深度学习读取数据很慢

深度学习速通系列: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%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·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
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习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）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（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
shangjg3·2024-08-30 07:37

蓝调光影

那个车马很慢、书信很远、一生只够爱一人的旧时光，对已习惯了快节奏的孩子们而言，是否有其独特的魅力呢？又究竟是哪种神奇的魔术，可以让照片摆脱暗室，在明亮
水色氤氲·2024-08-30 07:41

缓存与数据库的数据一致性解决方案分析

缓存通过在内存或更快速的存储系统中存储经常访问的数据副本，使得数据检索变得迅速，从而避免了每次请求都需要从较慢的主存储（如硬盘或远程数据库）中读取数据的延迟。
Do&Feel·2024-08-30 07:05

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习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。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

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函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

修改yarn、npm、pnpm为国内镜像源

国内由于网络的原因，使用官方的npm、yarn、pnpm访问下载依赖库会很慢，有时候还会出现无法访问的情况，这时候就需要我们给npm、yarn、pnpm换一个国内的镜像源的，一般的我们可以将镜像换成淘宝的源
胖蔡·2024-08-30 05:52

赶风

郑乾下了课就开始赶路，前面的孙老师背着一个红色的小包在他前面跑，郑乾使劲地迈腿，他俩的距离却越来越大，在校门口，孙老师直接跳上了一辆电动车后面，电动车直接就塌下去一层，两人把电动车罩住了，一点点往前挪，一开始很慢
朴轻风·2024-08-30 04:07

Kafka常用知识点梳理

KafkawithKRaftKafkawithZooKeeper（4.0后将会被废弃）核心APIProducerAPI允许应用程序将数据流发送到Kafka集群中的主题ConsumerAPI允许应用程序从Kafka集群中的主题读取数据流
zhangj1125·2024-08-30 02:06

回城加血的倒数第12天

这12天的日子很慢，但我相信，到了考试那天，时间就会变得很快，而且是骤然加快，让人无法反应过来。不过目前我最担心的，是自己的睡眠。
疯小兔儿·2024-08-30 02:30

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

二战中让英国和法国都害怕的人，闪电战之父古德里安

“把坦克放到速度很慢的步兵师里是错误的，陆战要的就是快和野战能力”。古德里安把战术思想在一个军事内部会议上做了汇报，用了半个小时的时间讲给了希特勒听。希特勒听完以后很满意
小包读书丨·2024-08-29 17:11

愿你也有一件让你做起来就会微弯嘴角的爱好

有很多人很惊讶，也很惊叹，看到我就一个劲儿的夸我，可是只有我自己知道，只是因为我写作业很慢。所以，当别人在玩的时候，我就只能“笨鸟先飞”了。
杂屿·2024-08-29 16:34

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

Java nio Pipe 怎么用?

Pipe有点类似于Unix/Linux中的管道（pipe），它提供了一个单向的数据通道，可以让一个线程向其中写入数据，而另一个线程从中读取数据。
陈振阳·2024-08-29 14:41

java NIO之Pipe

和一个sink通道（写入）1.1、常用方法打开管道Pipepipe=Pipe.open();写入管道需要访问sink通道Pipe.SinkChannelsinkChannel=pipe.sink();读取数据需要访问
爱上口袋的天空·2024-08-29 13:08

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

JAVA基础：数组流

前言在使用之前学习的流读数据时都是从文件中读取数据，再把数据写入文件，在一些特殊的业务场景下我们可能会需要把读到的数据写到数组中，这就可以用到数组流数组流的创建数组流是一个节点流，节点流是直接和数据源进行连接的
崔hy·2024-08-29 11:24

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
众乐认证·2024-08-29 08:05

CentOS下通过yum搭建完整lnmp环境（安装单版本PHP）

实现目标1、通过yum方式安装nginx、mysql8.0、php7.42、安装php模块，部署网站，实现运行php，读取数据库安装相应软件1、安装nginx并部署网站参考下方教程选择yum方式安装nginx
云计算课代表·2024-08-29 08:03

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him·2024-08-29 06:50

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。
2401_85762266·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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·2024-08-29 05:43

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。
玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

Python pandas常见函数

Pandas库基本概念读取数据数据处理数据输出其他常用功能pipinstallpandas基本概念数据结构Series:一维数据结构importpandasaspddata=pd.Series([10,20,30,40
Stringzhua·2024-08-29 04:38

二十七、有缓冲channel与无缓冲channel

=make(chanint)//有缓冲ch2:=make(chanint,2)二、有无缓冲的区别：1、串行时不给缓冲时funcmain(){ch:=make(chanint)//发送数据ch<-1//读取数据
Boo_T·2024-08-29 04:07

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。
liuxin33445566·2024-08-29 03:59

GPU算力租用平台推荐

在当前快速发展的AI和深度学习领域，GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。
hong161688·2024-08-29 00:07

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

而《深度学习》与OpenCV，作为这一领域的两大重要工具，更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力，探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡（第二百一十天）

深度学习的策略有很多种，思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已，而关于学习策略也有更多深
于杰雄·2024-08-28 21:45

地理冷知识—奇怪的冷知识又增加了

今天上地理课，金星自转很慢，自转一圈要用243天。相比之下，金星围绕太阳的公转比较快，轨道周期相当于地球上的224天。所以，金星的一天比一年还要长。太平洋比我们想象的要大得多，整整占了地球的三分之一。
点选有话说123·2024-08-28 20:34

什么是计算机视觉？

计算机视觉概述计算机视觉（ComputerVision）又称机器视觉（MachineVision），是一门让机器学会如何去“看”的学科，是深度学习技术的一个重要应用领域，被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景
龙腾AI·2024-08-28 19:30

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。
嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

在B站看到有人提问说安东尼戴维斯的数据比邓肯好，画个图来比较下

www.basketball-reference.com/今年是安东尼戴维斯的第10个赛季，赛季刚刚开始，因此这个赛季的数据不纳入比较，选择前9个赛季的数据，邓肯也用前9个赛季的数据数据下载好了存储到csv文件里读取数据
小明的数据分析笔记本·2024-08-28 17:08
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