驱动模型第33页

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere！今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法

【ShuQiHere】在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。

用户只需输入一段描述，模型

爱研究的小牛·2024-08-31 02:06

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

Spring AI

主要特性：支持跨AI提供商的便携式API，用于聊天、文本到图像和嵌入模型。同时支持同步和流API选项

java_heartLake·2024-08-31 01:31

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

深度学习系列70：模型部署torchserve

1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket

IE06·2024-08-31 00:25

Redis多线程特性

Redis6.0版本之前是用单线程模型，6.0版本为什么使用多线程？

知知之之·2024-08-31 00:53

【ERPNext】Frappe、Bench、Bench CLI、 ERPNext、Desk

文章目录Frappe：Bench：BenchCLI：ERPNext：Desk:Frappe：提示：就是一个开源的Web应用程序框架Frappe是一个开源的Web应用程序框架，用于构建数据驱动的应用。

烟话6·2024-08-30 23:22

ChatGPT的原理

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文

wfx0002·2024-08-30 23:18

都2023了还不会Vue3？一篇笔记带你快速入门

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。无论是简单还是复杂的界面，Vue都可以胜任。

Evan-Sky·2024-08-30 23:18

关于springboot对接chatglm3-6b大模型的尝试

cloudai对接通义千问那么接下来我们尝试一些别的模型看一下，其实这个文章主要是表达一种对接方式，其他的都大同小异。都可以依此方法进行处理。

橘子在努力·2024-08-30 22:15

个人品牌营销思考模型是什么？

日更365第34/365天图片发自App有时候进入一个圈子，不仅仅是一个课程，有时候，通过这个圈子结识的某一个人，可能给你开启另外一扇窗，当你把这扇窗推开，可能得到的就是意想不到的收获每个人的一生，都有一些关键节点，对你的一生有着至关重要的改变和影响。有时候这个关键节点是一个人，有时候是一本书，有时候是一段视频，有时候是一部电影，有时候是一篇文章，有时候是一句话……营销，"营"的是对方的反应模式，

晰然阅读悦成长·2024-08-30 22:16

Transformer模型整体构建的实现

编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod

好好学习Py·2024-08-30 22:14

Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示

好好学习Py·2024-08-30 22:14

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。

herosunly·2024-08-30 22:13

您应该让 ChatGPT 控制您的浏览器吗？

本文：介绍授予大型语言模型(LLM)对Web浏览器的控制权的安全风险，重点关注提示注入漏洞。

红云谈安全·2024-08-30 22:40

SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC

一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器，具有恒定电流，可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。

奥科迪科技13798477800·2024-08-30 21:35

英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“?

英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好，我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。

蒜鸭·2024-08-30 19:28

iOS中的Grok获得升级——使用AI在X中创建和分析图像

此次更新中最值得关注的功能可能是使用FluxAI模型在Grok2中的图像生成功能。通过这项功能，用户还可以获得图像生成提示建议，从而避免面对一个空白框时不知所措。

AI数据猿·2024-08-30 19:28

新媒体营销思维与框架复盘：你需要一个大的营销框架驱动

所有营销行为开始之前，都需要提前使用营销框架进行规划。【6W】营销框架：6W是一切营销规划必不可少的要素。新媒体营销的一切营销行为都是可以被监测的。营销策略（tatics）包含when,where,how,是为完成营销计划采取的一系列行动。What:公司产品的价值主张/定位（其中最重要的是产品和服务、用户利益、竞争优势）对营销者来说，是了解公司业务的一个很好的起始点。营销的基础是基于你对公司商业模

沙沙麦卡·2024-08-30 19:53

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

【AI】到底什么才是最适合LLM大模型的应用场景？

笔者关注大模型有一段时间了，可以参考我之前的文章，做了非常多的体验，也经常去调戏大模型，这些文章有的还是很精彩，比如：——对比大模型特色的文章：群模乱舞，AI大模型盛开，国内大模型盘点_哈工大本草-CSDN

giszz·2024-08-30 19:24

UE5-----Niagara粒子系统

Niagara的主要特点包括：数据驱动：Niagara使用数据驱动的方法来管理粒子属性，允许您更精细地控制每个粒子的行为。模块化：Niagara的模块化设计使得您可

