深度学习数据集第4页

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

Ven%·2024-09-11 11:47

torch.stack()方法在数据集构造中的应用

torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中，e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量，形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时，多个向量会堆叠成一个新的二维张量，形状为[num_sentences,hidden_size]，其中num_sentences是句子的数量。如

大多_C·2024-09-11 11:47

基于深度学习的基因组数据分析

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

逼子歌·2024-09-11 10:09

【题目】数据分析与数据思维选择题

1.以下选项中不属于数据预处理的是（）A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析：选B。

天启和风·2024-09-11 08:28

探索Plaid Quickstart：一站式金融数据集成解决方案

探索PlaidQuickstart：一站式金融数据集成解决方案在金融科技领域，快速而安全地获取和处理银行数据至关重要。

杭臣磊Sibley·2024-09-11 08:27

Spark底层逻辑

以下是Spark的底层逻辑的详细介绍：1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算，包括：RDD（ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集）：RDD是Spark

傲雪凌霜，松柏长青·2024-09-11 04:29

大数据分析与安全分析

大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据：是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征：海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多，包括结构化

Zh&&Li·2024-09-11 03:21

数据中台建设方案-基于大数据平台(下)

数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。

FRDATA1550333·2024-09-11 03:49

MIT6.824 课程-MapReduce

MapReduce：在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型，它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。

余为民同志·2024-09-11 00:31

CSP-J 算法基础选择排序

选择排序的时间复杂度为O(n²)，不适合大数据集，但由于其实现简单，通常被用于教学和理解基本排

人才程序员·2024-09-10 23:26

【Python】文件读写（CSV、Excel）

以数组方式读文件deflistReader():withopen("user.csv",encoding="UTF-8")ascsvFile:#读文件csvData=csv.reader(csvFile)#数据集合

素颜清风宛如月·2024-09-10 22:45

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

逼子歌·2024-09-10 18:49

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root=".

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

说说百度大模型算法工程师二面经历

2.Leetcode题具体题意记不清了，但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的

AI小白熊·2024-09-10 08:15

第三章-数据预处理

数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。

moke冲冲·2024-09-10 08:11

mongoDB 对一个做了索引的字段，要不要给默认值？

MongoDB中的索引与字段设置在MongoDB中，索引可以帮助提高查询性能，特别是在处理大规模数据集时。

hongkid·2024-09-10 07:35

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数

FL1623863129·2024-09-10 04:12

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

Loutos 开源项目教程

MacandLinuxoperatingsystems项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/loutos1.项目介绍Loutos是一个开源项目，旨在提供一个高效、灵活的解决方案，用于处理大规模数据集

甄如冰Lea·2024-09-10 00:34

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

starrocks和clickhouse数据库比较

它设计用于高效处理大规模数据集，并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

垂类大模型：领域专家参与的重要性

这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。然而近年，AI领域经历了重大变革。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

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