深度学习模型性能分析

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。
Ambition_LAO·2024-09-15 05:15

什么是埋点测试，app埋点测试怎么做？

前言埋点测试是指在应用程序或网站中预设检查点，收集程序运行时的数据，以便于后续对程序进行性能分析或故障排查。
自动化测试 老司机·2024-09-15 04:37

实时监控或查看系统资源使用情况的工具——TOP

top命令是Linux下常用的性能分析工具,能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况,类似于Windows的任务管理器.下面详细介绍它的使用方法:（实时监控系统资源使用情况图）统计
summer@彤妈·2024-09-14 21:48

【ShuQiHere】快速排序（Quick Sort）：揭开高效排序算法的神秘面纱

在这篇博客中，我们将深入探讨快速排序的原理、性能分析以及如何通过优化策略进一步提升其效率。1.什么是快速排序？（QuickS
ShuQiHere·2024-09-14 14:00

深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！

大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
努力的光头强·2024-09-13 18:53

旅游网站设计与实现：SpringBoot框架案例分析

62.1JSP技术介绍62.2JAVA简介62.3MyEclipse开发环境72.4Tomcat服务器72.5SpringBoot框架72.6MySQL数据库8第三章系统分析93.1系统可行性研究93.2性能分析
2401_85763803·2024-09-13 16:43

应用Visual Studio Profiler分析CPU使用情况

在性能分析工具窗口中，选择CPUUsage选项，这将帮助你分析应用程序的CPU使用情况。2.‌运行CPU分析‌选择CPUUsage后，点击Start按钮。Vi
Rverdoser·2024-09-13 16:42

百行代码复现扩散模型-基于线性回归

文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。
李新然·2024-09-13 10:07

15-HDMI TVS管SPICE仿真及性能分析

TVS二极管参数选取1)确定被保护电路最大直流或连续工作电压、电路的额定标准电压和高端容限。2)TVS额定反向关断Vwm应大于或等于被保护电路的最大工作电压。若选用的Vwm太低，器件可能进入雪崩或因反向漏电流太大影响电路的正常工作。串行连接分电压，并行连接分电流。3)TVS的最大筘位电压咋应小于被保护电路的损坏电压。4)在规定的脉冲持续时间内，TvS的最大峰值脉冲功耗R必须大于被保护电路内可能出现
芯片SIPI设计·2024-09-13 09:59

人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装

背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
bw876720687·2024-09-13 02:06

【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络

一直以来，对于深度学习领域的开发者，可视化模型都是非常迫切的需求，今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式：在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站：Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
量子-Alex·2024-09-12 20:32

一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。
zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

Keras旨在简化深度学习模型的构建过程，使得开发者能够更加专注于实验和研究。本文将详细介绍Keras库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的
Rocky006·2024-09-12 03:46

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。
鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距

技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
毕设宇航·2024-09-11 18:07

深度学习算法，该如何深入，举例说明

实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。
liyy614·2024-09-11 14:12

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

【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

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

微积分在神经架构搜索中的应用

这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。
光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

基于深度学习的对抗样本生成与防御

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。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。
SEU-WYL·2024-09-09 21:49

基于深度学习的结构优化与生成

该技术通过使用深度学习模型分析和优化结构形状、材料分布、拓扑结构等因素，旨在提高结构性能、减少材料浪费、降低成本、并加快设计流程。
SEU-WYL·2024-09-09 13:51

UE5引擎工具链知识点

这包括但不限于游戏引擎本身（如Unity或UnrealEngine），以及围绕这些引擎构建的各种工具和服务，比如用于构建关卡编辑器、物理模拟工具、动画系统、脚本环境、调试工具、性能分析工具等等。
四代水门·2024-09-09 11:35

Infiniband网络架构的技术与性能分析

Infiniband格局寡头，性能占优  这篇文章探讨了网络交换机的性能优势，以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。然而，计算约束对这种正向关系产生了重要影响，导致在相同的计算约束下，总存在最佳的模型参数量和最大的模型有效程度。因此，如何最大限度地提高集群的计算资源成为了当前的核心问题。集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中，GPU利用率受限于
科技互联人生·2024-09-09 04:51

