构建组装模型第43页

关于 Vue/React 的 cli 中运用 webpack 打包的原理简单解析

webpack-cli的打包关于webpack对前端工程中进行资源文件进行打包处理的过程中，运用到的核心插件主要是webpack和webpack-cli，在react和vue对于打包各自工程中的cli则是进行了自定义的构建

F-125·2024-08-30 12:41

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

【前端面试题】前端工程化、Webpack、Vite、Git项目管理相关问题

答案：前端工程化是指在前端开发中应用系统化、自动化和标准化的方法，包括模块化、组件化、自动化构建、测试等，以提高开发效率和代码质量。

快乐点吧·2024-08-30 12:39

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

前端面试题-Vite的打包速度为什么比Webpack快?

今天继续为大家分享一道面试题大家都知道,Vite和Webpack是前端开发中用来构建项目的两个框架,Webpack是针对Vue2的,而Vite则是为vue3量身定制的,他们有哪些区别呢?

爱学英语的程序媛·2024-08-30 12:04

浅谈【数据结构】树与二叉树之哈夫曼树

目录1、哈夫曼树1.1哈夫曼编码1.2哈夫曼树1.3构建一棵哈夫曼树谢谢帅气美丽且优秀的你看完我的文章还要点赞、收藏加关注没错，说的就是你，不用再怀疑！！！

超级飞侠12138·2024-08-30 11:03

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

深入理解Spring Boot的开箱即用与自动装配特性

SpringBoot通过提供一系列的“Starter”依赖和自动配置功能，能够快速构建应用，而无需手动配置大量

拾柒mm·2024-08-30 11:28

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

《世界史：近代史编》读书笔记 | 谈理性认知

陪读爸爸·2024-08-30 10:14

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

Spring Boot 和 React 文件上传与下载教程

在本教程中，你将学习如何使用SpringBoot构建文件上传和下载的后端功能，以及使用React实现前端界面。示例中还包括文件预览的功能。

DZSpace·2024-08-30 09:19

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

使用纯 python 实现 Instruments 协议，跨平台 (win,mac,linux) 获取 iOS 性能数据

前言获取iOS性能数据，一直都是比较麻烦的事情，之前在构建测试框架&平台的时候，获取iOS性能也是没有什么好的办法，也只能使用比较原始的方式，获取非越狱iOS性能数据，例如xcode调试可以获取，Instruments

TesterHome·2024-08-30 08:13

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

写作班第五课//复盘：如何构建自己的写作框架？

这是一篇6月11日的复盘总结，趁着端午假期补了上来，虽然有些晚，但永远比不做强呀！又是给自己加油打气的一天。一、报刊文1、结构式问题简单来说，就是三步走战略：提出问题，分析问题，总结问题。果果老师以自己的文章《活在当下，感知生命》为例，因家中树木枯死重生提出关于生命的问题，再借以自己生活中的感受作为分析问题的材料，最后以“生命因生而成长，也因活而充满质感”作为结尾的升华。2、总分总结构这是写作的万

七碗米饭·2024-08-30 07:04

【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

智慧地选择

你的工作不是成为一名销售员，你是在创业，这个“业”就是构建网络。所以当你在不同的网络营销公司中进行选择时，你首先要考虑的是：这家公司能帮助我成为一名优秀的网络构建者吗？网络营销的这套体系能让

千金一刻·2024-08-30 07:08

cocoscreator的分包方案进阶优化

子游戏的分包热更新，如果还没有，请阅读这篇文章一、代码加密如果你是使用和我类似的方案实现的大厅-子游戏分包热更新，那么你肯定会遇到代码加密的问题，因为做分包方案的前提是获取setting.js的内容，而如果在构建的时候勾选加密

韩式炸鸡·2024-08-30 07:59

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

神经网络分类任务python入门

数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

百日筑基第六十二天-持续集成和持续交付的 pipeline 概念

百日筑基第六十一天-持续集成和持续交付的pipeline概念在软件开发中，Pipeline是一种自动化的过程，它包括从开发人员提交代码，到代码构建，测试，部署等一系列的步骤。

不要飞升·2024-08-30 05:54

vite打包工具的简单使用

vite打包工具的简单使用Vite是一个由Vue.js核心团队开发的现代前端构建工具，它专注于提供更快的开发体验和高效的构建性能。

Software攻城狮·2024-08-30 04:20

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

推荐Monibuca/webrtc插件：新一代实时通信解决方案

此项目将WebRTC的强大功能与Monibuca的模块化设计相结合，使开发者能够轻松构建视频会议、直播互动、在线教育等实时应用。技术分析Monibuca框架Monibuca是一个高度模块化和可

戴洵珠Gerald·2024-08-30 04:18

突破编程_C++_设计模式（组合模式）

代码一：以下是一个简单的示例，展示了如何在C++中使用组合模式来构建一个简单的文件系统目录结构。

Qpeterqiufengyi·2024-08-30 04:16

Vue-cli创建单页面网页

项目名选择预设环境使用键盘的上下键进行选择，enter键确定默认情况下是default(bableeslint)bable:下一代JavaScript编译器，将es6语法编译为es5语法eslint:规范代码行为，可组装的

caiyiii·2024-08-30 03:55

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

机器学习之决策树与随机森林的实现

随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数

SEVEN-YEARS·2024-08-30 03:39

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

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