轻量化网络模型

Entity Framework Core

文章目录前言模型EFO/RM注意事项当你的Enitiy修改了字段，EFCore处理总结前言EFCore常见功能，EntityFramework(EF)Core是轻量化、可扩展、开源和跨平台版的常用EntityFramework
TE-茶叶蛋·2024-01-12 21:59

TCP服务器的演变过程：使用epoll构建reactor网络模型实现百万级并发（详细代码）

使用epoll构建reactor网络模型实现百万级并发（详细代码）一、前言二、reactor简介三、实现步骤3.1、step1：定义Reactor模型相关结构体3.2、step2：实现Reactor容器初始化功能
Lion Long·2024-01-12 21:19

Docker简介

Docker是一个开源的引擎，可以创建轻量化、可移植的容器。Docker的三大核心概念：镜像、容器和仓库。（1）镜像类似之前虚拟机的镜像，也类似通常所讲的
王大傻0928·2024-01-12 18:02

Transformer：革新自然语言处理的强大模型

简介：Transformer是一种革新性的神经网络模型，它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。
程序猿-饭饭·2024-01-12 15:20

LLM大模型显存计算

训练需要的显存大模型输入长度与显存的关系大模型推理多线程与显存的关系参考：https://blog.csdn.net/Johntill/article/details/132629075二、实现模型参数单位“10b”、“13b”、"70b"等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量
云帆@·2024-01-12 14:02

现有网络模型的使用及修改（VGG16为例）

VGG16修改默认路径importosos.environ['TORCH_HOME']=r'D:\Pytorch\pythonProject\vgg16'#下载位置太大了（140多G）不提供直接下载train_set=torchvision.datasets.ImageNet(root='./data_image_net',split='train',download=True,transform
Cupid_BB·2024-01-12 13:27

网络模型的保存与读取

保存方式1:模型结构+模型参数torch.save(vgg16,'vgg16_method1.pth')方式一–>保存方式1，加载模型model1=torch.load("vgg16_method1.pth")保存方式2：模型参数（官方推荐，小）torch.save(vgg16.state_dict(),'vgg16_method2.pth')方式二model2=torch.load("vgg16
Cupid_BB·2024-01-12 13:27

4.3 TensorFlow实战三（3）：MNIST手写数字识别问题-多层神经网络模型

一、多层神经网络解决MNIST问题1.构建多层神经网络模型在4.2节我们使用了单层神经网络来解决MNIST手写数字识别问题，提高了识别性能。
大白猿学习笔记·2024-01-12 13:36

计划1

45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略（13+11）共24Part4计算机视觉（11+14+14+(5+6)）共50Part5序列模型（12+10+15）共372.经典网络模型论文
JLcucumber·2024-01-12 11:54

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片
Debroon·2024-01-12 11:24

计算机网络面试八股复习：常见的7/5/4层网络模型、各层协议以及键入网址到显示页面的流程

七层/五层/四层网络模型名称OSI七层模型TCP/IP四层模型五层模型关系图常见协议精简部分，完整版见上图应用层:TFTP（简单文件传输协议），HTTP，DNS，RIP（路由信息协议）表示层:无会话层：
Climber47·2024-01-12 10:08

PINN物理信息网络 | 物理信息神经网络PINN实例及其Python实现

基本介绍物理信息神经网络是一种基于物理系统的神经网络模型。它的设计灵感来自于神经科学和量子力学，旨在利用物理系统的特性来处理和存储信息。传统的神经网络使用数字或模拟电子组件作为基本单元进行计算和存储。
算法如诗·2024-01-12 10:16

【Unity】Joystick Pack摇杆插件实现锁四向操作

JoystickPack简介：一款Unity摇杆插件，非常轻量化摇杆移动类型：圆形、横向、竖向摇杆类型：Joystick描述Fixed固定位置Floating浮动操纵杆从用户触碰的地方开始，一直固定到触碰被释放
憨辰·2024-01-12 09:07

Linux单主机模拟测试docker macvlan网络

在单台宿主机上使用LinuxBridge，桥接不同网络命名空间（namespace）的方式，模拟测试dockermacvlan网络，记录如下：参考链接:Macvlannetworkdriver链接:Docker网络模型之
石小千·2024-01-12 07:15

