时序数据深度学习模型

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

chatgpt和文心一言哪个更好用

一、智能回复ChatGPT：ChatGPT是一种基于Transformer的深度学习模型，它能够通过上下文理解对话，并产生相应的回复。与传统的聊天机器人
前端御书房·2024-01-15 14:58

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

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，深度学习模型已经能够以接近甚至超越人类水平的完成某些特定任务
盼小辉丶·2024-01-15 10:53

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

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。预训练模型的选择微调开始于选择一个合适的预训练模型。这个模型应该在与你的任务相关的领域或相似任务上进行过训练。例如，如果你的任务是图像分类，你可能会选择在大规模图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型。数据准
CCSBRIDGE·2024-01-15 08:51

【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。这就带来了一个问题：我们的超参数散布在网络的各个角落，每次修改它们时，要从上到下翻阅大量代码块，甚至还有可能遗漏一些超参数。此外，如果我们想自动训练不同的超参数组合，这也是很难做到的。好在，这里有一个解决
忘却的旋律dw·2024-01-15 08:08

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

influxdb时序数据库修改数据保存时间

docker安装的时序数据库使用方式1、portainer的web端进入时序数据库命令行（或者docker命令进入时序数据库容器内部）influx-usernameadmin-password'123456'2
crud-boy·2024-01-15 06:28

Protecting Intellectual Property of Deep NeuralNetworks with Watermarking

构建一个生产级别的深度学习模型是一项非常复杂的任务，需要大量的训练数据、强大的计算资源和专业的人才。因此，非法复制、分发和派生专有的深度学习模型可能导致版权侵权，并对模型创建者造成经济损害。
暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

On the Robustness of Backdoor-based Watermarkingin Deep Neural Networks

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性ABSTRACT在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。
暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

自学习算法

3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循
.:::.·2024-01-15 04:26

如何从 Keras 中的深度学习目录加载大型数据集

一、说明数据集读取，使用、在磁盘上存储和构建图像数据集有一些约定，以便在训练和评估深度学习模型时能够快速高效地加载。
无水先生·2024-01-15 02:13

Transformer：深度学习的新篇章

扫码进群领资料Transformer，这个曾经默默无闻的深度学习模型，如今已经成为自然语言处理领域一颗耀眼的明星。从最初的机器翻译任务到如今
人工智能的光信号·2024-01-15 00:36

pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建

pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle
无穷升高的卡农·2024-01-14 22:19

Python轻松实现炫酷的手势检测

该库集成了大量的深度学习模型，短短几行代码，就可以快速实现一个炫酷的实例，本文就以手势检测为例，展示一下这个强大的开源库。
python慕遥·2024-01-14 21:53

从一到无穷大 #20 TimeUnion，适用于混合云的时序数据库？是玩具还是真实可用

本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。本作品(李兆龙博文,由李兆龙创作)，由李兆龙确认，转载请注明版权。文章目录引言论文块存储与对象存储统一数据模型高效的内存数据结构Elastictime-partitionedLSM-treeKeyFormatArchitectureCompactiononfastcloudstorageCompactiononslowc
李兆龙的博客·2024-01-14 21:22

药品不良反应智能监测系统，java药品不良反应（ADR)智能监测系统源码，基于SpringBoot+Vue+MySQL技术开发

java药品不良反应智能监测系统系统概述：基于AI技术和深度学习模型，系统构建ADR智能识别模型，实现病程记录分析，提取病程记录实体，并完成语义关系的分类识别。
淘源之家·2024-01-14 20:00

SABO-LSTM基于减法平均优化器优化长短期记忆神经网络的多输入单输出数据回归预测模型 （多指标，多图）MATLAB实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍LSTM（长短时记忆）是一种常用的深度学习模型，用于处理时间序列数据的预测和建模
机器学习之芯·2024-01-14 14:52

2023 IoTDB Summit：天谋科技高级开发工程师苏宇荣《汇其流：如何用 IoTDB 流处理框架玩转端边云融合》...

本次峰会汇集了超20位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库IoTDB的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案
Apache IoTDB·2024-01-14 07:13

win10 安装配置 Rust 环境和简单使用

不仅连续七年获得StackOverflow最受开发者喜爱的语言榜榜首，也在越来越多知名公司内部使用，比如：字节跳动和华为内部大量使用Rust、GitHub用Rust重写代码搜索引擎、蚂蚁金服用Rust重写时序数据库等等
JohnsonXin·2024-01-13 20:37

