轻量级深度卷积神经网络模型第29页

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

django admin添加自己的页面

建立模型如果要单独建一个页面，用于展示model的数据，可以新建一个model，继承自要展示的那个类classViewsByDayModel(ViewsByDay):#父类为要展示的model类classMeta

学习做游戏中·2024-09-04 03:19

【C++】jsoncpp的安装与使用

一、JSON的简单介绍JSON(JavaScriptObjectNotation)：JS对象表示法是轻量级的文本数据交换格式；独立于语言，JSON解析器和库支持多种编程语言json文件的文件类型是”.json

Tanswer_·2024-09-04 02:47

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

敬畏生命，珍爱生命

时间就是生命地震发生后云南消防救援多方力量星夜兼程，赶赴震区搜救被困人员、排危除险转移、疏散、安置群众搭建帐篷、抢救生活物资7.4级地震5月22日02时04分在青海果洛州玛多县(北纬34.59度，东经98.34度)发生7.4级地震，震源深度

人淡如菊chen·2024-09-04 02:27

Django中查询数据优化

adminlzzs·2024-09-04 02:13

Django Admin删除模型的“添加”和“删除”按钮

在管理模型OriginAdmin，添加以下方法：@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):...defhas_add_permission

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:43

12、Django Admin在列表视图页面上显示计算字段

两种方法：注册模型有两种方式，需要首先添加或者修改admin中的注册模型如下方式@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):list_display

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:12

LLM大模型落地-从理论到实践

简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径（可按需学习），后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架

hhaiming_·2024-09-04 01:12

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

9、Django Admin优化查询

要解决此问题，你可以重写管理模型中的get_queryset方法使用annotate聚合函数来计算相关的字段。

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:11

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker使用Linux内核中的一些特性（如命名空间和控制组）来提供轻量级的虚拟化，与传统的虚拟机相比，Docker提供了更快速、更高效的解决方案。

疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

解锁.NET安全奥秘：敏感数据加密与哈希的深度揭秘

在.NET应用中保护敏感数据：加密与哈希的深入探讨随着数字化时代的不断发展，数据安全已经成为企业和开发者面临的首要挑战之一。在.NET应用程序中，保护敏感数据不被未授权访问、篡改或泄露至关重要。为此，加密与哈希技术被广泛应用，以确保数据的机密性、完整性和安全性。本文将详细探讨如何在.NET应用中使用加密与哈希技术保护敏感数据，从基础概念到实际操作，让读者能够深入理解并应用这些技术。1.基本概念1.

孟章豪·2024-09-04 01:39

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

linux服务器程序设计模型,Linux下几种并发服务器的实现模式(详解)

1>单线程或者单进程相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client不存在并发。2>循环服务器和并发服务器1.循环服务器：一个server只能一次只能接收一个client，当当前client结束访问之后才能进行下一个client的连接。2.并发服务器：一个server同一时间可以响应很多客户端的访问。3>select+多线程模式并

tianjiaxiaoer·2024-09-04 01:08

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。

凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

Python编码系列—Python中的安全密码存储与验证：实战指南

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。

学步_技术·2024-09-04 00:32

0410.我在阅读请停止无效努力

模型和价值体系，也就是对事物的判断误区，知识零散化导致信息饥渴症，以及信息过载我通常是看到什么有用的信息全部接收下来，到应用的时候却找不到，这时候就需要建立一个知识体系了。

陈丽徜徉自由灵魂的天空·2024-09-04 00:08

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：数据安全深度剖析与未来展望

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-03 23:00

Apache Struts2 S2-005 远程代码执行漏洞

ApacheStruts2ApacheStruts2框架是一个用于开发JavaEE网络应用程序的Web框架，质上相当于一个servlet，在MVC设计模式中，Struts2作为控制器(Controller)来建立模型与视图的数据交互

