Ember模型

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

Partition架构

优质博文：IT-BLOG-CNPartition架构【1】结构：Region至少3个Zone，Zone内至少两个Partition，Partition内至少1个K8SMemberCluster；【2】故障域
程序猿进阶·2025-01-17 09:30

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。
LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28

AWS云计算概览（自用留存）

目录一、云概念概览（1）云服务模型（2）云计算6大优势（3）web服务（4）AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（
给bug两拳·2025-01-17 08:46

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。
海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析-CSDN博客device_node：解压设
憧憬一下·2025-01-17 07:08

星火文档问答上线！定制你的专属知识库

放眼全球，大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面，越来越多工作实现自动化与智能化。
AI 研究所·2025-01-17 06:06

C#关于架构框架与的CRUD思考

它将应用程序分为三个主要部分：模型（数据和业务逻辑）、视图（用户界面）和控制器（处理输入并响应）。这种分
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 06:30

数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理

下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。
PersistDZ·2025-01-17 06:30

mac地址是用来做什么的

MAC地址是数据链路层（OSI模型的第二层）使用的地址，主要用于局域网（LAN）内设备之间的通信。MAC地址的作用：设备标识：MAC地址在局域网（LAN）中唯一标识设备，类似于设备的身份证号。
毛毛的毛毛·2025-01-17 05:57

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙·2025-01-17 05:55

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。
·2025-01-17 05:12

【无标题】

以下是对Nginx七层反向代理架构的详细剖析：文章目录一、工作原理二、核心优势三、配置示例四、特殊场景应用五、Nginx进程模型六、Nginx线程模型七、Nginx进程及线程模型
thinking-fish·2025-01-17 05:25

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
·2025-01-17 05:02

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

汽车检测：使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计：使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
old_power·2025-01-17 05:50

6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？真能超越Claude还是言过其实？

本篇笔记所对应的视频：6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？
AI超元域·2025-01-17 04:19

DDD-必须理解的领域服务

上一章我们理解了领域模型中的实体和值对象，还有一种跟实体和值对象联系非常紧密的领域模型，那就是领域服务。这一章我们一起来学习和掌握领域服务。一、DDD已经有实体和值对象，为什么还需要领域服务？
liruiqiang05·2025-01-17 04:48

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

交换机和路由器的区别

以下是交换机和路由器之间的主要区别：1.工作层级交换机（Switch）：主要工作在数据链路层（OSI模型的第2层），也可以工作在网络层（第3层），这种交换机称为“三层交换机”。
毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

Data Mesh：《华为数据之道》中的数据治理和**Data Mesh**架构的理念差异

书中提出了数据治理的五化模型（标准
PersistDZ·2025-01-17 03:34

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。
任义礼智信·2025-01-17 02:01

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-01-17 02:26

Maven 构建配置文件

Maven的构建配置主要通过一系列的XML文件来实现，最核心的是pom.xml（ProjectObjectModel，项目对象模型）。
用心去追梦·2025-01-17 01:23

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

关于固定随机种子，模型每次结果也不一样的问题可能解决方法

问题描述最近一直被“固定随机种子，模型每次结果也不一样”这个问题困扰，我的模型同样的代码每次跑的结果都不一样，而且还忽高忽低，有可能有模型本身架构不合适的问题（按理来说，即便有变动也不会差别太大），忽略掉每次结果差距较大这个问题
小白每天学一点·2025-01-17 01:17

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以
·2025-01-17 01:49

MiniMax开源，突破传统Transformer架构，震撼业界

就在昨天，AI领域迎来了一项重大突破——MiniMax发布并开源了新一代01系列模型。国产大模型市场再掀巨浪，传统Transformer架构或许将不再是唯一选择。
·2025-01-17 01:18

mindspeed-llm源码解析（一）preprocess_data

mindspeed-llm是昇腾模型套件代码仓，原来叫"modelLink"。
·2025-01-17 01:48

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。
非著名架构师·2025-01-17 00:42

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。
·2025-01-17 00:46

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介
屿小夏·2025-01-17 00:12
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