深度学习训练数据集准备

SpringBoot+Mybatis 实现简单的学生书籍管理系统

一、准备工作1.使用Navicat创建数据库表2.导入依赖包和对应的数据库驱动在resources/application.propertiespom.xml下导入依赖包org.mybatis.spring.bootmybatis-spring-bo
Chronoluckyy·2025-02-20 09:06

使用LlamaIndex查询 MongoDB 数据库，并获取 OSS (对象存储服务) 上的 PDF 文件，最终用Langchain搭建应用

下面我们将详细介绍如何将这些步骤结合起来，构建一个系统：1.环境准备首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstallllama_indexpymongolangchainopenaiboto3pdfplumberpymongo
朴拙Python交易猿·2025-02-20 09:33

数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势 ＞＞ DataBall

数据集handpose数据集handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点：*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括：二维
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练
是纯一呀·2025-02-20 08:57

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。
人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

【面试准备】运维工程师

面试目标：岗位职责分析：1、IT相关设备、环境、运行状况的采购、安装、维护、保养、检查、IT资产管理；2、防火墙、路由器、网络交换机、VPN、服务器等性能优化，配置修改；3、光纤和ADSL线路的监控、测试、报障；4、ERP账号、文件服务器等软件账号的开放与权限管理、维护；5、邮箱OA服务器、文件服务器、ERP数据库服务器的日常管理、维护；6、公司网络工程的规划、项目实施、技术支持;—对这个运维工程
C.尚水.Y·2025-02-20 08:26

cmake 交叉编译

准备工作:交叉编译工具链安装确保交叉编译工具链已经正常安装验证.比如:arm-none-eabi-gcc-varm-none-eabi-gcc-vUsingbuilt-inspecs.COLLECT_GCC
一条晓鱼·2025-02-20 08:25

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。
dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

百万架构师第四十课：RabbitMq：RabbitMq-工作模型与JAVA编程｜JavaGuide

来源：https://javaguide.netRabbitMQ1-工作模型与Java编程课前准备预习资料Windows安装步骤Linux安装步骤官网文章中文翻译系列环境说明操作系统：CentOS7JDK
·2025-02-20 08:31

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段，过去重模型训练，如今大量预训练模型出现，如何高效应用成新挑战，推理服务器应运而生。
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

【人工智能】提升编程效率的6种GPT实用应用技巧！保姆级讲解！

快速实现需求demo操作步骤技巧2：代码审查——AI帮你提升代码质量操作步骤技巧3：错误排查——AI助你快速定位问题操作步骤技巧4：代码注释——AI帮你理解复杂逻辑操作步骤技巧5：数据整理——AI帮你高效准备测试数据操作步骤技巧
ChatGPT-千鑫·2025-02-20 07:49

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。
lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

vue3 项目如何接入 AI 大模型

以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤：准备工作确定要接入的AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。
代码搬运媛·2025-02-20 07:46

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。
QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，
奔跑草-·2025-02-20 06:08

【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认

1.技术选型与准备主要技术组件语音识别（ASR）：将客户的语音转换为文本。自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。
奔跑草-·2025-02-20 06:08

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。
scaFHIO·2025-02-20 06:08

985大四科班生没有项目和实习，错过秋招，该准备如何春招？

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，985大四科班生没有项目和实习，错过秋招，该准备如何春招？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。
程序员yt·2025-02-20 06:07

27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？

同学提问：211建筑本科，22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕（24年12月份毕业），转码后对就业形势认知不足，时间全花在课业上，八股文和算法准备的不充足，秋招算是惨败。读研
程序员yt·2025-02-20 06:37

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

使用Python爬虫实时监控行业新闻案例

目录背景环境准备请求网页数据解析网页数据定时任务综合代码使用代理IP提升稳定性运行截图与完整代码总结在互联网时代，新闻的实时性和时效性变得尤为重要。
海拥✘·2025-02-20 04:59

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量
yoloGina·2025-02-20 04:28

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

DeepSeek指导手册从入门到精通

第一章:准备篇(30分钟上手)1.1三分钟创建你的AI伙伴步骤详解访问官网：在浏览器输入｢www.deepseek.com｣。
向画·2025-02-20 04:53

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

怎样让小爱音响免费畅听？本地音乐库与自动搜歌播放全搞定！（如何让小爱音响播放本地音乐库？如何让小爱音响自动搜索下载音乐到本地并播放？）

文章目录介绍演示环境小爱音响准备部署配置语音口令️注意事项⚓️相关链接⚓️介绍还在因为小爱音响的音乐资源问题苦恼吗？当你心情正好，想放首歌，却发现不是提示“没有资源”，就是让你开会员？
xiaoqiangclub·2025-02-20 03:45

Oculus SDK：Oculus集成Unity开发环境_2024-07-26_05-43-25.Tex

OculusSDK：Oculus集成Unity开发环境OculusSDK：Oculus集成Unity开发环境环境准备Unity版本选择在开始集成OculusSDK到Unity开发环境之前，选择正确的Unity
chenjj4003·2025-02-20 03:09

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
黑白交界·2025-02-20 02:37

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

零基础学Python图片处理：用Pillow库轻松玩转修图

零基础学Python图片处理：用Pillow库轻松玩转修图一、初识Pillow：你的第一张数码暗房安装准备（只需要1分钟）打开电脑的命令行（Windows按Win+R输入cmd，Mac打开终端），输入：
小彭爱学习·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。
c++服务器开发·2025-02-20 02:04

使用LangChain与AI21Jurassic模型进行交互

环境准备首先，我们需要安装langchain-ai21库。!pipinstall-qUlangchain-ai21环境设置在开始之前，我们需要获取AI21的API密钥，并设置AI21_API_KE
fgayif·2025-02-20 02:04

Rook-ceph(1.92最新版)

安装前准备#确认安装lvm2yuminstalllvm2-y#启用rbd模块modproberbdcat>/etc/rc.sysinit/etc/sysconfig/modules/rbd.modulesfilesystem.yaml
野猪佩挤·2025-02-20 01:32

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中，因为一个小失误导致之前的努力白费，只能从头再来的糟心事？为什么辛辛苦苦训练出来的模型，突然效果变差，却找不到问题所在？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼？明明花费了大量时间和精力，模型的性能却始终无法达到预期。其实，很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升

模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时，常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额？为什么明明使用了模型权重共享策略，却还是达不到理想的训练效果和效率？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。
银河金融数据库·2025-02-20 01:55

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22
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