逆深度参数化第11页

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。

微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

数据结构____二叉树初阶

对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的点一一对应时称之为完全二叉树。要注意的是满二

ROC_bird..·2024-09-04 16:21

开源模型应用落地-LlamaIndex学习之旅-LLMs-集成vLLM（二）

我们将带你逐步探索LlamaIndex的强大功能，从快速整合海量知识资源，到智能生成个性化的学习路径；从精准分析复杂的文本内容，到与用户进行深度互动交流。

开源技术探险家·2024-09-04 15:41

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

前端进阶｜一文理解柯里化的逆操作，什么是反柯里化

温故而知新在说反柯里化之前，先来复习下柯里化的基础。之前文章，我们了解了什么是柯里化，以及柯里化的实现原理，同时我们也明白了什么情况下我们使用柯里化，详细阅读参见之前文章《前端进阶｜由浅入深的理解函数柯里化的实现与应用》，今天我们来了解一下反柯里化。那什么是反柯里化呢？？是与柯里化相反吗？？书中对反柯里化的作用做了介绍：反柯里化是为了扩大函数的适用性，使本来作为特定对象所拥有的功能的函数可以被任意

anyup_前端梦工厂·2024-09-04 14:36

六边形蜂窝模型参数化建模

六边形蜂窝模型参数化建模蜂窝结构因其轻质、高强度、高刚度等特性，在军工领域尤其是航空航天行业中有着广泛的应用。以下是一些关于蜂窝在军工应用的要点：1.

empty123o·2024-09-04 14:33

python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类

一、癫痫介绍癫痫，即俗称“羊癫风”，是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症，是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害，严重时甚至危及生命，儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具，它是一种无创性的生物物理

一夜白头催人泪·2024-09-04 14:33

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

阿里云技术深度解析与实战应用：构建高效短信验证系统

阿里云技术深度解析与实战应用：构建高效短信验证系统引言在当前的数字化时代，云服务已成为企业数字化转型的重要基石。

我的运维人生·2024-09-04 13:58

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

Ego-planner：三维建图 grid_map.cpp解析

ego避障里面比较重要的功能是对环境进行栅格地图进行避障其实是通过深度图像或者点云数据来进行转换填充的，（没错，ego也可以利用点云来建图，也就是无需d435i进行输入，可以替换为激光雷达）下面我们分别对这两个方式的建图方法进行解析首先我们需要明确几个十分重要的变量

dueen1123·2024-09-04 13:55

共创文章的思考

回顾一下，有不少的收获，尤其佩服大家思考和写作的深度。

谢力稚·2024-09-04 12:45

随想5

重要性依排位；4、北京叫首都，是因为它的唯一性，能在北京站住脚，那就是人中龙凤；5、上海超过香港是大概率事件，历史悠久，金融人士逐梦的乐园；6、城市化犹如高楼大厦，更利于提高效率，大城市越来越繁华是趋势，不要逆

地瓜爱思考·2024-09-04 12:33

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学入门task2：线性模型

1.线性模型把输入的特征x乘上一个权重，再加上一个偏置就得到预测的结果，这样的模型称为线性模型（linearmodel）2.分段线性模型线性模型也许过于简单，x1跟y可能中间有比较复杂的关系。线性模型有很大的限制，只能表示一条直线，这一种来自于模型的限制称为模型的偏差，无法模拟真实的情况。所以需要写一个更复杂的、更有灵活性的、有未知参数的函数。分段线性曲线（piecewiselinearcurve

m0_53743757·2024-09-04 11:43

yolo8 目标检测、鉴黄

近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python常用库-nump的使用

数组连接8.数组分割数学运算1.算术运算2.广播机制3.统计函数4.最大最小值5.排序索引与切片1.索引2.切片3.高级索引条件操作1.条件选择2.where函数复杂操作1.矩阵乘法2.线性代数3.矩阵的逆N

问道飞鱼·2024-09-04 08:26

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

第十二章节 xxjob, seata, zk, minio,activeMQ进行 helm化

要将你提供的Docker命令转换为HelmChart，你需要将相关的配置转化为Kubernetes资源文件，并使用Helm的模板语法进行参数化配置。

Wade_Crab·2024-09-04 07:44

成长日志第65天

图片发自App千年敦煌的表演很震撼，眼睛几度曾湿润，每一个人故事的演绎，每一个朝代的事事变迁，都异常的感慨，这第二次的到来总算深度的了解了这极具深厚的远古文明，一瞬间即永远！

果惠静心·2024-09-04 06:46

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型，并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

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

比情商更重要的是逆商，逆商越高的人，走得越远!

有这样一个年轻人。在他高中毕业的时候，想在一家快餐店找一份服务员的工作，在24个应聘者，23个应聘者中，就剩下他没有被录用。他高考三次，才考上杭州一家普通的大学，在他大学毕业后，他开了一个培训班，第一个培训班招了20个人，三年后，培训班还是20个人。后来他又成了一家翻译社，第一个月收入700，光房租就要花掉2000元，为了生存下去，他背着大麻袋去各地进货，开始卖鲜花，卖礼品……后来，一次陪同出国访

于观潭·2024-09-04 04:19

《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

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

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

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。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

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模型深度解析1.Docker架构Docker基于客户端-服务器架构模式。主要的组件包括：Docke

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

【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

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

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？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

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

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

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

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

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