgaug库指南（21）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 10:32

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator类的CNN方法中进行修改defCNN(self,type):input=Input(shape=(64,64,3),name='input')h=self.conv2d(input,3
okimaru·2024-01-15 10:28

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0
盼小辉丶·2024-01-15 10:54

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击(Adversarial Attack)

PyTorch深度学习实战（28）——对抗攻击0.前言1.对抗攻击2.对抗攻击模型分析3.使用PyTorch实现对抗攻击小结系列链接0.前言近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多领域取得了突破性进展
盼小辉丶·2024-01-15 10:53

PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes

PyTorch深度学习实战（30）——Deepfakes0.前言1.Deepfakes原理2.数据集分析3.使用PyTorch实现Deepfakes3.1random_warp.py3.2Deepfakes.py
盼小辉丶·2024-01-15 10:51

深度学习笔记（六）——网络优化（2）：参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课前言在前面的博文中已经学习了构建神经网络的基础需求，搭建了一个简单的双层网络结构来实现数据的分类。并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途，其中，激活函数优化了神经元的输出能力，损失函数优化了反向传播时参数更新的趋势。我们知道在简单的反
絮沫·2024-01-15 10:49

人工智能让边缘计算更有价值!

LinkEdge的优势还体现在提升AI的实践效率，开发者可将深度学习的分析、训练过程放在云端，将生成的模型部署在边缘网关直接执行，优化良率、提升产能。另外
weixin_34056162·2024-01-15 10:02

GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备

GPT实战系列-简单聊聊LangChain搭建本地知识库准备LangChain是一个开发由语言模型驱动的应用程序的框架，除了和应用程序通过API调用，还会：数据感知:将语言模型连接到其他数据源具有代理性质
Alex_StarSky·2024-01-15 10:51

Python&aconda系列：GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本

GPU深度学习环境搭建：Win11+CUDA11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda以及对应版本一.01Pytorch和CUDA对应的版本及Pytorch和Python对应的版本及Python
坦笑&&life·2024-01-15 09:25

图机器学习年度汇集

一、深度学习模型优化在图机器学习领域，深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。
道亦无名·2024-01-15 09:35

教培行业校区运营顶层逻辑篇-东篱

初步形成了一套自有的标准体系教培行业运营对标互联网运营（B-C）教师对标互联网运营内容招生对标互联网运营方式渠道活动组织管理对标互联网文化，团队打造家庭课堂对标互联网运营用户粘性校区管理对标互联网运营对接全流程无论是B端还是C端，后续将从以下方面进行深度学习
24ee5b259965·2024-01-15 09:49

生成式预训练语言模型能否视作闭卷问答的知识库？

©原创作者|朱林论文解读：CanGenerativePre-trainedLanguageModelsServeasKnowledgeBasesforClosed-bookQA?论文作者：CunxiangWang,PaiLiu,YueZhang论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.251.pdf收录会议：ACL2021代码和数据集：https://
NLP论文解读·2024-01-15 08:45

通俗理解人工智能、机器学习和深度学习的关系

最近几年人工智能成为极其热门的概念和话题，可以说彻底出圈了。但人工智能的概念在1955年就提出来了，可以说非常古老。我在上小学的时候《科学》课本上就有人工智能的概念介绍，至今还有印象，但那些年AI正处于“寒冬”，很少在其他地方见到这个概念。现在人工智能这么热，普通人容易从科幻电影和媒体宣传上来理解人工智能，这就难免有很多误解的成分。漫威电影中的人工智能幻视，是一个超级英雄漫威电影中的AI人：幻视几
黑客悟理·2024-01-15 08:07

AI模型理解误区：微调垂直行业-VS-企业专属知识库或AI助理

-企业可以使用向量化数据化的方式建立自己的智能客服，使用本地知识库进行前后语义扩充。企业中优化提示词的场景，并介绍了使用开源框架LangChain来定制化优化提词工程的方法，以及如何利用大模型和
lichunericli·2024-01-15 08:56

imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-15 08:52

微调深度学习模型：初级指南

引言在深度学习领域，微调（Fine-tuning）是一种常见的实践，旨在优化预训练模型以适应特定任务或数据集。这对于那些希望利用已有模型来解决类似问题的初学者而言，是一个非常有用的技巧。
CCSBRIDGE·2024-01-15 08:51

研0或研一|如何快速入门深度学习？

一、经验建议1️⃣课程篇直接上手B站【小土堆PyTorch深度学习快速入门教程】，共计9h50min左右，预计一周就可以学完，比较偏向理论和实践相结合跟李沐学AIB站【动手学深度学习PyTorch版】刘二大人
-希冀-·2024-01-15 08:13

【Python】【深度学习】使用argparse模块和JSON管理深度学习模型的超参数

在深度学习中，超参数（如batch_size、learning_rate等）是重要的因素。我们通过调整超参数，可以得到不同的实验结果。因此，我们通常需要尝试大量不同的超参数设置，来获得较好的数据。
忘却的旋律dw·2024-01-15 08:08

书生·浦语大模型实战营作业（三）

基础作业：复现课程知识库助手搭建过程(截图)一开始的检索问答链输出结果，效果并不好，还有乱码。群里有人反映后助教说有可能是为了加速虚拟环境的创建，从本地的压缩文件创建导致的bug。
三省斋主·2024-01-15 07:45

书生·浦语大模型实战营笔记（三）

RAG：检索增强生成外挂知识库，对用户的问题首先从知识库中找到相关回答，再把问题和回答交给大模型，可以提高知识储备特点：可实时更新，新知识只要放到知识库中即可，较简单Finetune：微调对于新的数据集
三省斋主·2024-01-15 07:45

提取模型权重进行计算推理

pytorch获取全部权重参数、每一层权重参数自制深度学习推理框架-第七课-构建自己的计算图一、提取pytorch模型权重首先查看模型权重的各个层的大小分布情况：E:\Anaconda3\envs\pytorch1
dataloading·2024-01-15 07:43

轻松配置深度学习模型 ?

由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸如batch_size或num_epochs之类的参数或学习率调度程序的参数。
冷冻工厂·2024-01-15 06:26
上一页 60 61 62 63 64 65 66 67 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他