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深度学习开发实战
灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
在
深度学习
和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当神经网络在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning
Chauvin912
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2024-09-02 14:36
机器学习算法
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应用 - 大规模
深度学习
篇
其中,
深度学习
作为AI领域的璀璨明珠,凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力,正引领着一场前所未有的智能革命。大规模
深度学习
,作为
深度学习
技术的前沿阵地,更是将这一技术的潜力发挥到了极致。
绎岚科技
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2024-09-02 12:54
深度学习
算法
机器学习
深度学习
人工智能
算法
机器学习
百度飞浆目标检测PPYOLOE模型在PC端、Jetson上的部署(python)
部署目标检测模型前,需要配置好paddlepaddle的环境:开始使用_飞桨-源于产业实践的开源
深度学习
平台(paddlepaddle.org.cn)PC端和Jetson板卡端的部署方法相同,如下(直接放置部署和测试代码
代码能跑就可以
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2024-09-02 10:09
百度
目标检测
python
学习
计算机视觉
笔记
AI学习指南
深度学习
篇-门控循环单元的调参和优化
AI学习指南
深度学习
篇:门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据(如文本、时间序列等)方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏
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2024-09-02 09:05
AI学习指南
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基于yolov8的玉米病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的玉米病害检测系统是一款利用前沿
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技术开发的智能农业工具。该系统以YOLOv8为核心算法,通过大量玉米病害图片的训练,能够精准识别玉米害虫病害。
FL1623863129
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2024-09-02 08:58
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YOLO
Open3D mesh 拉普拉斯laplacian滤波
应用场景二、代码实现2.1关键函数参数详解返回值2.2完整代码三、实现效果3.1加入噪点的mesh3.2迭代10次3.3迭代100次Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址:Open3D点云算法与点云
深度学习
案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
3d
算法
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Windows下快速安装Open3D-0.18.0(python版本)详细教程
Open3D简介1.1主要用途1.2应用领域二、安装Open3D2.1激活环境2.2安装open3d2.3测试安装是否成功三、测试代码3.1代码3.2显示效果Open3D专栏算法目录Open3D点云算法与点云
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案例汇总
白葵新
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2024-09-02 05:38
python
计算机视觉
算法
图像处理
windows
3d
学习收获(第27周)
案子主要还是破产清算相关事宜,但与之前不同的是,这次从判断是否符合申请强制破产的条件这一程序开始,而不简简单单是对申请文件的一个梳理,因此在破产相关法律问题的细节上进行了一次
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:1、申请条件:拟申请破产的公司根据相关法律规定
王府凤
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2024-09-02 05:07
Ulord
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3:区块链应用场景解析
Ulord
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第三课对区块链的应用场景做了剖析,让我们对区块链有了更形象的了解。
luckfang
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2024-09-02 03:16
深度学习
100问29:rnn语言模型与传统的语言模型有何不同
嘿,你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗?传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型,它只能记住前面几个词,再多就不行啦,就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。但RNNLM可不一样,它就像有个超级强大的记忆宝盒。通过循环连接的隐藏层,它能记住老长老长一段历史信息呢,说不定能想起好久好久以前出现的词。就好像它有个神奇的小本本,把看到过的词都记下来,随时能翻出来用。传统语言
不断持续学习ing
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2024-09-02 01:10
人工智能
自然语言处理
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windows系统huggingface连接不上的解决方案
对机器学习和
深度学习
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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2024-09-02 00:34
windows
huggingface
连接不上
解决方案
深度学习
100问43:什么是过拟合
嘿,咱来聊聊过拟合是什么。想象一下,有个机器学习的模型就像一个学生在准备考试。如果这个模型对训练数据就像学生把课本上的题目背得超级熟,在训练数据上表现得那叫一个棒,就像学生在做课本上的题时成绩超高。但是呢,一旦碰到新的、从来没见过的数据,就傻眼了,表现得一塌糊涂。这时候就可以说这个模型过拟合啦。为啥会过拟合呢?一方面可能是这个模型太复杂了,就像学生学得太“死”,记住了训练数据里的一些小噪声和特别的
不断持续学习ing
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2024-09-01 23:28
人工智能
自然语言处理
机器学习
深度学习
中的梯度消失和梯度爆炸问题
在
深度学习
领域,随着模型层数的增加,我们常常会遇到两个棘手的问题:梯度消失(VanishingGradients)和梯度爆炸(ExplodingGradients)。
码上飞扬
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2024-09-01 23:57
深度学习
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梯度消失
梯度爆炸
深度学习
_模型调用预测
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*
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推荐算法
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python
如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络
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神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。
背包客研究
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2024-09-01 20:15
不平衡学习
分类
神经网络
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读《
深度学习
:走向核心素养》
3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现
深度学习
的关键环节。
深度学习
的场域,是多人共同参与的场域,学生在参与的过程中能够对话沟通、共同思考。
qingqianshiguan
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2024-09-01 20:27
nvidia cuda镜像说明
nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行
深度学习
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九品神元师
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2024-09-01 20:42