2022-03-23

在NLP项目中，你不能将原始文本直接输入深度学习模型。文本数据必须编码为数字，以用作机器学习和深度学习模型的输入或输出。Keras深度学习库提供了一些基本工具来帮助你准备文本数据。在本实验中，
跨象乘云·2024-01-13 20:29

深度学习模型中 argparse 模块Python 脚本的部分参数解读

尤其注意下面这句中的action="store_true"的作用解析：--resume_ckpt是一个标志参数，它不需要附加值。如果将该参数作为命令行参数传递给脚本，则resume_ckpt的值将被设置为True。action="store_true"意味着如果在命令行中指定了--resume_ckpt参数，则将其值设置为True。如果未指定该参数，则该参数的值将为False。help参数是此参数
Trouville01·2024-01-13 17:59

Paddle模型转ONNX

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow
牧羊女说·2024-01-13 11:45

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战3.2CNN的展望结语前言卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型
cooldream2009·2024-01-13 10:24

为什么要用时序数据库，influxDB 和 VictoriaMetrics 谁才是王者？

在数据库领域有一种数据库叫做时序数据库，那么相比于传统的关系数据库这种数据库有什么特点呢？首先我们需要了解一下什么是时序数据，以及它有什么特点？什么是时序数据？
surfirst·2024-01-13 10:08

2023 IoTDB Summit：天谋科技产品负责人赵馨逸《利其器：如何用 IoTDB 可视化控制台实现高效管理与运维》...

本次峰会汇集了超20位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库IoTDB的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案
Apache IoTDB·2024-01-13 08:26

TensorRT量化

TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、量化二、量化在TensorRT中的实现三、预处理（Preprocess)和后处理(Postprocess)总结前言学习笔记–恩培老师一、量化深度学习量化是将深度学习模型中的参数
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

checkpoint存的是参数还是模型?

模型参数是深度学习模型中学到的权重和偏置等参数，它们定义了模型的状态。当你在训练深度学习模型时，你可能会定期保存模型的参数，以便在需要时能够恢复训练或者用于推断。
不当菜鸡的程序媛·2024-01-13 04:32

DIEN模型 && GRU序列模型 && 什么是dropout参数？ && 什么是“探索和利用”机制？

DIEN模型DIEN（DeepInterestEvolutionNetwork）是一种用于推荐系统的深度学习模型。该模型于2018年由阿里巴巴提出，旨在解决传统推荐系统中静态兴趣模型的局限性。
Wzideng·2024-01-13 00:15

时序数据库

SELECT*,max(lp_index)FROMlp.tdm_lp_original_datawherets>='2023-12-2818:11:33.521'andts='2023-06-0318:11:33.521'andlp_time_ticks<='2023-12-2919:03:12.148'INTERVAL(20m)SLIDING(2m)
qq_22905801·2024-01-12 21:40

TDengine 签约积成电子

随着电力系统的复杂性和数据量不断增加，电力负荷、电压、频率等庞大的时序数据需要更高效的存储和处理能力，才能确保数据的可靠性和实时性。
涛思数据（TDengine）·2024-01-12 20:30

TDengine 时序数据库 研究学习以及实战

下载地址：TDengine发布历史及下载链接|TDengine文档|涛思数据下载客户端和服务端服务端和客户端的安装后TDengine客户端连接工具地址：ArchiveFiles|DBeaverCommunity添加驱动新增==》设置选择驱动类后设置里的类名就自动填写了，驱动下载地址：CentralRepository:com/taosdata/jdbc/taos-jdbcdriver添加连接（注意
my_styles·2024-01-12 20:26

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

学术论文模式–个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法
lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

用于马铃薯叶片病害预测的端到端深度学习框架（完整代码）

在这项研究中，提出了一种新的深度学习模型，旨在自动预测马铃薯叶部病害。框架包括图像采集、预处理、分割、特征提取和融合以及分类。为了训练和评估模型，我们利用公共马铃薯叶数据集：早疫病、晚疫病和健康叶片。
子虚先生√·2024-01-12 17:57

