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神经网络量化
11、智能驾驶域控的散热和结构
考虑轻
量化
设计:在保证性能
OEM的牛马DRE
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2025-01-23 23:39
智能驾驶控制器硬件介绍
人工智能
使用
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做二分类预测
不想整理代码了。先给个结果图:train0loss:1838.0616train100loss:1441.5283train200loss:1299.4546train300loss:934.36536train400loss:506.06702train500loss:322.9782train600loss:271.5825train700loss:360.091train800loss:23
weixin_33816300
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Neural Architecture Search (NAS) 原理和应用
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weixin_58349913
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模型压缩与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,
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的架构设计对模型的性能至关重要。
DuHz
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2025-01-23 18:37
轻量化模型
机器学习
计算机视觉
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【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入?
常见的任务包括:图像分类:使用卷积
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(CNN)对图像进行分类,常见算法如ResNet、VGG。目标检测:在图像中定位并标注物体
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2025-01-23 18:04
人工智能
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QAT与PTQ模型
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QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型
量化
方法,用于减少深度学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能
old_power
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2025-01-23 17:28
计算机视觉
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Python 编译Edge-TTS(edge_tts)转MP3工具
Python编译Edge-TTS利用PIPEdge-tts库来实现Azure
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自然语音转MP3,这应该是微软给老百姓们一个共享前沿科技大餐。
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2025-01-23 16:21
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前端
深度学习|表示学习|卷积
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|局部链接是什么?|06
如是我闻:局部连接(LocalConnectivity),是卷积
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(CNN)中的一个关键特性。什么是局部连接(LocalConnectivity)?
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YOLOv5模型版本详解:n/s/m/l的区别与选型指南
架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线4.2资源消耗对比五、工程部署建议5.1设备适配方案5.2模型优化技巧5.2.1
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我的青春不太冷
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YOLO
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经验分享
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测试
机器学习算法(八):基于BP
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的乳腺癌的分类预测
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的乳腺癌的分类预测本项目链接:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用
墨枣
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2025-01-23 05:02
机器学习
算法
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python 随机数 随机种子
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推理随机种子gpu新版:
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推理随机种子含npu:numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子,每次获取相同的随机数随机在区间
AI算法网奇
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2025-01-23 04:53
python宝典
python
开发语言
后端
使用ModelScope实现高效句嵌入生成
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向
量化
文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。
dagGAIYD
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2025-01-23 04:23
python
Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
传统的循环
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(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。
AI大模型应用之禅
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2025-01-23 02:33
AI大模型与大数据
java
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golang
架构
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人类大脑与大规模
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的对比及未来展望
本文将探讨当前大规模
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(LLM,LargeLanguageModels)的发展现状,并基于现有数据对未来进行预测。
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2025-01-23 00:47
量子变法
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深度学习
深度学习模型开发文档
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积
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(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
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2025-01-22 20:47
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联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
在联邦学习中,当本地使用
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或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。
wzx_Eleven
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2025-01-22 18:33
联邦学习
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网络安全
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conv2former模型详解及代码复现
模型背景在Conv2Former模型提出之前,视觉识别领域的研究主要集中在两个方向:传统卷积
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(ConvNets)新兴的视觉Transformer(ViTs)ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI
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2025-01-22 17:26
深度学习算法详解及代码复现
深度学习
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python
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conda
极客说|Phi-4 模型的 4 位
量化
与 vLLM 高速推理
因此如果我们想要在边缘端运行,需要对它进行
量化
。
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的手段很多,此前也介绍过,
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2025-01-22 16:00
microsoft
DeepSeek-V2
DeepSeek-V2是由幻方
量化
旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型,具有显著的性能和成本优势。
百态老人
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2025-01-22 14:55
学习
Python中实现多层感知机(MLP)的深度学习模型
多层感知机(MLP)是一种前馈
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,它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成,神经元之间通过权重连接。
Echo_Wish
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2025-01-22 12:43
Python
笔记
从零开始学Python人工智能
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深度学习
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A股程序化交易接口有哪些?不同接口在功能和稳定性上有何差异?
