训练人脸对比

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从
chian-ocean·2025-01-20 19:51

pnpm简介

pnpm对比npm/yarn的优点更快速的依赖下载更高效的利用磁盘空间更优秀的依赖管理更快速的依赖下载根据官方提供的数据从图上我们可以看出，pnpm平均比npm和yarn快上2~3倍。
渔老师·2025-01-20 19:45

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
东临碣石82·2025-01-20 19:09

代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分 背包问题总结篇

322.零钱兑换题目链接：322.零钱兑换-力扣（LeetCode）讲解链接：代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额（背包）（不加上他本身的
chengooooooo·2025-01-20 18:03

深度解析 React 合成事件：机制、作用及与 Vue 事件机制的对比

在前端开发领域，React与Vue作为两款备受瞩目的框架，凭借独特的设计理念和技术架构，为开发者打造出截然不同的开发体验。React的合成事件是其核心亮点之一，Vue则采用了别具一格的事件处理机制，二者的差异背后蕴藏着多方面的考量。一、React合成事件的底层剖析（一）事件创建与封装细节当DOM事件触发，React会第一时间在内部事件池中检索对应的合成事件实例。若未找到，便依据原生事件类型，像cl
·2025-01-20 18:03

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测，探讨其背后的逻辑，并结合当前AI技术发展现状进行分析。
·2025-01-20 18:57

【免费大屏】积木BI大屏与老版的积木大屏对比有哪些优势？

一起来看一下积木BI大屏与老的大屏设计器对比有哪些优势吧！一、免费开源最大的区别来了，新的积木BI大屏支持免费开源部署；支持maven依赖集成。
·2025-01-20 18:21

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。
·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。
·2025-01-20 17:50

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。
weixin_39639505·2025-01-20 17:54

用 simplejson 轻松搞定复杂 JSON 文件，性能秒杀标准库！

文章目录初识simplejson性能对比大揭秘强大
忆愿·2025-01-20 17:20

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1
funNLPer·2025-01-20 16:48

【kafka】简单运用go语言操作kafka实现生产者和消费者功能的包，confluent-kafka-go和sarama

confluent-kafka-go和sarama对比特性confluent-kafka-gosarama底层实现基于librdkafkaC库完全用Go实现性能高吞吐量、低延迟吞吐量较低，适合常规应用安装依赖需要
{⌐■_■}·2025-01-20 16:17

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始，目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。
吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa
安陆米香·2025-01-20 15:05

【免费大屏】积木BI大屏与老版的积木大屏对比有哪些优势？

一起来看一下积木BI大屏与老的大屏设计器对比有哪些优势吧！一、免费开源最大的区别来了，新的积木BI大屏支持免费开源部署；支持maven依赖集成。
·2025-01-20 13:30

如何从0开始写一个操作系统

本贴用来记录作者用c语言写一个操作系统，主要参考《操作系统真相还原》一书写的，同时也会对书里的代码和linux进行对比，尽量看一下现代操作系统中是如何实现的。
·2025-01-20 08:20

python界面小游戏贪吃蛇_用Python实现童年小游戏贪吃蛇

尽管贪吃蛇的历史相对比较久远，但它却有着十分顽强的生命力，保持经久不衰，其中很重要的原因便是游戏厂家不断的对其进行更新迭代。现在，这款游戏无论是游戏场景、规则等都变得十分丰富。
weixin_39627052·2025-01-20 08:51

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力。随着ChatGPT的推出，这一技术日益走进大众视野，这也预示着一个由生成式AI塑造的未来正在加速到来。与此同时，MetaAIMetaAI在2023年推出了LLama（LargeLan
Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目（源码）

背景随着人工智能技术的迅猛发展，生物识别技术的迅猛发展，人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用，也逐渐进入日常生活场景。
AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

图像生成大模型：Imagen 详解

本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？
转角再相遇·2025-01-20 04:17

知识付费的理由不能是焦虑

有不少同学是重度知识付费用户，当然我其实也算其中一类，付费的课程，社群，训练营，圈子等等都不少。有人属于为改变付费，有人属于为焦虑付费。
小路哥v·2025-01-20 04:14

人工智能伦理：技术发展背后的思考

AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。
m0_72547478·2025-01-20 04:13

基于区块链的云上数据访问控制模型研究

便理解论⽂通读情况:①基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题②⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势收获:⼤致梳理出⼀篇做的架构:(我的理解)背景→现有⽅案不⾜→预备免识→提出⽅案→⽅案核⼼设计与算法→与其他⽅案对比
XLYcmy·2025-01-20 03:39

