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神经网络是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。
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3.教师组织学生研讨和交流,增加学生之间的深度互动这是实现
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nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像,适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行
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九品神元师
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中的困惑度Perplexity
困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布,继而计算一个序列的概率。一个好的语言模型应该有更高的概率生成一个好的序列,即生成的序列不应该让人感到很困惑,困惑度的核心思想是:序列生成的概率越大,其困惑度越小,因此可以使用困惑度这个指标来评估语言模型
Axlsss
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奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
AGI大模型老王
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_数据读取到model模型存储
概要应用场景:用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤,这里
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模型使用的是自定义的deepfm,并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
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100问44:如何避免模型出现过拟合现象
嘿,想让你的模型不出现过拟合现象?来看看这些妙招吧!一、增加数据量这就好比让学生多做各种不同的练习题。数据多了,模型就能学到更普遍的规律,而不是只记住那一点点数据里的小细节。你可以去收集更多真实的数据,或者用数据增强的办法。就像在图像识别里,把图片转一转、翻一翻、剪一剪,这样数据就变得更多样啦。二、简化模型要是模型太复杂,那就像盖了一座超级华丽的城堡,容易记住一些不该记的东西。那就把模型弄得简单点
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【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的
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光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata
弹伦琴的雷登
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【论文阅读系列】
人工智能
深度学习
论文阅读
图像处理
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100问39:阿达玛乘积在实际生活中的应用
嘿,你知道吗?阿达玛乘积在我们的生活中可有着不少神奇的应用呢!一、图像处理领域在图像处理的世界里,阿达玛乘积就像是一个神奇的画笔。比如说图像融合吧,想象一下,你有两张超酷的照片,一张是美丽的风景照,另一张是带有超炫艺术滤镜的图片。通过阿达玛乘积,就好像让这两张照片上的每个小像素都来一场“亲密合作”。结果呢,你就得到了一张既有清晰风景又带有独特艺术风格的全新照片,是不是很神奇?还有在计算机视觉中,阿
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2024-09-01 18:56
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吴恩达
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笔记(24)-为什么要使用深度神经网络?
为什么使用深层表示?(Whydeeprepresentations?)我们都知道深度神经网络能解决好多问题,其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层,这是为什么呢?我们一起来看几个例子来帮助理解,为什么深度神经网络会很好用。首先,深度网络在计算什么?如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统,深度神经网络所做的事就是,当你输入一张脸部的照片,然后你可以把深度神经网络的第一层,当成一
极客Array
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2024-09-01 16:18
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数据集】塑料瓶玻璃瓶检测数据集5378张2类VOC+YOLO格式
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):5378标注数量(xml文件个数):5378标注数量(txt文件个数):5378标注类别数:2标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"]每个类别标注的框数:glass-bottle框
国产bug零零柒
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辅助驾驶 语言模型 文本生成图片 开源实现 OCR 通用聊天机器人
人工智能相关学习资源https://github.com/luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorialshttps://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Modelshttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guidehttps://github.com/Vi
EwenWanW
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2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
PhyliciaFelicia
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ChatGPT
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chatgpt
深度学习
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数据分析
python
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当前最新的技术动态,如大型语言模型和
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和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。
为为-180-3121-1455
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|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
2401_84159688
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hadoop
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【论文笔记】:LAYN:用于小
目标检测
的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
背景针对嵌入式设备对
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框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小
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hhhhhhkkkyyy
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【pytorch】TensorBoard的使用
TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于实时监控、调试和可视化
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hhhhhhkkkyyy
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pytorch
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【
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数据集】家禽家畜检测数据集25234张7类VOC+YOLO格式(鸡鸭鹅牛羊猪狗数据集)
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):25234标注数量(xml文件个数):25234标注数量(txt文件个数):25234标注类别数:7标注类别名称:["cattle","chicken","dog","duck","goat","goose","pig"
熬夜写代码的平头哥∰
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图像去模糊技术与模型-CSDN博客
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基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的
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速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸是
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Ven%
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基于detectron2框架的
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Midsummer-逐梦
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
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部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
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代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件
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A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM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,
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跟着紫枫学姐学CDA
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深度学习
:图像数据分析的革命
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:图像数据分析的革命在当今数据驱动的世界中,图像数据分析已成为一个热门领域,而
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技术在其中扮演着核心角色。
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YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对
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学习平台(GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3)前言相关介绍1,登录界面:2,主界面:3,部分功能演示如下(1)识别网络图片(2)GoogleNet分类(3)人脸识别(4)SSD
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【算法介绍】基于YOLOv8的安全帽、反光衣及护目镜检测系统是一款集成了前沿
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音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
【ShuQiHere】在
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【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是
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百度飞桨(paddle),是一个开源的
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怎么这么多名字都被占了
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第T10周:数据增强
>-**本文为[365天
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系列70:模型部署torchserve
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
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算法:卷积神经网络的原理与应用
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大模型是如何炼成的:揭秘
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