感知量化训练

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa
安陆米香·2025-01-20 15:05

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。
非凡暖阳·2025-01-20 12:01

[转载]Python量化交易平台开发教程系列0-引言

B9%B3%E5%8F%B0%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%95%99%E7%A8%8B%E7%B3%BB%E5%88%970-%E5%BC%95%E8%A8%80/为什么用Python来开发量化交易平台目前本人所
dijiesa4351·2025-01-20 09:00

股票量化交易进阶：构建回测框架backtrader

在量化交易领域，回测是一个重要的环节。回测框架可以帮助我们验证投资策略的有效性，并评估其在历史数据上的表现。
InUnix·2025-01-20 09:59

水位监测系统|远程水位监测|水位自动监测

远程水位自动监测系统组成感知层：水位计、雨量计、流量计、工业摄像头、(水质检测仪)网络传输层：计讯物联水利RTU遥测终端应用
Susie酱·2025-01-20 08:23

HarmonyOS Next模型轻量化中的数据处理优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关的数据处理优化技术细节，基于实际开发实践进行总结。
SameX-4869·2025-01-20 08:18

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力。随着ChatGPT的推出，这一技术日益走进大众视野，这也预示着一个由生成式AI塑造的未来正在加速到来。与此同时，MetaAIMetaAI在2023年推出了LLama（LargeLan
Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。
和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

图像生成大模型：Imagen 详解

本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？
转角再相遇·2025-01-20 04:17

知识付费的理由不能是焦虑

有不少同学是重度知识付费用户，当然我其实也算其中一类，付费的课程，社群，训练营，圈子等等都不少。有人属于为改变付费，有人属于为焦虑付费。
小路哥v·2025-01-20 04:14

人工智能伦理：技术发展背后的思考

AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。
m0_72547478·2025-01-20 04:13

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。
码字仙子·2025-01-20 00:03

这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

前言GAN似乎离不开大量的训练数据量。
weixin_39972741·2025-01-20 00:03

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

Python连接券商API有哪些步骤？需要掌握哪些关键技术与知识？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>API的概念与功能API即应用程序接口
股票程序化交易接口·2025-01-19 23:24

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

隐语课程 隐语架构概览学习笔记

人群画像：作为隐语的直观入口，隐语保护计算从业者均应该关注产品：SecretPad：轻量化安装、快速验证POC、可定制集成；多部署形态：中心模式、P2P模式全栈产品：MPC、TEE、SCQLSecretNote
皓月雪·2025-01-19 22:43

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 22:42

使用过的 DAC 器件使用总结

量化处理：根据输入的二进制值，确定对应的模拟输出电平。通常，n位DAC可以表示2^n个不同的离散电平。转换为模拟信号：通过内部的电阻网络或其他方法将量化后的电平转换为模拟电压或电流信号。
Major_pro·2025-01-19 22:41

车载软件架构 --- 车载控制器软件开发过程

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强
车载诊断技术·2025-01-19 21:36

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 21:01

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布，基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能（AGI），其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能
大模型扬叔·2025-01-19 20:29

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！
智识小站·2025-01-19 20:23

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型
大模型常客·2025-01-19 19:21

电子电气架构 --- ECU故障诊断指南

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强
车载诊断技术·2025-01-19 19:18

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型
·2025-01-19 19:54

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

电动智能汽车的未来

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强
车载诊断技术·2025-01-19 16:55

【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案：汽车自动驾驶的两种路径

在这场技术竞争中，激光雷达（LiDAR）和纯视觉（Camera-based）方案是目前最为常见的两种感知技术。它们各自有独特的优势和挑战，决定了它们在自动驾驶中的应用场景和市场定位。
wit_@·2025-01-19 16:23

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。
wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？
小小小小祥·2025-01-19 15:40

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

css中的优先级和继承

（3）特性值(权重)通过4个特性值来量化一个选择器Thousands声明在元素的style属性中。特性值记为1000Hundr
挽风莬·2025-01-19 12:51

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
马拉AI·2025-01-19 12:48

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

Feign的原理及概念

Feign可以做到使用HTTP请求远程服务时就像调用本地方法一样的体验，开发者完全感知不到这是远程方法，更感知不到这是个HTTP请求。
CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。
cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？
kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第三讲 隐语架构

第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品，降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad：轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote
huang8666·2025-01-19 05:14
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