训练彩色图像数据集第3页

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别

yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。

yyc_audio·2025-02-28 10:47

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Transformer 代码剖析2 - 模型训练（pytorch实现）

参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析

lczdyx·2025-02-28 09:38

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练

Im Bug·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。

化作星辰·2025-02-28 07:53

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型，而是包括DeepSeek-R1-Zer

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs

互联网之路.·2025-02-28 05:11

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了

rs勿忘初心·2025-02-28 05:39

HDMI规范-第十六章 HDR（高动态范围）技术规范详解及运用场景

引言随着显示技术的不断发展，用户对图像质量和视觉体验的要求越来越高。传统的SDR（StandardDynamicRange，标准动态范围）技术已经无法满足现代显示设备的需求。

好多渔鱼好多·2025-02-28 05:08

OpenCV开源机器视觉软件

OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。

视觉人机器视觉·2025-02-28 04:03

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。

曦紫沐·2025-02-28 04:03

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

具体来说，DSPy编译器会在内部追踪你的程序，然后为大型语言模型（LLMs）创建高质量的提示（或为小型LLMs训练自动微调），以教会它们任务的步骤。

scaFHIO·2025-02-28 04:01

大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案

在现代应用中，向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同，向量数据库的“热更”（即在不中断服务的情况下更新索引）是一个具有挑战性的问题。

kakaZhui·2025-02-28 04:59

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型（LLMs）的开源项目，通过训练大量干净的数据，能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与

bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

常用的HTML标签及属性

HTML标签和属性较为丰富，以下是一些常用的HTML标签和属性：1.标题标签：h1、h2、h3、h4、h5、h6；属性：id、class、style2.段落标签：p；属性：id、class、style3.图像标签

微剑·2025-02-28 02:15

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上

AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

BagelDB：AI的开源向量数据库

用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展，各种数据的重要性也在不断凸显。

qahaj·2025-02-28 02:12

【openCV-89】人脸检测

人脸检测简介人脸检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别并定位出人脸的位置。

华东算法王·2025-02-28 02:42

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上

·2025-02-28 01:03

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼

AndrewHZ·2025-02-28 00:57

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型

翰墨之道·2025-02-28 00:56

Python 分词解析+词云可视化（含停用词文件）

importjieba#导入结巴分词库importcollections#导入集合库importnumpy#导入numpy库importwordcloud#导入词云库fromPILimportImage#导入PIL图像处理库

布凯彻-劳斯基·2025-02-28 00:52

ASFF算法

3.解决的问题：如果一幅图像同时包含大小目标，则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算，降低了特征金字塔的有效性。

神笔馬良·2025-02-28 00:21

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商？

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及，人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。

AI天才研究院·2025-02-27 22:06

最全中文对话数据集（不定期更新）

为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。

数据猎手小k·2025-02-27 22:06

yolo格式

YOLO的标注格式包括每个目标的类别和其在图像中的位置（boundingbox）。YOLO格式的标注文件是一个文本文件，每一行表示一个目标，内容包括目标类别的编号和该目标在图像中的位置（相对于

ZHOU_WUYI·2025-02-27 22:34

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在

chenjj4003·2025-02-27 21:29

在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录

Rverdoser·2025-02-27 21:59

【CodeBlocks】搭建OpenCV环境指南

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理和视频分析领域。通过这篇指南，即便是

万众珩·2025-02-27 20:18

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

在统计学中，PCA是简化数据集的一种方法，通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中，第一主成分捕获数据投影的最大方差，第二主成分捕获第二大方差，依此类推。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势

渲染技术是计算机图形学的核心内容之一，它是将三维场景转换为二维图像的过程。渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

react-native入门之核心组件与原生组件

可以使用JavaScript来访问移动平台的API，使用React组件来描述UI的外观和行为2.视图在Android和iOS开发中，一个视图是UI的基本组成部分屏幕上的一个小矩形元素、可用于显示文本、图像或响应用户输入

crayon-shin-chan·2025-02-27 19:08

AI之DeepSeek

DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语

james二次元·2025-02-27 18:01

Spark之PySpark

PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力，处理大数据集，并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD（弹性分布

james二次元·2025-02-27 18:01

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

大家好，今日分享以下是的"GitHub开源数字人项目"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人

xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png

CallZhang210·2025-02-27 18:30

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。

技术小甜甜·2025-02-27 17:27

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

如何解析DICOM文件中的Pixel Data ?

DICOM文件可以大致分为两部分：一部分：与图像相关的元信息，包括患者信息，检查信息，序列信息，图像信息等等。另一部分：图像的像素数据。

雪下的那么认真·2025-02-27 17:23

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

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