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深度学习-数据集
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
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2024-08-26 23:25
数据分析题库
数据分析
决策树
数据挖掘
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
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2024-08-26 22:50
深度学习
自然语言处理
人工智能
随手小记-Oracle数据库导出行数大于1048576行的
数据集
到excel
--第一次导出前1048576行SELECT*FROMyour_tableWHEREROWNUM1048576;备注:1048576是xlsx文件的最大行数
李安迪是大神
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2024-08-26 22:43
数据库
sql
mysql
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
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2024-08-26 19:14
prompt
人工智能
大模型
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
prompt
自然语言处理
大模型
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
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2024-08-26 19:44
深度学习学习经验
深度学习
学习
transformer
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
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2024-08-26 17:04
算法
智能手机
算法
大数据
安全
数据库
音视频
人工智能
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
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2024-08-26 16:59
机器学习
深度学习
AIGC
人工智能
(十五)Flink 内存管理机制
这在很大程度上影响了系统的稳定性,因此很多框架都实现了自己的内存管理,从而更好的使用JVM来处理大规模
数据集
。本章我们通过对Flink内存模型、JobManag
springk
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2024-08-26 16:27
Flink全景解析
flink
大数据
实时数据
flink
内存管理
内存管理机制
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°
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2024-08-26 14:13
python
python
tensorflow
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
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2024-08-26 13:43
大数据-Big Data
大数据(BigData)是指规模庞大、多样化、高速度的
数据集
合。与传统数据相比,大数据具有一些显著的特点,并广泛应用于各个领域。
Dingdangr
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2024-08-26 13:34
big
data
(十九)Flink CDC
FlinkCDC(FlinkChangeDataCapture)是基于数据库的日志CDC技术,实现了全增量一体化读取的
数据集
成框架。
springk
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2024-08-26 12:01
Flink全景解析
flink
大数据
cdc
实时数据处理
实时数据
flink
cdc
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性分布式
数据集
,它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。
赵渝强老师
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2024-08-26 11:52
大数据技术
spark
大数据
分布式
PyTorch
深度学习
模型训练流程的python实现:回归
输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与
数据集
趋势无关。
moyao_miao
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2024-08-26 11:21
python
人工智能
深度学习
pytorch
回归
Java——Stream
IO流输入输出文件内容java8Stream处理
数据集
合(数组,集合类)对数组,集合类进行各种操作(过滤,排序……)stream处理数据大体过程数组/集合类->流---各种操作(过滤,排序……)->结果
无柳丶先生
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2024-08-26 10:14
java
算法
开发语言
深度学习
--Transformer和BERT区别详解
Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全摒弃了循环和卷积结构,依赖于自注意力机制和并行化的处理方式,极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO
·
2024-08-26 08:36
深度学习
基于
深度学习
的环境数据分析
基于
深度学习
的环境数据分析利用
深度学习
技术处理和分析大量复杂的环境数据,以揭示隐藏的模式、趋势和关系,进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL
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2024-08-26 08:05
深度学习dnn
深度学习
数据分析
人工智能
小琳AI课堂:AIGC
首先,我们要明白,AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章,它融合了人工智能、
深度学习
、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai
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2024-08-26 07:59
小琳AI课堂
人工智能
AIGC
小琳AI课堂:AI(人工智能)和AIGC(AI生成内容)的关系
AI的关键技术包括机器学习、
深度学习
和自然语
小琳ai
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2024-08-26 07:58
小琳AI课堂
人工智能
AIGC
基于
深度学习
的生产流程自动化
基于
深度学习
的生产流程自动化是一种将
深度学习
技术应用于工业生产流程中,以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL
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2024-08-26 07:58
深度学习dnn
深度学习
自动化
人工智能
使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频
数据集
微调时没有petrel_client导致NoneType异常
使用书生万象InternVL大模型进行自定义视频
数据集
微调时没有petrel_client导致NoneType异常1、项目 7月4日下午,世界人工智能大会科学前沿论坛,代季峰老师代表InternVL研究团队发布了
菜b杨
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2024-08-26 06:54
python
ai
计算机视觉
人工智能
自然语言处理
chatgpt
深度学习
五种不同代码实现,神经网络,机器学习
第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗~那不然呢
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2024-08-26 05:18
pycharm
论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法,用于将
数据集
分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解:算法步骤:a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她
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2024-08-26 05:43
机器学习
机器学习
算法
均值算法
聚类
Stable Diffusion快速安装及prompt的使用
StableDiffusion是一种基于
深度学习
的文本到图像生成技术,它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程,适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion?