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交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python
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python炒股自动化
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程序化交易
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程序化交易
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股票量化接口
股票API接口
增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容,我们深入研究了一种称为
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低秩调整
109702008
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ROCm
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语言模型
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微信小程序校园自助点餐系统实战:从设计到实现
微信小程序凭借其轻
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、便捷性和强大的生态支持,成为了各类校园应用的首选工具之一。今天,我们将通过实际开发一个微信小程序“校园自助点餐系统”来展示如何设计和实现这样一个系统。
大梦百万秋
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知识学爆
notepad++
AI Agent:深度解析与未来展望
随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,
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技术的突破为深度学习的发展提供了可能。
码事漫谈
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2025-01-22 11:34
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【深度学习基础】线性
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| softmax回归的简洁实现
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层
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模型和方法的机器学习。
Francek Chen
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2025-01-22 11:34
PyTorch深度学习
深度学习
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回归
softmax
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【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
这个词与深度学习的灵感来源——大脑的
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结构有一定联系。Kera
IT古董
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2025-01-22 11:33
深度学习
人工智能
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python
深度学习
DCGAN - 深度卷积生成对抗网络:基于卷积
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的GAN
深度卷积生成对抗网络(DCGAN,DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork)是生成对抗网络(GAN)的一种扩展,它通过使用卷积
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(CNN)来实现生成器和判别器的构建
池央
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生成对抗网络
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深度学习从入门到精通:全面指南
深度学习从入门到精通:全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通:全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分:深度学习基础入门第1章:深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理
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前向传播反向传播第
AI天才研究院
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计算
大数据AI人工智能
AI大模型企业级应用开发实战
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大厂程序员
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
深度学习
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大数据
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系统架构设计
软件哲学
Agent
程序员实现财富自由
银行风险系统的全面解析:功能作用与系统间的互联互通
风险评估:在识别出风险后,系统会对这些风险进行评估,包括
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估计风险敞口、评估银行是否能够承受这些风险,以及这种风险承担和收益获得是否
菁英猎人职业教育
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金融
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面试
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测试用例
国内A股市场里,有哪些可靠的实时股票数据获取工具,各有何优劣
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),
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财云量化
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python炒股自动化
量化交易
程序化交易
国内a股市场
实时股票数据
获取工具
优劣
股票量化接口
股票API接口
linux程序性能数据采集方案
监控程序要求能够运行在x86或者Arm嵌入式平台上的linux系统,采集性能数据的程序须尽可能轻
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和可定制,于是个人利用工作之余设计本方案。
杨铮的技术博客
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linux开发
网络开发
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Ubuntu系统docker安装步骤
一、使用docker有些什么好处轻
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和快速启动:Docker容器与传统虚拟机相比更为轻量,因为它们共享主机操作系统的内核。这使得容器可以快速启动和停止,节省了资源和时间。
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【深度学习】Pytorch:在 ResNet 中加入注意力机制
为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助
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专注于图像中重要的特征区域,从而提高模型的性能。
T0uken
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深度学习
pytorch
人工智能
《探秘鸿蒙Next:非结构化数据处理与模型轻
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的完美适配》
在鸿蒙Next的人工智能应用场景中,处理非结构化数据并使其适配模型轻
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需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。数据预处理数据清洗:非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。
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2025美赛数学建模-备战2025数学建模美赛——
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预测模型详解
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
2025年数学建模美赛
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2025年美赛MCM/ICM
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算法
2025年数学建模美赛
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2025年美赛
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人工智能
ChatGLM-6B-Int本地CPU部署
1.环境说明开源地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B目的:为了本地部署LLM模型,此次选用了ChatGLM-6B,但是由于设备的限制所以使用
量化
模型int4的版本也就是
松醪
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chatgpt
清华和哈工大把大模型
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做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型
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个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视 Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%
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代码讲故事
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机器人智慧之心
Mamba
机器人
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大模型
开源
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VLMs
卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现
背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积
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(CNN)的深入研究。在计算机视觉领域,CNN长期占据主导地位,而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。
清风AI
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深度学习
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conda
深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
1.从n-gram到循环
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(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想
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rnn
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深度学习理论基础(七)Transformer编码器和解码器
学习目录:深度学习理论基础(一)Python及Torch基础篇深度学习理论基础(二)深度
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DNN深度学习理论基础(三)封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础(四)Parser命令行参数模块深度学习理论基础
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深度学习
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解码器
深度学习中超参数
在深度学习中,模型由模型参数(如
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的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
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Deep
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hyperparameter
深度学习学习笔记(第30周)
UNet网络是一种用于图像分割的卷积
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,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。
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深度学习
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嵌入式硬件篇---ADC模拟-数字转换
.分辨率2.多通道3.转换模式4.转换速度5.触发源6.数据对齐7.温度传感器和Vrefint通道第二部分:STM32ADC的工作流程:1.配置ADC2.启动ADC转换第三部分:ADC转化1.抽样2.
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嵌入式硬件篇
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单片机
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stm32
模块测试
低代码
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Python从0到100(八十三):
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-使用残差网络RESNET识别手写数字
想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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以及人工智能相关知识
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交之李庆:在华尔街狼共舞的岁
转“高频
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交易之王”李庆:在华尔街与狼共舞的岁月在华尔街打拼16年,成为最顶尖的
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投资基金经理,李庆并没有忘记初心,依然几十年如一日的努力、勤奋。
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Cla_Mysql
Cla_众筹图书
知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练
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模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。
kcarly
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知识图谱入门
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word2vec
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玩转至轻云大数据平台-docker部署篇
产品特点开源轻
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云原生架构:兼容云原生架构,支持Docker、Rancher平台的快速部署。国内镜像下载:可直接从阿里云镜
fanciNate454
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docker
中科曙光C/C++研发工程师二面
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积
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,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。
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ARM/Linux嵌入式面试
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一、引言在机器学习和深度学习领域,迁移学习和
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都是备受关注的重要技术。
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用python、JavaScript (Node.js)、JAVA等多种语言的实例代码演示教你如何获取股票数据(实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据配有股票数据API接口说明文档详解参数说明
近一两年来,股票
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分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者,首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。
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