K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器

HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后
元气满满的热码式·2025-01-20 02:46

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

SQL语句总结杂记【收集中】

一、selectnullfromtest;和select*fromtest;对比：1、SQL〉select*fromtest；IDNAME--------------1a2b3c已返回3行2、SQL〉selectnullfromtest
haiross·2025-01-20 02:15

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。
码字仙子·2025-01-20 00:03

这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

前言GAN似乎离不开大量的训练数据量。
weixin_39972741·2025-01-20 00:03

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步
2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

【Block总结】CDFA，对比驱动特征聚合模块|即插即用，极大增强特征表达！

论文信息标题:ConDSeg:AGeneralMedicalImageSegmentationFrameworkviaContrast-DrivenFeatureEnhancement作者:MengqiLei,HaochenWu,XinhuaLv,XinWang机构:中国地质大学（武汉），百度公司发表时间:2024年12月11日会议:AAAI2025论文:https://arxiv.org/pdf
AI浩·2025-01-19 23:55

matlab代码实现了对一幅沥青路面图像（可替换为其他图像）的处理，包括图像的读取、预处理（灰度化、对比度增强、低帽变换、滤波去噪等）

%清除工作区和命令窗口clear;clc;closeall;%读取图像image_path='7876.jpg_wh860.jpg';%请将此路径替换为你的沥青路面图像的实际路径image1=imread(image_path);%图像预处理%1.灰度化image
pk_xz123456·2025-01-19 23:25

Java 数据长度获取方式对比：length属性、length()和size()方法

在Java编程中，我们经常需要获取不同数据类型的长度信息，比如字符串(String)、数组(Array)和集合(Collection)等。针对这些常见数据类型，Java提供了不同的方法和属性来获取它们的长度。下面是每个数据类型获取长度的方式和底层原理的介绍。1.字符串(String)类型字符串是Java中的一个内置数据类型，用于表示一串字符序列。要获取字符串的长度，我们可以使用字符串对象的leng
大邳草民·2025-01-19 23:51

Node与Java后台对比

高并发场景下的对比：nodejs具有单线程、非阻塞IO、事件循环/驱动的特点，所以在高并发场景下，线程占用cup处理资源，cup不用等待IO的处理过程，而是不停的的发起异步请求，在异步处理结束后继续下一步异步任务
旭氏美术馆·2025-01-19 23:21

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

权限系统对比Electron的安全模型在Electron中，我们通常这样处理安全：//main.jsconst{app,BrowserWindow}=require('electron')functioncreateWindow
技术出海录·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
难以触及的高度·2025-01-19 23:19

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 22:42

C#异步和多线程,Thread,Task和async/await关键字--12

异步编程多线程和异步的区别二.Thread,Task和async/await关键字的区别1.Thread2.Task3.async/await三.Thread,Task和async/await关键字的详细对比
冰茶_·2025-01-19 21:35

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 21:01

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布，基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能（AGI），其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能
大模型扬叔·2025-01-19 20:29

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！
智识小站·2025-01-19 20:23

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型
大模型常客·2025-01-19 19:21

常见的图形库对比 Echarts Highcharts AntV

图形库图形库特点图表类型适用场景依赖项官网/文档ECharts功能丰富，支持大规模数据，交互性强折线图、柱状图、饼图、地图、雷达图、散点图、热力图等复杂数据可视化无https://echarts.apache.org/Chart.js简单易用，轻量级，支持响应式设计折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图等简单图表，快速开发无https://www.chartjs.org/D3.js功能强大，灵活性高
·2025-01-19 19:59

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型
·2025-01-19 19:54

AI绘画工具介绍

以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比：一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介：Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于人工智能绘图，被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色，能够准确理解中文语境和语义，生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力，能够回答各种问题，提供有用的信息和建议。
编程小郭·2025-01-19 18:45

云手机：虚拟技术的革命性应用与实体手机的优劣对比

在近年来，随着互联网的火速发展，云手机作为一种新兴的技术产品，在游戏行业特别是手游市场中掀起了一股热潮。云手机，顾名思义，是架设在ARM虚拟服务器上的手机，其独特的虚拟技术为用户带来了前所未有的使用体验。那么，云手机与实体手机相比，究竟有哪些优劣呢？让我们来一探究竟。云手机的优势应用不占本地内存实体手机中，应用的安装和运行都会占用手机的内存空间。随着用户下载的应用越来越多，内存空间往往会变得捉襟见
云云321·2025-01-19 18:44
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他