linux
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运维
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深度学习
中的困惑度Perplexity
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
Axlsss
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2024-09-01 20:11
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数学建模
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奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
AGI大模型老王
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人工智能
深度学习
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算法
大模型
AI大模型
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_数据读取到model模型存储
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
深度学习
模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*
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2024-09-01 19:35
推荐算法
深度学习
人工智能
深度学习
100问44:如何避免模型出现过拟合现象
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
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人工智能
自然语言处理
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【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的
深度学习
光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登
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【论文阅读系列】
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图像处理
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100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
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2024-09-01 18:56
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自然语言处理
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吴恩达
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笔记(24)-为什么要使用深度神经网络?
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
极客Array
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2024-09-01 16:18
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辅助驾驶 语言模型 文本生成图片 开源实现 OCR 通用聊天机器人
人工智能相关学习资源https://github.com/luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorialshttps://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Modelshttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guidehttps://github.com/Vi
EwenWanW
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prompt
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ChatGPT办公与科研应用、论文撰写、数据分析、机器学习、
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2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
PhyliciaFelicia
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2024-09-01 12:19
ChatGPT
python
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机器学习
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全流程Python编程、机器学习与
深度学习
实践技术应用
当前最新的技术动态,如大型语言模型和
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技术的发展,展示了
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和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455
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2024-09-01 12:49
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大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习
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|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
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前言:扩展能力接口进一步扩展了Node-API的功能,提供了一些额外的接口,用于在Node-API模块中与JavaScript进行更灵活的交互和定制。这些接口可以用于创建自定义JavaScript对象等场景。基本概念在理解Node-API扩展能力接口之前,需要了解一些基本概念:模块:一个模块是一个可重用的、独立的代码单元。它封装了相关功能,并可以被其他模块引用和使用。命名空间:命名空间是一种用于组
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
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AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和
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部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
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代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件
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A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,
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:图像数据分析的革命
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介绍本示例主要介绍了TabBar中间页面如何实现有一圈圆弧外轮廓以及TabBar页签被点击之后会改变图标显示,并有一小段动画效果。效果图预览使用说明:依次点击tabBar页面,除了社区图标之外,其它图标往上移动一小段距离。实现思路场景1:TabBar中间页面实现有一圈圆弧外轮廓将Image组件外层包裹一层容器组件,通过设置borderRadius以及margin的top值实现圆弧外轮廓效果。这里b
让开,我要吃人了
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—安全管理(权限开发)_鸿蒙 权限
自定义权限HarmonyOS为了保证应用对外提供的接口不被恶意调用,需要对调用接口的调用者进行鉴权。大多情况下,系统已定义的权限满足了应用的基本需要,若有特殊的访问控制需要,应用可在config.json中以"defPermissions":[]属性来定义新的权限,并通过“availableScope”和“grantMode”两个属性分别确定权限的开放范围和授权方式,使得权限定义更加灵活且易于理解
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-自定义TabBar,并添加动画效果
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
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【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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