伪装目标检测模型第21页

AI模型：追求全能还是专精？-- 之3：“智能”符号学诠释的程序逻辑分析

Q1、昨天的“之2：对“智能”的符号学诠释”对“智能”进行了全面的剖析，将智能最终解释为符号学的三个分支branch（语义、语用和语法）需要承担的具体责任和其对应所需要的能力。简单对应如下：语用-智能的功用及文本解释，语义-智能的意向和逻辑描述，语法-智能的法规和词典编纂（注意，昨天的说的是“智能的法规和标注字典”由于不太准确做了修正）。你的这种解析为“智能”提供了一个非常深刻且多维度的视角，将符

一水鉴天·2024-09-04 07:16

2022-11-18 星期五伪装了一天尾盘跳水

看盘10:08看大盘指数。如果向上攻击，良性。如果下到昨天下影线，有下跌的味道，后市不利。目前上证3111点，5日均3112点，在5日均下运行。整体重心下移。深圳指数，创业板指表现还好，向上攻击。各种指数之间有些不统一。10:19创业板是重仓信号，三大关系好，分时走的也好。1、5日线和10日线接近平行；2、K线上穿5日线和10日线；3、K线组合，昨天下影线，今天小阳线。上涨1.08%上证指数走的不

望江公园·2024-09-04 07:47

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。

道纪书生·2024-09-04 06:42

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。

fydw_715·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块

在本文中，我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面，我们提出了递归特征金字塔，它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。

小李学AI·2024-09-04 05:00

守护云安全：数据保护与合规的最佳实践

这种责任共担模型规定，云服务提供商负责保护其服务基础设施的安全，企业负责保护其在云环境中的数据和应用程序的安全。

网安加社区·2024-09-04 05:59

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：114标注数量(xml文件个数)：114标注数量(txt文件个数)：114标注类别数：1标注类别名称:["guanggao"]每个类别标注的框数：guanggao框数=165总框数：165使用标注工具：labelImg标

FL1623863129·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

真正的爱情，不是甜言蜜语海誓山盟，而是发自内心的关心和体贴

誓言可以编造，浪漫可以伪装，唯有心疼是来自于内心的情感。它欺骗不了别人，更欺骗不了自己，当有人担心你的生活起居，你的日常一切，总是在关心你，这个人就住进你心里了，什么是爱，爱就是惦记。

Sakura帆·2024-09-04 04:38

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

django admin添加自己的页面

建立模型如果要单独建一个页面，用于展示model的数据，可以新建一个model，继承自要展示的那个类classViewsByDayModel(ViewsByDay):#父类为要展示的model类classMeta

学习做游戏中·2024-09-04 03:19

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

Django中查询数据优化

adminlzzs·2024-09-04 02:13

Django Admin删除模型的“添加”和“删除”按钮

在管理模型OriginAdmin，添加以下方法：@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):...defhas_add_permission

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:43

12、Django Admin在列表视图页面上显示计算字段

两种方法：注册模型有两种方式，需要首先添加或者修改admin中的注册模型如下方式@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):list_display

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:12

LLM大模型落地-从理论到实践

简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径（可按需学习），后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架

hhaiming_·2024-09-04 01:12

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12

算法学习-2024.8.16

一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

9、Django Admin优化查询

要解决此问题，你可以重写管理模型中的get_queryset方法使用annotate聚合函数来计算相关的字段。

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:11

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker模型深度解析1.Docker架构Docker基于客户端-服务器架构模式。主要的组件包括：Docke

疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

linux服务器程序设计模型,Linux下几种并发服务器的实现模式(详解)

1>单线程或者单进程相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client不存在并发。2>循环服务器和并发服务器1.循环服务器：一个server只能一次只能接收一个client，当当前client结束访问之后才能进行下一个client的连接。2.并发服务器：一个server同一时间可以响应很多客户端的访问。3>select+多线程模式并

tianjiaxiaoer·2024-09-04 01:08

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

愿望

图片发自App羡慕沧海一粟的永远享受滋润长眠经历使人成长也让人颓废成长与颓废间徘徊就像北京的气候一半秋天一半冬天一半暧昧一半矜持别相信隔屏的谎言心机的伪装者不如傻瓜式的直白不求谁懂谁爱只求生活能安逸