四代水门·2024-08-30 17:41

虚幻5|按键触发学习

一，如图参考1.下移驱动阈值越大按时间长才会触发，越小很快就可以触发2.按下当按下超出驱动阈值大小就会触发一次，这里的驱动阈值只能设置再0.1~1的大小3.已松开当按下的时候，先触发单次的started

qwq！6·2024-08-30 17:09

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。

路人与大师·2024-08-30 16:06

大模型技术 | 基于 Langchain 和 Streamlit，构建多 PDF RAG 聊天机器人

与PDF互动是很酷的。你可以与你的笔记、书籍和文档等进行聊天。本文将帮助你构建一个基于MultiRAGStreamlit的Web应用程序，通过对话AI聊天机器人来读取、处理和互动PDF数据。以下是该应用程序的工作步骤，用简单的语言进行说明。配置必要的工具该应用程序首先导入了各种强大的库：Streamlit：用于创建Web界面。PyPDF2：用于读取PDF文件的工具。Langchain：用于自然语言

AI大模型_学习君·2024-08-30 16:05

信息安全--网络安全体系与安全模型（一）

网络安全体系概述■网络安全体系是网络安全保证系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。■网络安全体系特征：整体性、协同性、过程性、全面性、适应性。特征内容整体性网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元

魔同·2024-08-30 16:35

【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline

Redis使用的是客户端-服务器（C-S）模型和请求/响应协议的TCP服务器。

赵渝强老师·2024-08-30 16:02

LangChain 一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架

LangChain是一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架，它简化了与语言模型的交互，并将其功能扩展至更复杂的任务，如搜索、问答、推理和自动化工作流。

路人与大师·2024-08-30 16:02

Yolov8和杂草检测

环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练

Diros1g·2024-08-30 15:59

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

Qt WebSocket

简介WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。允许服务端主动向客户端推送数据。

小飞侠hello·2024-08-30 15:28

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。

码大哥·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

FL1623863129·2024-08-30 15:57

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了

十分钟ll·2024-08-30 15:57

linux网络流程分析（一）---网卡驱动

转载：https://www.cnblogs.com/gogly/archive/2012/06/10/2541573.html分析linux网络的书已经很多了，包括《追踪LinuxTCP/IP代码运行》《Linux内核源码剖析——TCP/IP实现》，这里我只是从数据包在linux内核中的基本流程来分析，尽可能的展现一个主流程框架。内核如何从网卡接收数据,传统的过程：1.数据到达网卡；2.网卡产生

wang603603·2024-08-30 15:55

Ubuntu下修改Ollama的模型存储路径

Linux系统的默认存储路径是/usr/share/ollama/.ollama/models我想在Ubuntu下修改到/mnt/ollama-models做法如下：创建ollama服务的配置的覆盖文件sudomkdir-p/etc/systemd/system/ollama.service.dsudovim/etc/systemd/system/ollama.service.d/override

Jnchin·2024-08-30 15:25

深入讲解Linux内核网络设备驱动（图例解析）

1.接收数据包过程概述介绍数据包收包过程，有助于我们了解Linux内核网络设备在数据收包过程中的位置，下面从宏观的角度介绍数据包从被网卡接收到进入socket接收队列的整个过程：加载网卡驱动，初始化数据包从外部网络进入网卡网卡

Linux加油站·2024-08-30 15:24

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

1介绍使用的版本：Win10，python3.7，tensorflow2.1-GPU，CUDA10.1,CUDNN7.6.5，显卡驱动版本是425.31（用的IDE是pycha

夏迪End·2024-08-30 15:56

Linux下通过NetLink获取网口信息

原本是打算通过ioctl这个api获取网口是否插线状态，结果设备网口和驱动适配有问题查出来的结果跟实际网口对不上即使用ifconfig也是对不上（ifconfig也是用的ioctl）然后发现ethtool

bluestar2009·2024-08-30 14:53

总融资超8700万美元，日均互动超30次，ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动，重塑养老格局？

干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人，深度集成了生成式人工智能技术，为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务，深受用户喜爱。2.该公司新一轮融资金额高达2500万美元，将用于进一步加强AI技术研发、扩大生产规模并加速市场推广，以满足全球范围内老年人对智能陪伴的迫切需求。3.ElliQ及其他陪伴式机器人在满足老年人情感需求、提升生活质量方面具有显著优势，其市场潜

AgeClub·2024-08-30 14:52

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

我们利用先进的算法和模型，为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案，帮助企业实现决策的科学化和智

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

xGen-MM（BLIP-3）：一组开放的大型多模态模型摘要1引言2相关工作3模型架构4训练5数据6实验7消融研究8结论摘要本报告介绍了xGen-MM（也称为BLIP-3），这是一个用于开发大型多模态模型

UnknownBody·2024-08-30 13:47

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。

walfar·2024-08-30 13:13

鸿蒙南向实战：LCD驱动框架开发

功能简介LCD（LiquidCrystalDisplay）驱动编程，通过对显示器上电、初始化显示器驱动IC（IntegratedCircuit）内部寄存器等操作，使其可以正常工作。

小小煤球·2024-08-30 12:42

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

花千树-010·2024-08-30 12:38

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