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
IT香菜不是菜·2024-01-12 07:36

高级路由学习试题

文章目录高级路由学习试题一.高级路由题目答案二.OSPF相关答案三.基础知识答案高级路由学习试题一.高级路由题目1.以下属于ITOIP特性的有（）A、智能B、开放C、融合D、标准2.层级化网络模型将网络划分为
z怀夕·2024-01-12 07:17

【Pytorch简介】1.Introduction 简介

我们使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络模型，该模型可识别T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包或短靴等图像。在开始构建模型之前，我们将介绍
冰雪storm·2024-01-12 06:28

大语言模型面试问题

求和的意思就是残差层求和，原本的等式为y=H(x)转化为y=x+H(x)，这样做的目的是防止网络层数的加深而造成的梯度消失，无法对前面网络的权重进行有效调整，导致神经网络模型退化（这种退化不是由过拟合造成的
抓个马尾女孩·2024-01-12 05:23

解读漫趣FUN去中心化的必要性

随着网络服务形态的多元化，去中心化网络模型越来越清晰，也越来越成为可能。本文从互联网的发展阶段，去中心化的优势，以及对去中心化趋势的预测等角度，解释了去中心化的重要性。在互联
四月的一切·2024-01-12 05:23

01.大型语言模型背后的基本概念的高级解释 （LLMs）

像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）是过去几年开发的深度神经网络模型。他们开创了自然语言处理（NLP）的新时代。
这就是编程·2024-01-12 05:04

机器学习模型的超参数优化用于分子性质预测

在《预测化学分子的nlogP——基于sklearn,deepchem,DGL,Rdkit的图卷积网络模型》中简单介绍了sklearn模型的使用方法。
wufeil·2024-01-12 04:26

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例

使用Deepchem构建化学分子的神经网络和图神经网络模型示例bywufeilDeepchem包含了很多的化学分子的数据集，同时也有将分子结构转换为机器学习能够识别的矩阵（序列）数据的方法，下面就来简单举几个例子
wufeil·2024-01-12 04:25

Kafka服务端之网络模型

[TOC]在开始介绍Kafka服务端的代码之前，先从整体上对其架构了解一下。KafkaServer的架构如图4-1所示。本章会详细介绍每个组件的功能和实现image.png4.1网络层通过前面的介绍我们已经了解到，Kafka的客户端会与服务端的多个Broker创建网络连接，在这些网络连接上流转着各种请求及其响应，从而实现客户端与服务端之间的交互。客户端一般情况下不会碰到大数据量访问、高并发的场景，
tracy_668·2024-01-12 03:42

系统布置几台服务器,配置k8s需要几台服务器

配置k8s需要几台服务器内容精选换一换当多台服务器进行分布式训练时，需要通过昇腾软件中的HCCNTool工具配置NPU卡IP地址(device的网卡IP)，用于多台训练服务器间的网络模型参数通过NPU卡上的光口进行传输同步
医师黄继斌·2024-01-12 01:52

深度学习入门——深层神经网络模型的模块搭建

深层神经网络模型的搭建学习记录自：deeplearning.ai-andrewNG-masterL层神经网络模型概览该模型可以总结为：[LINEAR->RELU]×(L-1)->LINEAR->SIGMOID
yasNing·2024-01-12 00:03

深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化

二、实验步骤初始化1、导入所需要的库2、搭建神经网络模型3、零初始化4、随机初始化5、He初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化（包括正向和反向传播
叶绿体不忘呼吸·2024-01-12 00:32

http 请求流程，网络的七层模型

，具体步骤如下：应用层【也就是浏览器的网络进程】发起http请求传输层tcp三次握手建立连接http请求加上tcp头部，包括源端口号，目的端口号和用于校验数据完整性的序号，向下传输【这里的上下是计算机网络模型中抽象的上下
我有一棵树·2024-01-11 23:52

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
知白y·2024-01-11 20:39

轻量化神奇！看3D模型格式转换工具HOOPS Exchange如何轻松实现减面操作？

现在很多CAD模型都比较复杂，有时候为了一些特殊用途（轻量化显示、布尔运算、CAE网格剖分等），需要到对原始模型进行减面操作。
慧都科技3D·2024-01-11 20:31

我们为什么需要 7 层 OSI 网络模型？

我们为什么需要7层OSI网络模型？本文转自公众号ByteByteGo，如有侵权，请联系，立即删除我们为什么需要网络协议来传输数据？连接互联网的各种设备需要用它们能理解的语言进行通信。
xwhking·2024-01-11 19:55

