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与光同尘 大道至简
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天天进步2015
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2025-03-05 22:23
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深度解析大模型蒸馏方法:原理、差异与案例
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的飞速发展,大模型(LargeModels)如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。
赵大仁
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2025-03-05 21:46
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基于opencv消除图片马赛克
以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和
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2025-03-05 20:11
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深度学习
基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是
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与机器学习的基石。
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数据处理
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对“预训练”的理解
预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的,对数据的量不做过多要求,而
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的项目通常是有大量的数据可供使用。
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2025-03-05 18:59
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历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素,平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势,为农户提供科学种植
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2025-03-05 15:24
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AI创业机遇:垂直领域无限可能
AI创业垂直领域机器学习
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自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能(AI)正在各行各业掀起一场革命,为创业者带来了前所未有的机遇。
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2025-03-05 10:08
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YOLO 银行柜员业务助手
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2025-03-05 09:01
人工智能时代
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代码分析——自用
代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
肆——
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2025-03-05 08:28
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Python | Pytorch | Tensor知识点总结
PyTorch的Tensor具有动态计算图,可用于
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2025-03-05 08:27
Python拾遗
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一文讲清楚自我学习和
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自我学习(Self-Learning)和
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平凡而伟大(心之所向)
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2025-03-05 07:51
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然而,当我们转向
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任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。
科研小天才
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2025-03-05 02:34
深度学习
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深入理解 Transformer:用途、原理和示例
深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的
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架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed
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2025-03-05 01:55
简单AI学习
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2025-03-05 00:20
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herosunly
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微调(Fine-tuning)
微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和
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路野yue
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软件设计和软件架构之间的区别
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前网易架构师-高司机
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2025-03-04 17:56
软件架构
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计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、
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、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒
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2025-03-04 16:20
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不会仰游的河马君
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2025-03-04 15:11
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2——Numpy与Tensor
Tensor自称为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多,可以从列表或ndarray等类型进行构建,也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
Wis4e
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【北上广深杭大厂AI算法面试题】
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努力毕业的小土博^_^
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GPU与CPU:架构对比与技术应用解析
GPU以其强大的并行计算能力,在
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、图像处理和科学计算等领域迅速崛起,而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
Hello.Reader
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AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,特别是机器学习和
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AI大模型企业级应用开发实战
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生物计算
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Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对
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的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.*
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2025-03-04 10:01
java
开发语言
树莓集团现状最新进展:宜宾园区业务再添新篇
该系统利用
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算法,能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷,检测精度比传统检测方法提高了30%。
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2025-03-04 08:21
百度
人工智能
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python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手:基于Python的
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的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的
weixin_39724362
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2025-03-04 04:52
PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配
在使用PyTorch进行
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模型开发时,经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
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2025-03-04 04:19
pytorch
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数据挖掘与数据分析
数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、
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大模型算法工程师的技术图谱和学习路径
介绍:大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、
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01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域,从基础知识到高级算法,涉及计算机视觉、
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】Hopfield网络:模拟联想记忆
Transformer优化,什么是稀疏注意力?Transformer模型自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构,并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而,随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升,Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题,研究者们提出了多种优化方法,其中稀疏注意力(SparseAttention)是一种备
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Normlization
BatchNorm
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【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析(非常详细)收藏这一篇就够了!
回答:大模型通常指的是参数数量巨大的
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模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
Cc不爱吃洋葱
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大模型面试
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那雨倾城
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·命运-27】NAS四部曲end-NASNet
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
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与传统的搜索引擎不同,DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配,还能通过
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目录引言:被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境:效率、成本与瓶颈
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基于YOLOv5的无人超市商品检测:食品、饮料、零食与家居用品
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