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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
【ShuQiHere】在
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leetcode题解-336. Palindrome Pairs
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Leetcode 336. Palindrome Pairs- FB tag
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百度飞桨教程(一)
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怎么这么多名字都被占了
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第T10周:数据增强
>-**本文为[365天
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系列70:模型部署torchserve
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
IE06
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算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与
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AI大模型应用之禅
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A等天晴
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2024-08-30 22:45
计算机视觉
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平均睡眠时间7.7小时就算少了么
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2024-08-30 22:48
Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
对机器学习和
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拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
herosunly
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2024-08-30 22:13
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java 使用zookeeper包实现zookeeper分布式锁
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Cesium笔记 加载kml文件 以线为例
letkmlDataPromise=Cesium.KmlDataSource.load(kmlUrl,{camera:vm.viewer.scene.camera,canvas:vm.viewer.scene.canvas,cl
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Y青阳
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【Python进阶】Python爬虫的基本概念,带你进一步了解Python爬虫!!!
网络爬虫在信息获取、
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、搜索引擎构建等方面发挥着关键作用。二、工作流程确定目标网站:明确需要抓取数据的网站和具体页面。分析网页结构:使用开发者工具查看网页的HTML结构,确定数据存放的位置。
程序员陌陌
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2024-08-30 21:05
python
爬虫
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Netty UDP
Netty在UDP(用户数据报协议,UserDatagr
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rotocol)通信中的应用非常广泛,特别是在对实时性要求较高、对数据准确性要求相对较低的场景中,如视频传输、语音通信等。
王小工
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2024-08-30 20:02
java
udp
网络协议
网络
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nio
UVM TLM之analysis_port的write函数
analysis_imp)没有阻塞和非阻塞概念在analysis_imp所在的模块必须定义一个write函数;write函数收到的数据放到run_phase中处理需要存放到队列中并借助一个event;(ex
amp
le
斐非韭
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2024-08-30 20:30
uvm
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100问23:什么是前馈型神经网络
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
不断持续学习ing
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2024-08-30 19:57
人工智能
自然语言处理
机器学习
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数据挖掘
与机器学习
同时,伴随着
深度学习
的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。
科研的力量
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人工智能
ChatGPT
python
数据挖掘
机器学习
神经网络
随机森林
决策树
贝叶斯
大模型是如何炼成的:揭秘
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训练的秘密与优化技巧
本文将通过具体案例,带你走进
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训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。
AI大模型_学习君
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2024-08-30 19:25
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大模型训练
ai大模型
LLM
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音视频入门基础:WAV专题(6)——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息
3.pts:PresentationTimest
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cuijiecheng2018
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2024-08-30 19:54
音视频技术
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做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
以下是一些主要原因:1.GPU不适合
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AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是
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和大模型训练的首选)不同。
路人与大师
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电脑
Centos7离线安装Kafka+zookeeper+SASL安全认证
tar–zxvfapache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz3.进入到conf目录cd/opt/apache-zookeeper-3.5.8-bin/conf/4.复制配置文件cfgcpzoo_s
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weixin_38683859
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AI中的核心概念解读:
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、机器学习、神经网络与自然语言处理
然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是
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、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
wypdao
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R语言基础-文档检索与环境配置-2019-06-29
Startup`查看与R有关的启动文件信息;`ex
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le("foo")`,函数foo的使用示例(引号可以省略)`RSiteSearch("foo")`,以foo为关键词,查询整个http://search.r-project.org
天涯清水
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昇思25天学习打卡
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和
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中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵
十分钟ll
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视觉检测
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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
在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过
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技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
FL1623863129
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YOLO
人工智能
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赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新
一、引言随着大数据时代的到来,
深度学习
技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在
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领域的深厚积累,为企业提供高效、精准的数据分析解决方案,助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云
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2024-08-30 14:20
深度学习
数据分析
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动手学
深度学习
(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
在
深度学习
中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用
深度学习
框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。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。
walfar
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2024-08-30 13:13
pytorch
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pytorch
学习
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(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。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar
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2024-08-30 12:42
pytorch
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PyTorch
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实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个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
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PyTorch深度学习实战
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pytorch
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bootstr
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下拉列表-坑
对bootstr
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bubbleoO0
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《
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走向核心素养小学数学》读书第四期
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
Lethe不迷糊
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模糊C-means算法原理及Python实践
Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、
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doublexiao79
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算子Halcon提供了大量的边缘滤波器,最常用的是Sobel滤波器。它是一种经典的边缘检测算子,速度和效率都非常令人满意。
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(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.
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【
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文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。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)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
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在网络安全中常见的windows和linux命令
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阿贾克斯的黎明
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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
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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。
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神经网络基础模型关键点
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