轻量级深度卷积神经网络模型第2页

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读

深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa

sp_fyf_2024·2024-09-15 23:36

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

深度解析流量变现之道

本文将深度解析流量变现的奥秘，为您揭示公众号流量主的赚钱之道。

日常购物技巧呀·2024-09-15 23:30

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

Java面试笔记记录6

Spring是一个轻量级、非入侵式的控制反转Ioc和面向切面AOP的框架。

今天背八股了吗·2024-09-15 21:08

机器学习-------数据标准化

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

【C#生态园】深度剖析：C#嵌入式开发工具大揭秘

C#嵌入式开发：全面了解六大框架与库前言随着物联网和嵌入式系统的快速发展，越来越多的开发者开始关注使用C#语言进行嵌入式开发。本文将介绍几种用于C#的嵌入式开发框架和相关库，以及它们的核心功能、安装配置方法和API概览，帮助读者了解并选择适合自己项目的工具和资源。欢迎订阅专栏：C#生态园文章目录C#嵌入式开发：全面了解六大框架与库前言1.nanoFramework：一个用于C#的嵌入式开发框架1.

friklogff·2024-09-15 21:37

运用思维导图进行教学设计

当然，人的思维方式多种多样，不仅仅只有结构性思维，如链条思维、逆向思维、创造性思维等等，因此，思维导图是一个极易掌握，又十分有深度的学习工具，它不仅有实用价值，还有研究价

安定区张虎·2024-09-15 21:02

Lua 与 C#交互

轻量级Lua语言的官方版本只包括一个精简的核心和最基本的库，这使得Lua体积小、启动速度快，也适合嵌入在别的程序里。

z2014z·2024-09-15 21:36

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

Spring @Async 深度解读：默认线程池执行器的配置与优化

在Spring中，@Async注解用于异步执行方法。默认情况下，@Async注解的任务是由一个线程池执行的。然而，这个默认的线程池是如何初始化的呢？本文将深入探讨这一过程，帮助你理解Spring异步任务背后的线程池执行器的初始化原理。1.@Async的基本使用首先，让我们快速回顾一下@Async的基本用法。@Async通常用于标注在需要异步执行的方法上，比如：@Servicepublicclass

小码快撩·2024-09-15 19:28

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

《你的顾客需要一个好故事》有感

这也是今年罗胖的跨年演讲的“接口理论”的验证和诠释，我们必须要在我们与要解决的问题之间，找到接口，然后深度链接。

皮皮爱世界·2024-09-15 18:09

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了

现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配

weixin_40293999·2024-09-15 17:16

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

STM32的寄存器深度解析

目录一、STM32寄存器概述二、寄存器的定义与作用三、寄存器分类1.内核寄存器2.外设寄存器四、重要寄存器详解1.GPIO相关寄存器2.定时器相关寄存器3.中断相关寄存器4.RCC相关寄存器五、寄存器操作方法1.直接操作寄存器2.使用库函数操作寄存器六、总结在嵌入式系统开发中，STM32微控制器以其强大的性能和丰富的功能而备受青睐。而理解和掌握STM32的寄存器是深入学习和开发STM32的关键。本

千千道·2024-09-15 15:33

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色

迪三·2024-09-15 14:00

四、模型的下载与使用

模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上，现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中，我们将学习掌握模型的下载和安装过程，以及如何在实际创作中灵活调用它们。

梦中星华·2024-09-15 14:59

课程分享|个人战略课w3 案主案例分享

要求：案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。

花花花知晓·2024-09-15 14:27

读《流量池》小结

而流量池思维是在利用较低成本获取流量之后，通过储存、运营、发掘等手段，对现有流量进行有效转化，并对未发掘流量进行更深度的、更精准开发，然后再获得更多的流量。

驾着马车去南极·2024-09-15 14:18

Java内存模型基础

1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享（文章中用“共享变量”指代）。

2401_84002271·2024-09-15 14:57

Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

新加坡内哥谈技术·2024-09-15 14:57

系统架构设计师教程第5章 5.3 系统分析与设计笔记

其主要目的是绘制系统的蓝图，权衡和比较各种技术和实施方法的利弊，合理分配各种资源，构建新系统的详细设计方案和相关模型，指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。

z2014z·2024-09-15 14:25

来猜谜语啦10970

适合深度爱谜者。3“同读一本书，共猜五条谜”：不定期发布，不直接公布，在猜“今日五谜”回复中随机显示。谜材均取自同读的一本书中，计划中。适合爱

今思迟·2024-09-15 14:58

OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享：关于OpenAI o1新范式的深度思考

一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT4o和o1是发展大模型不同的方向，但是o1这个方向更根本

光剑书架上的书·2024-09-15 13:21

5条实操干货有效打造你的个人品牌

在《深度工作》中说到，在未来有三种人会越来越贵第一种人:能与机器对话，操纵机器的人。人工智能时代的到来，机器毕竟部分取代人类。

长安行动派·2024-09-15 13:58

解决BERT模型bert-base-chinese报错（无法自动联网下载）

一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例

搬砖修狗·2024-09-15 13:47

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。

m0_57781768·2024-09-15 13:41

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、

m0_57781768·2024-09-15 13:37

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