深度学习读取数据很慢第10页

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

kafka监听topic消费_Kafka消费者-从Kafka读取数据

(1)Customer和CustomerGroup(1)两种常用的消息模型队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe)。队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息，一条消息只由其中的一个消费者来处理。发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。(2)Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型：

weixin_39747296·2024-08-28 15:05

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非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，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

慢sql问题解决，sql优化，数据库（mysql）

作者遇到的慢sql问题2.1、使用排序导致变慢问题2.2、使用LEFTJOIN导致索引失效的问题2.3、子查询导致索引失效3、explain命令介绍4、阿里云rds数据库（mysql的一种）主键索引查询很慢问题参考文档

北风toto·2024-08-28 11:11

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ

MoyiTech·2024-08-28 11:38

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

AAAI2021推荐系统论文清单

通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析，发现以下结论：深度学习技术依

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

如何使用redis 缓存mysql数据_使用redis做为MySQL的缓存

需要通过网络来访问数据库；即使应用程序与MySQL数据库在同一个主机中，访问MySQL也涉及到磁盘IO操作(MySQL也有一些数据预读技术，能够减少磁盘IO读写，此部分后续继续研究)，总之，直接从MySQL中读取数据不如直接从内存中读取数据来的效率高

weixin_39565910·2024-08-28 05:57

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

Plan

主要原因是现在小朋友开始有自己的想法，刷分级不再像以前那么顺利了，每一页都会有很多的问题，当然，有自己的想法说明在思考，是个好现象，但是同时刷书的速度明显下降，每天十本差不多的半个多小时，节奏很慢，时间一长注意力就开始下降

小墨工坊·2024-08-28 01:22

终有一天，我们都能够用自己喜欢的方式度过自己的一生

从前的日色慢，车马慢，邮件也很慢。在那个年少无猜的时期，是不是“时间”它也还没长大呢？

念尘之间·2024-08-27 23:21

JAVA基础：缓冲流

目录前言创建缓冲流缓冲流的特点前言之前我们在使用输入流读取文件时每读一次文件就会通过输入流向程序中加载一次数据，使用输出流时，每次都要向硬盘中写入数据，如果我们读取数据的次数特别频繁就会影响性能，这种时候我们就要考虑能不能将这些数据存到一个缓冲区

崔hy·2024-08-27 20:36

node.js-数据流

node.js-数据流概述Node.js中Stream流从流中读取数据写入流管道流链式流概述“数据流”（stream）是处理系统缓存的一种方式。

努力做一只合格的前端攻城狮·2024-08-27 20:05

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

PYTORCH 官方文档，开发文档，Python编程人工智能深度机器学习

PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。

zhangfeng1133·2024-08-27 13:21

MySQL中索引详解

打个比方:我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

倾城璧·2024-08-27 13:15

深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测？噂都假嘟？

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。

好好学仿真·2024-08-27 12:11

基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程

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·2024-08-27 10:57

基于深度学习的手势识别系统

基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计

毕设宇航·2024-08-27 09:53

拆解十点课堂10万+爆文2019离婚大数据曝光：打败婚姻的，不是出轨，不是婆婆，而是……

离婚大数据曝光：打败婚姻的，不是出轨，不是婆婆，而是……一、大标题和小标题的关系全文分4个小节，第一节为引言第一句很关键:必须用3秒的时间吸引打开率，诉诸感性与理性对比，构成反差:一句经典爱情歌曲开篇:从前的书信很慢

财气横溢·2024-08-27 08:28

net::ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING问题分析与解决方法

proxy_temp_file_write_size8192k;本周二线上好好的网站突然无法访问，F12查看请求：net::ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING，一开始使用上面的解决方案，虽然正常了，但是发现网站响应很慢慢

南下狩猎的小花猫·2024-08-27 06:05

深度学习学习经验——强化学习（rl）

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同，强化学习并不依赖于已标注的数据集，而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点：基于试错学习：强化学习中的智能体通过与环境的互动，不断尝试不同的行动

Linductor·2024-08-27 06:32

深度学习学习经验——什么是深度学习

什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。

Linductor·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构，捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络（如全连接网络）不同，它具备一种时间维度上的“

Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习（DL）是人工智能（AI）的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务，这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。

FreeBuf-·2024-08-27 06:30

学习写作一周回顾，在懵懂中开始，在梦望中持续

1）我的技能刚刚过去的一周，我觉得自己进步很慢或者说根本没有什么进步，听了老师的几节课，大致了解了初始写作需要注意的一些事项以及一些基本技能，可是在真正运用起来时还时是有很大的难度。

无非_704d·2024-08-27 00:53

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall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，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

C语言文件操作——判断文件是否结束

它们调用成功与失败时的返回值各不相同，为了能更好地记忆这些函数，我们将这些函数的返回值进行了总结，并列入表格：这样一一列举出来后，看似已经非常清楚明了，实际却还有一些小细节：1.fgetc函数返回EOF时，可能是读取数据时发生错误

Destiny.5525·2024-08-26 23:54

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism

Linductor·2024-08-26 19:44

异星球

火山里时间变得很慢…然后我就出来了！我去了马路边，在那

享梦呢·2024-08-26 18:10

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。

LNTON羚通·2024-08-26 17:04

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技

好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

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*它的节奏很慢...*以后不手贱...*意识就是黑洞～

观心意识融合一场梦而已·2024-08-26 15:56

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。

零度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

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