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。这篇文章旨在深入探索应用层的核心概念、功能以及它如何在日常技术中发挥作用。
H3h3QAQ·2024-01-11 18:37

探索计算机网络：应用层的魅力

网络的每一层都扮演着独特而重要的角色，而应用层，作为网络模型中用户最直接接触的部分，其重要性不言而喻。应用层的定义应用层位于OSI模型的顶层，是网络通信的最高层，直接为用户的应用程序提供服务。
小名空鵼·2024-01-11 18:55

响应式网络模型

响应式网络模型是一种设计网络应用的方法，特别是在处理大量的数据流和用户互动时。为了更好地解释这个概念，我们可以用一个日常生活中的例子来比喻：餐厅。
来自宇宙的曹先生·2024-01-11 14:58

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.Ghostnet介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf摘要：由于内存和计算资源的限制，在嵌入式设备商
会AI的学姐·2024-01-11 11:33

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果
不做梵高417·2024-01-11 10:02

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.Ghostnetv2介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2211.12905.pdf尽管G
会AI的学姐·2024-01-11 10:56

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。在很多现实场景中，奖励函数并未给定，或者奖励信号及其稀疏，此时随机设计奖励函数将无法保证强化学习训练出来的策略满足实际需要。例如，对于无人驾驶车辆智能体的规控，其观测是当时的环境感知恢复的3D局部环境，动作是车辆接下来数秒的具体路径规划，那
oceancoco·2024-01-11 08:27

YOLOv8优化策略：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.MobileNetV3介绍论文：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pd
会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | MobileNetV3，轻量级骨架首选

本文改进：MobileNetV3的创新点包括：使用自适应瓶颈宽度、借鉴SENet中的Squeeze-and-Excitation机制、引入h-swish激活函数等。YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；
会AI的学姐·2024-01-11 08:38

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22

本文改进：巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.G_g
会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 超越RepVGG！浙大&阿里提出OREPA：在线卷积重参数化

本文改进：OREPA在线卷积重参数化巧妙的和YOLOV8结合，并实现轻量化YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研
会AI的学姐·2024-01-11 08:37

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020

本文改进：Ghostbottleneck为堆叠Ghost模块，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.Ghostnet介绍论文：https:
会AI的学姐·2024-01-11 08:07

YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

本文改进：GhostNetV2是GhostNet的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.G
会AI的学姐·2024-01-11 08:34

深度学习笔记（二）——Tensorflow环境的安装

在机器学习或者深度学习的设计研究中，人们往往会使用已经有的网络框架来构建网络模型和设计各种识别分类或者生成算法。主要可以给我们学习和使用的框架这里推荐两个：Tensorfl
絮沫·2024-01-11 07:34

Python 与 PySpark数据分析实战指南：解锁数据洞见

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】数据分析是当今信息时代中至关重要的技能之一。
海拥✘·2024-01-11 07:58

Word2Vec的CBOW模型

Word2Vec中的CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。
天一生水water·2024-01-11 07:57

方向一：什么是大模型「幻觉」 大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。大模

方向一：什么是大模型「幻觉」大模型「幻觉」是指当使用大型神经网络模型进行预测或生成任务时，模型在生成结果时出现的不切实际或不合理的内容。这些内容可能是与输入无关的信息，或是与任务目标相悖的结果。
酸奶公园·2024-01-11 06:13

InternLM第1节课笔记

InternLM-Train高可扩展：8卡-千卡兼容主流：支持HuggingFace微调XTuner：自动优化加速、适配多种开源生态，显存优化增量续训有监督微调部署LMDeploy接口：Python，gRPC，RESTful轻量化
Jamiechoi·2024-01-11 05:34

深入探究：使用大型AI模型的实战指南

个人网站:【海拥】【神级代码资源网站】【办公神器】基于Web端打造的：轻量化工具创作平台想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】在今天的技术领域，大型AI模型已成为解决各种复杂问题的有力工具
海拥✘·2024-01-11 03:45

构建区块链网络

开发包括具体的模型，具体包括区块链中的交易模型(Translation),区块链中的区块模型(Block),区块链中的网络模型(Network),区块链中的账本模型(Blockchaim),数据通信的信息模型
洛小yuan·2024-01-10 22:09
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