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深度学习
:图像数据分析的革命
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技术在其中扮演着核心角色。
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2-80 基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测
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matlab工程应用
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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
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吾名招财
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基于yolov8的安全帽反光衣护目镜检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿
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快速使用transformers的pipeline实现各种
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目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
E寻数据
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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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百度飞桨教程(一)
百度飞桨(paddle),是一个开源的
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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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训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高
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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
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docker部署snipe-it资产管理系统
Snipe-IT是一个基于Laravel构建的免费开源(FOSS)项目,主要能够
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谁拥有哪台笔记本电脑、购买时间、可用的软件许可证和附件等1.docker服务和docker-compose使用pip方式安装
野猪!林霸主来了!快趴下!
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算法:卷积神经网络的原理与应用
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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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的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
AI大模型应用之禅
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计算科学
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基于
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随着
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技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
A等天晴
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计算机视觉
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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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大模型
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游园随笔
树上知了知了,园中湖面如镜,路上
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溪乐兮
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2024-08-30 22:25
安神的投资札记——指数
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周报(20220211)
从我
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的指数来说,5个上涨,2个下跌,上涨比下跌的多,所以我认为这还是实现了开门红。
echo安神
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2024-08-30 19:53
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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
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同时,伴随着
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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。
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2024-08-30 19:57
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谈谈立计划这件事
最初级的是外界影响最小的,如果整个计划的执
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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
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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。
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2024-08-30 19:25
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如果链表中有某个节点,可以通过连续
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算法是程序的灵魂
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SEO之搜索引擎的工作原理(一)
搜索引擎的工作过程大体上可以分成三个阶段:(1)爬行和抓取:搜索引擎蜘蛛通过
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人贩子喜欢拐卖什么类型的女性
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2024-08-30 17:24
Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和
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人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
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2024-08-30 16:06
人工智能
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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2024-08-30 16:06
电脑
AI中的核心概念解读:
深度学习
、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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2024-08-30 16:31
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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
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昇思25天学习打卡
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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
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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,
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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
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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
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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)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
版本控制:保存不同版本的模型有助于
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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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《
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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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2024-08-30 12:52
清明
“清明时节雨纷纷,路上
行人
欲断魂。”在这时候,我似乎看见久违的祖父了。他的花白的胡须,总是在我犯错的时候跳起一支舞蹈来。同着他的教诲,我长大了……我长大了,他却苍老了。
幻灵音弦
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2024-08-30 12:20
A股一周展望:低开探底是岁末年初加仓好时节
详细做法见文末大势
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……【一周行业看法】目前上证指数依旧在日线级别的上涨趋势中,但是因为新的变异病毒事件,
宣继游
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2024-08-30 11:41
基于RK3568智慧交通-雷达视频融合一体机,支持鸿蒙
雷视融合一体机具备全天候和长距离的检测属性,除了统计车流量外,还可监测、
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车辆的运动行为特征,锁定车辆信息。同时,雷视融合一体
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA
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自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
(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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】embedding的简单理解
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
旅途中的宽~
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2024-08-30 09:47
深度学习笔记
深度学习
embedding
nginx 客户端返回499的错误码
最近几天就把这个问题
跟踪
定位了一下,这里做个记录网络架构和背景我们服务架构和错误码是上面这样的,上游服务日志没有记录,无法确定kong到上游服务的连接和请求细节。
飞翔码农
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2024-08-30 09:15
openresty
nginx
nginx
运维
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营
深度学习
详解进阶Task02
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。
z are
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人工智能
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深度学习
中Embedding的理解
在
深度学习
领域,Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息,表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉
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神经网络基础模型关键点
NN技巧
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embedding
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速通系列:贝叶思&SVM
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%
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支持向量机
人工智能
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冬之神至
冬之神至图片发自App早上,入了小寒的天气愈发冷得钻心,而且从医院出来,又风乍起,天透点蒙蒙亮,赶去接孩送孩,路中间的雪已乱,路灯还亮着,街上
行人
寥寥,冷冷清清的,只有偶然的米线店,牛肉水煎包店,还有各类汤馆会开门早些
拙兰
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2024-08-30 08:15
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·贝叶斯优化和optuna
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
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模型评估
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【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到
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【ShuQiHere】引言:神经网络与
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的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。
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实战(27)—— PyTorch分布式训练
本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
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PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
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领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。
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深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1:找到一维张量的最大值示例2:在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在
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