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：序列并行

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。
Python算法实战·2024-01-12 17:25

pytorch导出onnx时遇到不支持的算子怎么解决

在使用pytorch模型训练完成之后，我们现在使用的比较多的一种方法是将pytorch模型转成onnx格式的模型中间文件，然后再根据使用的硬件来生成具体硬件使用的深度学习模型，比如TensorRT。
zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:32

深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧

TensorRT可以加速深度学习模型在NVIDIAGPU上的推理速度，降低延迟和提升吞吐量，这对于实时应用如自动驾驶、机器人、AI
微学AI·2024-01-12 09:28

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

完整的代码流程演示效果在b站上可以观看找003期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果演示图图下：通过读取摄像头中识别到的水果再结合深度学习模型进行识别完整的代码展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的
bug_creat0r·2024-01-12 09:46

2023 IoTDB Summit：天谋科技高级开发工程师张金瑞《筑其形：如何轻松搞定 IoTDB 数据建模》...

本次峰会汇集了超20位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库IoTDB的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案
Apache IoTDB·2024-01-12 07:55

创业清华人丨 乔嘉林：破茧成蝶，时序数据库赋能工业物联网

天谋科技作为国内时序数据库商业化的探索者，以其高吞吐、高压缩、高可用的时序数据库产品，在
Apache IoTDB·2024-01-12 07:54

2023 IoTDB Summit：天谋科技高级开发工程师田原《尽其用：如何用 IoTDB 发掘数据的无限潜能》...

本次峰会汇集了超20位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库IoTDB的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案
Apache IoTDB·2024-01-12 07:19

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

数据科学(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。
weixin_39974882·2024-01-12 06:36

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习 代码

对于一个多层的深度学习模型，在分子图上训练主模型，在子图上训练层数较少的子模型，限制（损失是）主模型上与子模型的嵌入向量相似，保证子结构环境相似的节点在随着模型的层数增加时仍能保持相似的嵌入向量，意味着化学环境相似的结
wufeil·2024-01-12 04:57

influxDB

本文介绍了influxDB时序数据库及Go语言操作influxDB。InfluxDB是一个开源分布式时序、事件和指标数据库。使用Go语言编写，无需外部依赖。其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展。
雪上霜·2024-01-12 03:42

深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）

篇章十：TensorRT部署分析与优化方案目录前言：一、模型部署指标分析1.1FLOPS与TOPS1.2Rooflinemodel与计算密度1.3FP32/FP16/INT8/INT4/FP8参数二、模型部署的几大误区2.1FLOPS并不能衡量模型性能2.2TensorRT并非万能2.3CUDACorevsTensorRTCore2.41x1与depthwiseconv的部署缺点三、模型部署优化-
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署TensorRT加速（十一）：TensorRT部署分析与优化方案（二）

下篇内容预告：深度学习模型部署OpenVINO加速一、TensorRT分析模型推理性能分析：使用工具如Tens
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署OpenVINO加速--OpenVINO部署YOLOv5,YOLOv7模型

目录前言：一、安装OpenVINO二、OpenVINO核心组件和运行流程三、OpenVINO部署案例四、OpenVINO部署YOLO案例总结：PS:纯粹为学习分享经验，不参与商用价值运作，若有侵权请及时联系！！！前言：OpenVINO工具套件全称是OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计
咕哥·2024-01-11 19:58

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR
咕哥·2024-01-11 19:57

深度学习模型部署TensorRT加速 ：并行处理与GPU架构

长期栏目提示：今天开始，作者将学习TensorRT的相关知识，并会做一个长期不定期更新的栏目，主打路线依然是自学笔记，欢迎大家关注，点赞和收藏。第一章是基础知识，可能会有些枯燥，耐心看完对后更新的一些内容有更好的理解！篇章一：并行处理与GPU架构并行处理串行处理与并行处理的区别常见的并行处理有哪些GPU的并行处理GPU和CPU的并行处理MemoryLatencyCPU的优化方式GPU特点总结和链接
咕哥·2024-01-11 19:56

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。
胡伟成·2024-01-11 19:53
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