模型优化尝试

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

Windows基础（端口篇）

以下是关于它的一些主要信息：发展历程早期阶段：1985年11月，微软推出Windows1.0，这是微软对个人电脑操作平台进行用户图形界面的首次尝试，但它并非一个完整的操作系统，只是基于MS-DOS的应用软件
Parrot 安全小子·2025-01-17 13:30

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

ElasticSearch(3) - 慢查询优化思路

要优化ES查询性能，可以从查询语句和表结构两个方面入。从查询语句优化角度，可以优化查询类型、合理使用fliter、限制字段返回等都是有效的方法。
川涂·2025-01-17 13:30

优化Elasticsearch搜索性能：查询调优与索引设计

在构建基于Elasticsearch的搜索解决方案时，性能优化是关键。本文将深入探讨如何通过查询调优和索引设计来优化Elasticsearch的搜索性能，从而提高用户体验和系统效率。
一勺菠萝丶·2025-01-17 12:29

es查询大文本效率_Elasticsearch 技术分析（七）： Elasticsearch 的性能优化

javajava8java开发Elasticsearch技术分析(七)：Elasticsearch的性能优化硬件选择Elasticsearch(后文简称ES)的基础是Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中
weixin_39672296·2025-01-17 12:59

好用的算法推荐工具全解析

一、引言在当今数字化时代，算法广泛应用于各个领域，从搜索引擎优化到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言，合适的算法推荐工具至关重要。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

深入探究 Vue 3 中动态组件加载与性能优化

然而，当我们开发中大型项目时，性能优化往往成为不得不面对的问题。
桂月二二·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

uniapp——差量编译

差量编译（IncrementalCompilation）是一种编译优化技术，它旨在提高编译速度和效率。
modaoshi51991·2025-01-17 12:52

Python 网络爬虫进阶：动态网页爬取与反爬机制应对

因此，本篇文章将深入探讨以下进阶主题：如何处理动态加载的网页内容应对常见的反爬机制爬虫性能优化通过具体实例，我们将探讨更复杂的网络爬虫开发技巧。
m0_74824534·2025-01-17 12:21

vue中的那些事（刷新+key+v-if,v-for）

页面不刷新解决方法解决思路：解决方法：注意事项：vue3中解决方案解决思路：解决方法：注意事项：vue中key一、基本概念二、`key`的作用三、`key`的原理四、`key`的使用注意事项五、总结六、性能优化方面七
放逐者-保持本心，方可放逐·2025-01-17 11:49

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

Java并发编程：线程池优化实战指南

Java并发编程：线程池优化实战指南1.线程池的核心概念在Java并发编程中，线程池是管理线程的利器。它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。
莫非技术栈·2025-01-17 11:48

其实数据分析，只是在筛选没有准备的人，写给正在求职的你们。。。

（2-3个月）第三阶段：实践项目参与（3-6个月）第四阶段：行业知识学习（持续进行）第五阶段：持续学习与提升（长期）3数据分析师如何提升自己的SQL技能深入学习SQL基础语法参与实际项目实践学习SQL优化技巧拓展
莫叫石榴姐·2025-01-17 10:07

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

如何在 Docker 中限制CPU和内存的使用 ？

设置适当的内存和CPU限制对于优化Docker性能至关重要，确保每个容器在不使主机负担过重的情况下获得必要的资源。
·2025-01-17 10:53

掌握Linux top命令：优化系统性能的关键

Linuxtop命令：系统性能监控与优化指南top命令是Linux系统中优化系统性能的关键工具之一。通过实时监控系统资源，top帮助管理员和开发者迅速定位性能瓶颈，进行有效优化。
·2025-01-17 10:23

Next.js 15 重大更新解析

这次更新重点优化了开发工作流程、性能表现，并加强了安全性。现在就来深入了解这些新特性。自动化升级工具Next.js15引入了全新的codemodCLI工具，大大简化了版本升级流程。
·2025-01-17 10:51

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。
LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28

环境变量设置之后，pycharm 中程序获取不生效？

问题背景当环境变量设置在远程服务器上时，通过本地Python脚本链接远程服务器，尝试使用以下代码获取环境变量可能会失败：chrome_path=os.environ.get('CHROME_PAT
drebander·2025-01-17 08:23

Pycharm报错：libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile

如果您想要消除这个警告信息，可以尝试更新libpng库或者修改图片的颜色空间配置文件。pipinstall--upgradelibpng安装报错可能是没有更新库，可以检查pip要更新的
a里啊里啊·2025-01-17 08:49

AWS云计算概览（自用留存）

目录一、云概念概览（1）云服务模型（2）云计算6大优势（3）web服务（4）AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（
给bug两拳·2025-01-17 08:46

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。
海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

postsql rollback实例

基本的ROLLBACK示例以下是一个简单的例子，展示了如何使用BEGIN开始一个事务，然后根据条件选择是否COMMIT或ROLLBACK：Sql深色版本BEGIN;--尝试插入
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 07:40

notepad++ 解决报错信息“please select xml schema(xsd)”

报错信息"PleaseselectXMLschema(XSD)"通常出现在使用Notepad++编辑XML文件时，当Notepad++的XMLTools插件尝试验证XML文件的正确性时，如果没有为XML
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 07:09

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析-CSDN博客device_node：解压设
憧憬一下·2025-01-17 07:08

星火文档问答上线！定制你的专属知识库

放眼全球，大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面，越来越多工作实现自动化与智能化。
AI 研究所·2025-01-17 06:06

# 边缘计算的未来：推动实时智能化应用的关键技术 随着物联网（IoT）、5G和人工智能（AI）的发展，边缘计算正在成为推动智能化应用的重要技术之一。通过在设备本地或网络边缘进行数据处理，边缘计算能够

与云计算相比，边缘计算能够在网络的“边缘”进行更多的智能处理，从而优化整体系统的效率和可靠性。本文将探讨边缘计算的核心概念、应用场景、未来发展
小zzzzzzzz·2025-01-17 06:03

事务隔离机制（超详细）

持久性事务的生命周期一、开始事务二、执行事务操作三、提交事务四、回滚事务五、事务结束事务的并发控制一、并发控制的基本概念二、并发控制的目标三、并发控制的方法四、并发控制中的其他问题五、并发控制的实现与优化事务隔离机制又是什么
上官花雨·2025-01-17 06:33

C#关于架构框架与的CRUD思考

它将应用程序分为三个主要部分：模型（数据和业务逻辑）、视图（用户界面）和控制器（处理输入并响应）。这种分
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 06:30

数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理

在数据仓库设计中，复用性是一个关键原则，它不仅能提升数据资产的使用效率，还能降低开发成本、优化系统运维。
PersistDZ·2025-01-17 06:30

mac地址是用来做什么的

MAC地址是数据链路层（OSI模型的第二层）使用的地址，主要用于局域网（LAN）内设备之间的通信。MAC地址的作用：设备标识：MAC地址在局域网（LAN）中唯一标识设备，类似于设备的身份证号。
毛毛的毛毛·2025-01-17 05:57

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙·2025-01-17 05:55

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。
·2025-01-17 05:12
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