老童聊AI
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2024-08-26 04:41
老童陪你学AI
python
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每天一个数据分析题(五百)- 关联规则
(Association)D.预测(Prediction)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
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2024-08-26 04:40
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵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 04:07
数据分析题库
数据分析
数据挖掘
人工智能开源库有哪些
TensorFlow:由Google开发的
深度学习
库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的
深度学习
框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。
openwin_top
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2024-08-26 02:59
人工智能
人工智能
开源
python
电力行业电气领域相关
数据集
下载地址汇总输电线路变电站电网应用
数据集
汇总(全网最全)
在电力行业电气领域,
数据集
扮演着至关重要的角色。这些
数据集
涵盖了从发电到用电的各个环节,包括输电线路图像、变电站监测、电力负荷预测等多样化内容。
FL1623863129
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2024-08-26 02:25
数据集
目标检测
深度探索:决策树算法在机器学习中的原理与应用
决策树通过学习训练
数据集
构建一棵树状结构模型,模拟从根节点到叶节点的决策路径,以此进行样本分类或回归预测。
生瓜蛋子
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2024-08-25 23:42
机器学习
算法
机器学习
决策树
[
数据集
][目标检测]街灯路灯检测
数据集
VOC+YOLO格式1893张1类别
数据集
格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):1893标注数量(xml
FL1623863129
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2024-08-25 23:09
数据集
目标检测
YOLO
人工智能
[
数据集
][目标检测]手钳检测
数据集
VOC+YOLO格式141张1类别
数据集
格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):141标注数量(xml
FL1623863129
·
2024-08-25 23:39
数据集
目标检测
YOLO
人工智能
利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的
以下是一个基本的实现思路:数据准备:我们需要一个包含不同症状和对应病症的
数据集
。这个
数据集
将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。
杨航 AI
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2024-08-25 23:07
决策树
算法
机器学习
大数据的存储和处理面临哪些挑战,如何应对?
存储和处理这些异构数据需要解决数据格式转换、
数据集
成和数据清洗等问题。数据的实时性:随着数据来源的增加,许多应用程序需要实时
程序猿阿伟
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2024-08-25 22:02
大数据
深度学习
多GPU训练原理
详细参考《动手学
深度学习
》P233,8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里,把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐
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2024-08-25 22:31
深度学习
深度学习
人工智能
TensorFlow库详解:Python中的
深度学习
框架
TensorFlow是一个开源的
深度学习
框架,由GoogleBrain团队开发,并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种
深度学习
任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO
·
2024-08-25 21:28
tensorflow
深度学习
深度学习
--自监督学习
自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法,在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”,使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率,又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习:自监督学习是一种半监督学习的形式,模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习(例如,给定图像的部分,预测其余部
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
深度学习
深度学习
--复制机制
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO
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2024-08-25 21:28
深度学习
GNN的理解难点:一种不同于传统神经网络的复杂性
图神经网络(GNN)已经成为
深度学习
领域的一颗新星,它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而,许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能
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2024-08-25 21:27
人工智能
深度学习
机器学习算法
神经网络
人工智能
深度学习
基于YOLOv8的无人机高空红外(HIT-UAV)检测算法,新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点(二)
一种新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB),去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)1)混合型扩张型残差注意力(HDRAB):mAP从原始的0.773提升至0.7791.无人机高空红外
数据集
介绍无人机高空红外检测
数据集
大小
AI小怪兽
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2024-08-25 21:57
深度学习实战应用案列108篇
YOLO
无人机
算法
python
开发语言
目标检测
人工智能
C# ADO.NET的五个常用对象及数据库连接操作
SqlConnection数据库连接对象SqlCommand数据库命令对象SqlDataAdapter数据适配器SqlDataReader数据库读取器,“只读、向前”,不能后退地读取数据DataSet
数据集
ZorroBubble
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2024-08-25 20:18
C#基础学习笔记
C#
ADO.NET
DataSet
SqlConnection
《计算机图形学编程》笔记——第四章
计算机图形学编程》笔记——第四章管理3D图形数据关键模块介绍1.缓冲区2.统一变量3.顶点属性插值4.模型-视图5.矩阵堆栈代码及结果BUG引用碎碎念管理3D图形数据使用OpenGL渲染3D图形通常需要将若干
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发送给
小C酱油兵
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2024-08-25 19:42
图形学
图形学
opengl
机器学习——逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、
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2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果:四、总结优点:缺点:一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型
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2024-08-25 17:06
机器学习
逻辑回归
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Keras
深度学习
框架实战(2):估计模型训练所需的样本量
1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要,以下是几个主要原因:防止过拟合与欠拟合:过拟合:当模型在训练数据上表现极好,但在未见过的测试数据上表现糟糕时,就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂,而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量,我们可以减少过拟合的风险。欠拟合:与过拟合相反,欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO
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2024-08-25 15:52
AI
Python应用
Keras框架
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keras
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小琳 AI 课堂:机器学习
从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的
数据集
上展开学习。打个比方哈,根据已知的
小琳ai
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2024-08-25 15:52
小琳AI课堂
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深度学习
100问10-什么是CBOW模型
CBOW(ContinuousBagofWords)模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下,CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词,然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务,CBOW会先把这些线索词(周围的词)都转换成向量,然后把这些向量加起来或者求平均,得到一个综合的向量表示。接着,CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing
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2024-08-25 13:10
人工智能
自然语言处理
机器学习
深度学习
深度学习
(十一):YOLOv9之最新的目标检测器解读
YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响:解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI):解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络(GELAN):实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论:合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆
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2024-08-25 13:39
深度学习
深度学习
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BCEWithLogitsLoss
BCEWithLogitsLoss是PyTorch
深度学习
框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。
hero_hilog
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2024-08-25 13:39
算法
pytorch
欺诈文本分类微调(六):Lora单卡训练
1.引言前面欺诈文本分类微调(四):构造训练/测试
数据集
已经构造出了
数据集
,更之前的欺诈文本分类微调(一):基座模型选型选好了基座模型,这篇文章将基于构造出的
数据集
和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练
沉下心来学鲁班
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2024-08-25 11:27
微调
分类
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机器学习
语言模型
微调
OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践
一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务,如计算机图形学和
深度学习
模型推理,提供了可能。
m0_67544708
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2024-08-25 10:51
java
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OpenCL
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