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。
SEU-WYL·2024-09-09 03:14

AMD在行动：揭示应用程序跟踪和性能分析的力量

AMDinAction:UnveilingthePowerofApplicationTracingandProfiling—ROCmBlogs导言Rocprof是一款强大的工具，设计用于分析和优化基于AMDROCm平台上运行的HIP程序的性能，帮助开发者找出并解决性能瓶颈。Rocprof提供了多种性能数据，包括性能计数器、硬件追踪和运行时API/活动追踪等。Rocprof是一个命令行界面（CLI）
109702008·2024-09-08 17:39

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）
Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
Network_Engineer·2024-09-08 12:31

目标检测-YOLOv2

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better
wydxry·2024-09-07 09:26

『点云处理任务 』用PCL库 还是 深度学习模型？

深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述：用于捕获地点云数据的表面特征，入法线估计、曲率计算、局部特征描述子（如FPFH、SHOT）等。3、点云配准：，用于将不同视角或不同时间的点云数据
爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析

Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来，已经在自然语言处理（NLP）的多个领域取得了显著的成果，尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用，并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的
liuxin33445566·2024-09-06 20:59

未来技术趋势的双翼之力

  一、引言  近年来，随着人工智能技术的飞速发展，我们见证了从简单算法到复杂深度学习模型的演进。
远方的、远方的、、、·2024-09-06 08:36

深入浅出C++ ——二叉搜索树

文章目录一、二叉搜索树概念二、二叉搜索树操作1.二叉搜索树的查找2.二叉搜索树的插入3.二叉搜索树的删除三、二叉搜索树的实现四、二叉搜索树的性能分析一、二叉搜索树概念  二叉搜索树又称二叉排序树/二次查找树
程序员Andrew·2024-09-05 18:02

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集
一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

算法学习-2024.8.16

一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三
蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个
Enougme·2024-09-04 00:00

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。
SEU-WYL·2024-09-03 22:22

Python编码系列—Python性能分析神器：cProfile的深度应用与实战案例

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
学步_技术·2024-09-03 14:29

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价
计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

linux perf

perf是Linux性能分析工具的集合，它提供了丰富的命令来收集和分析程序运行时的性能数据。
秋夫人·2024-09-03 02:15

【GaussDB】分布式性能分析常用的SQL

--查看连接数selectcoorname,usename,application_name,substr(query,1,50)asquery,statefrompgxc_stat_activitywherestate='active'andusename='xxx';selectcoorname,count()frompgxc_stat_activitywhereusename='cbsprd
俊男无期·2024-09-02 04:30

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*·2024-09-01 22:24

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:这是一个开发镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中进行深度学习模型的开发。该镜像包含了编
九品神元师·2024-09-01 20:42

深度学习_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*·2024-09-01 19:35

C++ 二叉搜索树

1.2二叉搜索树的性质1.3二叉搜索树的示例2.二叉搜索树的操作2.1查找节点2.2插入节点2.3删除节点2.4遍历节点3.二叉搜索树的实现4.二叉搜索树的应用4.1K模型4.2KV模型5.二叉搜索树性能分析
康熙38bdc·2024-09-01 17:26

【pytorch】TensorBoard的使用

TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，用于实时监控、调试和可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。
hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:09

基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集

基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作，使用了Rank_DETR；这个模型是基于detrex框架，而detrex框架又是基于detectron2
Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:22

什么是埋点测试，app埋点测试怎么做？

前言埋点测试是指在应用程序或网站中预设检查点，收集程序运行时的数据，以便于后续对程序进行性能分析或故障排查。
小码哥说测试·2024-08-31 20:16

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）

：2，主界面：3，部分功能演示如下（1）识别网络图片（2）GoogleNet分类（3）人脸识别（4）SSD目标检测（5）FasterRCNN目标检测资源链接（含源码）前言  还记得上学那会儿刚学完几个深度学习模型的
吾名招财·2024-08-31 06:10
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