总线设备驱动模型第28页

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

Qt WebSocket

简介WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。允许服务端主动向客户端推送数据。

小飞侠hello·2024-08-30 15:28

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。

码大哥·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

FL1623863129·2024-08-30 15:57

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了

十分钟ll·2024-08-30 15:57

Ubuntu下修改Ollama的模型存储路径

Linux系统的默认存储路径是/usr/share/ollama/.ollama/models我想在Ubuntu下修改到/mnt/ollama-models做法如下：创建ollama服务的配置的覆盖文件sudomkdir-p/etc/systemd/system/ollama.service.dsudovim/etc/systemd/system/ollama.service.d/override

Jnchin·2024-08-30 15:25

深入讲解Linux内核网络设备驱动（图例解析）

1.接收数据包过程概述介绍数据包收包过程，有助于我们了解Linux内核网络设备在数据收包过程中的位置，下面从宏观的角度介绍数据包从被网卡接收到进入socket接收队列的整个过程：加载网卡驱动，初始化数据包从外部网络进入网卡网卡（通过DMA）将包拷贝到内核内存中的ringbuffer产生硬件中断，通知系统收到了一个包驱动调用NAPI，如果轮询（poll）还没有开始，就开始轮询ksoftirqd软中断

Linux加油站·2024-08-30 15:24

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

我们利用先进的算法和模型，为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案，帮助企业实现决策的科学化和智

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

xGen-MM（BLIP-3）：一组开放的大型多模态模型摘要1引言2相关工作3模型架构4训练5数据6实验7消融研究8结论摘要本报告介绍了xGen-MM（也称为BLIP-3），这是一个用于开发大型多模态模型

UnknownBody·2024-08-30 13:47

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。

walfar·2024-08-30 13:13

鸿蒙南向实战：LCD驱动框架开发

基于HDF（HardwareDriverFoundation）驱动框架构建的Display驱动模型作用如下：为LCD器件驱动开发提供了基础驱动框架，提升驱动开发效率。

小小煤球·2024-08-30 12:42

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

花千树-010·2024-08-30 12:38

USB PHY—— PHY 基础

USB控制器和PHY之间的总线主要有以下几种I2CUTMI+ULPIHSICI2C使用I2C控制PHY芯片UTMI(US

tyustli·2024-08-30 11:32

产品推荐 | 基于VU13P FPGA的4路FMC接口基带信号处理平台

接口基带信号处理平台，该平台采用1片Xilinx的VirtexUltraScale+系列FPGAXCVU13P作为信号实时处理单元，该板卡具有4个FMC子卡接口（其中有2个为FMC+接口），各个节点之间通过高速串行总线进行互联

迪普微社区·2024-08-30 11:01

工地工程车分类检测数据集 6300张带标注 voc yol

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。

计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

稳定压倒一切：DDR芯片的重要助手——VTT终端稳压芯片TPS51200

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）芯品快报：亚德诺（ADI）汽车音频总线A²B收发器AD2428

Victor-Tian·2024-08-30 10:28

一眼记住什么是MVVM

在Swift中使用MVVM(模型-视图-视图模型)设计模式模型（Model）：这是代表你的数据的类或结构。

文件夹__iOS·2024-08-30 10:27

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

听忆.·2024-08-30 10:51

AI模型：追求全能还是专精？

从专注于数学问题到处理主观营销策略，"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型AI是否代表了未来趋势？

vvvae1234·2024-08-30 09:20

Docker网络模型深度解析

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。

109702008·2024-08-30 09:18

graphrag论文精读

论文精读：FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（

Ramos_zl·2024-08-30 09:48

【深度学习】embedding的简单理解

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path

门前大橋下丶·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

数据库基本概述

DBMS按照一定的数据模型科学地组织和存储数据，能够高效地获取数据，提供安全性和完整性等统一控制机制

Cyzhouke·2024-08-30 08:05

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

Django的Form和ModeForm的作用

ac-er8888·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

shangjg3·2024-08-30 07:37

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

完整代码：PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现：从加载模型到检

机器懒得学习·2024-08-30 07:37

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

AI手写文字识别+签字+合同打印

HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等20+语言类型，识别准确率可达90%以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文、签名等多种场景，使用AI扩散模型推理识图

茂密的软件制作·2024-08-30 06:00

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。

SEU-WYL·2024-08-30 06:29

大模型训练优化方法

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

怎样写好提示词(Prompt) 二

加入思考过程我们在写prompt的时候，有时候会让大模型回答一个比较难的问题，有时候大模型面对这个问题，会回答出一些匪夷所思的答案，因此我们在提示词里加上”思考过程“有助于大模型纠正自己的回答。

笑笑布丁·2024-08-30 05:26

[LLM][Prompt Engineering]：思维链（CoT）

思维链思维链1.思维链提示方法和增强策略1.1简单的思维链提示1.2示例形式的思维链提示1.3思维链提示的后处理方案1.4拓展推理结构2.CoT的能力来源：为什么思维链提示能显著提升大语言模型在推理任务上的效果

Way_X·2024-08-30 05:26

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台，还提供了一个开源的AI搜索引擎框架，用户可以使用闭源或开源的大语言模型（LL

百态老人·2024-08-30 04:20

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI

CXDNW·2024-08-30 03:40

AI 模型：追求全能还是专精？

摘要：本文探讨了AI模型在全能与专精之间的选择，分析了如何对不同类型的AI模型进行全面评估和比较，包括衡量模型精度、速度、鲁棒性等关键指标的重要性，以及在不同应用场景中需要考虑的因素。

专家大圣·2024-08-30 03:08

AI模型：追求全能还是专精

全能型AI和专业型AI都有各自的优劣和潜力，而无法确定哪一类一定会更受欢迎。以下是一些考虑因素：全能型AI的优势：1.多功能性：全能型AI能够应对各种不同领域的任务和问题，具备更广泛的应用能力。2.综合性解决方案：全能型AI能够处理复杂的问题，提供综合性的解决方案，减少用户需要使用多个不同专业AI的情况。3.可定制性：全能型AI可以根据用户需求进行定制和学习，提供个性化的服务。专业型AI的优势：1

骑上单车去旅行·2024-08-30 03:08

MySQL空间函数ST_Distance_Sphere()的使用

这个函数使用的是球形大地模型，因此对于较短的距离，计算结果的精度比较高。

niceLiuSir·2024-08-30 02:33

【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp

【大模型】大模型CPU推理之llama.cppllama.cpp安装llama.cppMemory/DiskRequirementsQuantization测试推理下载模型测试参考llama.cpp描述

szZack·2024-08-30 02:31

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一

淮序_·2024-08-30 02:00

AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

文章目录Llamp.cpp环境配置Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介绍模型下载转换生成量化模型Anaconda环境安装运行Llamp.cpp环境配置[email protected]

mrbone11·2024-08-30 01:00

利用大模型通义点金直接解读财报

我们也知道ChatGPT，文心一言这一类大模型智能聊天应用，没有联网能力。不可以向他们咨询当前发生的事情。但只要加上接收实时数据的能力，它们便可以帮我们读取上市公司财报了。

懂一点的陈老师·2024-08-30 01:59

Visio2021下载与安装：附软件安装包+详细安装步骤

使用Visio这款工具，可以绘制业务流程图、组织结构图、项目管理图、营销图表、办公室布局图、网络图、电子线路图、数据库模型图、工艺管道图、因果图和方向图等，便于IT和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处

文采飞扬的阿文·2024-08-30 01:59

15图利用TCP/IP参考模型详解PC访问WEB服务器的数据通信过程

当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。

82e49a00e1e8·2024-08-30 01:12

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