拾殇F_H·2024-09-04 01:19

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。

凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

深度学习基础之循环神经网络

LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

0410.我在阅读请停止无效努力

模型和价值体系，也就是对事物的判断误区，知识零散化导致信息饥渴症，以及信息过载我通常是看到什么有用的信息全部接收下来，到应用的时候却找不到，这时候就需要建立一个知识体系了。

陈丽徜徉自由灵魂的天空·2024-09-04 00:08

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

Apache Struts2 S2-005 远程代码执行漏洞

ApacheStruts2ApacheStruts2框架是一个用于开发JavaEE网络应用程序的Web框架，质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互

夭-夜·2024-09-03 23:57

大庭广众之下教师吃学生剩下的饭菜，是勤俭节约还是颜面扫地？

学生动手做的模型学校的女足姑娘们下午要去市里比赛。为了让她们有好的体能，学校特意安排了一顿好的午餐，摆放到公共就餐区旁边的圆桌上，给姑娘们践行。

桐与花·2024-09-03 23:35

谈谈PhxSQL的设计和实现哲学（上）

PhxSQL完全兼容MySQL，建立在简单可逻辑证明的一致性模型之上，架构、部署、运维

OpenIMup·2024-09-03 23:53

Web后端开发

HTTP协议HyperTextTransferProtocol基于TCP基于请求-响应模型无状态的协议，不带之前的内容会话请求协议请求行请求方式，资源路径，协议请求头请求体和请求头有一个空行响应协议响应行协议

冰淇淋烤布蕾·2024-09-03 22:24

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

http协议

HTTP基于客户端/服务端（C/S）架构模型，通过一个可靠的链接来交换信息，是一个无状态的请求/响应协议。2.特点（1）HTTP是无连接：无连接的含义是限制每次连

weixin_30887919·2024-09-03 21:19

华为数据之道-读书笔记3

差异化的企业数据分类管理框架一、基于数据特性的分类管理框架二、以统一语言为核心的结构化数据管理结构化数据的共同特点是以信息架构为基础，建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。

baidu_38792549·2024-09-03 21:18

pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子

一、示例这里是一个示例，展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim

静心问道·2024-09-03 21:44

gitlab 包含模型文件，比较大，怎么上传

当你的GitLab项目包含较大的模型文件或其他大文件时，直接上传可能会遇到一些限制。

静心问道·2024-09-03 20:41

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

Java 内存模型-锁的内存语义

章节目录锁的释放-获取建立的happens-before关系锁的释放-获取的内存语义锁的释放-获取建立的happens-before关系锁是Java并发编程中最重要的同步机制。锁除了让临界区互斥执行之外，还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。如下所示，下面是锁释放-锁获取的示例代码classMonitorExample{inta=0;publicsynchronizedvoidwrit

markfork·2024-09-03 20:20

探索前沿科技：在本地系统上安装和使用Style TTS2进行高质量语音合成

我们正处于一个令人激动的时代，有如此多的选择，不仅在大型语言模型方面，还有现在的文本到语音（TTS）模型。

七哥的AI日常·2024-09-03 20:07

2.关于Transformer

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings

安逸sgr·2024-09-03 20:05

DETR3D 开源项目教程

DETR3D开源项目教程detr3d项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/detr3d项目介绍DETR3D是一个基于Transformer架构的开源三维目标检测框架

齐妤茜·2024-09-03 19:35

yolov8目标检测pyside6可视化图形界面+检测源码ui文件——用于计数统计

项目结构YOLOv8模型加载：加载预训练的YOLOv8模型。PySide6GUI：设计图形用户界面，用于显示检测结果和控制选项。摄像头/视频输入：从摄像头或视频文件读取图像帧。

毕设宇航·2024-09-03 19:05

3.关于Detr

关于Detr模型架构总体架构classTransformer(nn.Module):def__init__(self,d_model=512,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers

安逸sgr·2024-09-03 19:05

大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究

目录大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT

ZhangJiQun&MXP·2024-09-03 19:34

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