夭-夜·2024-09-03 23:57

大庭广众之下教师吃学生剩下的饭菜，是勤俭节约还是颜面扫地？

学生动手做的模型学校的女足姑娘们下午要去市里比赛。为了让她们有好的体能，学校特意安排了一顿好的午餐，摆放到公共就餐区旁边的圆桌上，给姑娘们践行。

桐与花·2024-09-03 23:35

JAVA Web学习(22)___第16章Hibernate技术

第16章Hibernate技术16.1初识Hibernate16.1.1理解ORM原理16.1.2Hibernate简介Hibernate是一款免费开源的持久层框架，它对JDBC进行了轻量级的对象封装，

岁月静好浅笑安然·2024-09-03 23:54

谈谈PhxSQL的设计和实现哲学（上）

PhxSQL完全兼容MySQL，建立在简单可逻辑证明的一致性模型之上，架构、部署、运维

OpenIMup·2024-09-03 23:53

Web后端开发

HTTP协议HyperTextTransferProtocol基于TCP基于请求-响应模型无状态的协议，不带之前的内容会话请求协议请求行请求方式，资源路径，协议请求头请求体和请求头有一个空行响应协议响应行协议

冰淇淋烤布蕾·2024-09-03 22:24

将泛型和函数式编程结合，竟然会让代码这么优雅！

但这种方式却太表象了，没有灵魂和深度，过去的那些日子，我感觉自己的编程水平也就限于把重复的代码抽一抽，（如下图所示一样），甚至觉得代码优化不就是这样吗，这样的状态一直维持很久。

程序员蜗牛g·2024-09-03 22:23

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

http协议

HTTP基于客户端/服务端（C/S）架构模型，通过一个可靠的链接来交换信息，是一个无状态的请求/响应协议。2.特点（1）HTTP是无连接：无连接的含义是限制每次连

weixin_30887919·2024-09-03 21:19

华为数据之道-读书笔记3

差异化的企业数据分类管理框架一、基于数据特性的分类管理框架二、以统一语言为核心的结构化数据管理结构化数据的共同特点是以信息架构为基础，建立统一的数据资产目录、数据标准与模型。

baidu_38792549·2024-09-03 21:18

日新录（6月27日晴）

大峡谷总长446公里，平均深度有1200米，最深处2000米，宽度从0.5公里至29公里不等，是世界上罕见的地质奇观之一。科罗拉多高原抬升时，科罗拉多河及其支流切

天行健君马甲·2024-09-03 21:28

深入理解DDQN

深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。

AI-星辰·2024-09-03 21:46

pytorch模型保存及加载参数恢复训练的例子

一、示例这里是一个示例，展示如何保存和加载模型、优化器的状态以恢复训练：保存与加载模型和优化器状态的示例importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim

静心问道·2024-09-03 21:44

C#语言基础速成Day07

常见数据结构：1.集合（Collection）1.1**List**1.2**HashSet**1.3**LinkedList**1.4**ObservableCollection**2.栈（Stack）2.1深度优先搜索

blaizeer·2024-09-03 20:11

gitlab 包含模型文件，比较大，怎么上传

当你的GitLab项目包含较大的模型文件或其他大文件时，直接上传可能会遇到一些限制。

静心问道·2024-09-03 20:41

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

Java 内存模型-锁的内存语义

章节目录锁的释放-获取建立的happens-before关系锁的释放-获取的内存语义锁的释放-获取建立的happens-before关系锁是Java并发编程中最重要的同步机制。锁除了让临界区互斥执行之外，还可以让释放锁的线程向获取同一个锁的线程发送消息。如下所示，下面是锁释放-锁获取的示例代码classMonitorExample{inta=0;publicsynchronizedvoidwrit

markfork·2024-09-03 20:20

探索前沿科技：在本地系统上安装和使用Style TTS2进行高质量语音合成

我们正处于一个令人激动的时代，有如此多的选择，不仅在大型语言模型方面，还有现在的文本到语音（TTS）模型。

七哥的AI日常·2024-09-03 20:07

BEV (3)---DETR3d

1算法简介1.1算法思想不同于LSS、BEVDepth的bottom-up式，先进行深度估计，设计2D转3D的模块。DETR3D是一种3D转2D的top-down思路。

aolaf·2024-09-03 20:36

2.关于Transformer

关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings

安逸sgr·2024-09-03 20:05

推荐频道

轻量级深度卷积神经网络模型