OCR训练集合第3页

图像生成大模型：Imagen 详解

本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？

转角再相遇·2025-01-20 04:17

知识付费的理由不能是焦虑

有不少同学是重度知识付费用户，当然我其实也算其中一类，付费的课程，社群，训练营，圈子等等都不少。有人属于为改变付费，有人属于为焦虑付费。

小路哥v·2025-01-20 04:14

人工智能伦理：技术发展背后的思考

AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。

m0_72547478·2025-01-20 04:13

一篇文章告诉你什么是BloomFilter

主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。

·2025-01-20 03:44

软件开发生命周期

软件开发生命周期（SoftwareDevelopmentLifeCycle,SDLC）是指软件开发过程中所经历的各个阶段和活动的集合。SDLC提供了一种结构化的方法来规划、开发、测试和维护软件系统。

你一身傲骨怎能输·2025-01-20 02:20

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移

二进制独立开发·2025-01-20 02:46

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。

码字仙子·2025-01-20 00:03

这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

前言GAN似乎离不开大量的训练数据量。

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

Lambda表达式和流（Streams）简化代码：提升Java开发效率

摘要在现代Java开发中，Lambda表达式和StreamsAPI已经成为不可或缺的工具，它们可以大幅度简化集合操作和数据处理代码，提升代码的可读性和可维护性。

默语·2025-01-20 00:31

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

rocketmq的启动关闭

/conf/broker.conf-n192.168.88.23:9876autoCreate

chen_zi_·2025-01-19 23:24

Java 数据长度获取方式对比：length属性、length()和size()方法

在Java编程中，我们经常需要获取不同数据类型的长度信息，比如字符串(String)、数组(Array)和集合(Collection)等。

大邳草民·2025-01-19 23:51

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

Java学习，删除集合指定元素

Java删除集合中指定元素，通常依赖于集合具体类型。不同的集合类型（如ArrayList,HashSet,LinkedList等）提供了不同的方法来执行此操作。

五味香·2025-01-19 22:44

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和

墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

C# LINQ扩展方法探索：Enumerable.Except实现集合差集操作

换句话说，它会返回第一个序列中存在但第二个序列中不存在的元素集合。此方法对于从一个集合中移除另一个集合中的所有匹配项非常有用。

AitTech·2025-01-19 21:30

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布，基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能（AGI），其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能

大模型扬叔·2025-01-19 20:29

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！

智识小站·2025-01-19 20:23

前端必知必会-Node.js连接MongoDB 删除集合

文章目录Node.js连接MongoDB删除集合删除集合db.dropCollection总结Node.js连接MongoDB删除集合删除集合您可以使用drop()方法删除表或MongoDB中所谓的集合

编程岁月·2025-01-19 20:53

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型

大模型常客·2025-01-19 19:21

【赵渝强老师】MongoDB文档级别的并发控制

换句话说在同一时间点上，多个写操作能够修改同一个集合中的不同文档；而当多个写操作修改同一个文档时，必须以序列化方式执行。

·2025-01-19 19:28

【赵渝强老师】MongoDB逻辑存储结构

MongoDB的逻辑存储结构是一种层次结构，主要包括了三个部分，即：数据库（Database）、集合（Collection，也可以叫做表）和文档（Document，也可以叫做记录）。

·2025-01-19 19:57

Java 8 新特性 Stream

可以是集合，数组，I/Ochannel，产生器generator等。聚合操作对一系列元素执行计算以生成单个汇总值的过程。例如，计算流中所有元素的

·2025-01-19 19:54

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型

·2025-01-19 19:54

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。

wit_@·2025-01-19 16:53

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

`计算机知识` `C++` initializer_list初始化列表, 括号列表初始化, 括号集合

initializer_list初始化列表里,不存数据`{}`并不等价于初始化列表对象隐患概念区分首先,要区分几个概念,也就是会产生的歧义:1,initializer_list初始化列表2,{1,2,3}括号集合

supimo·2025-01-19 15:14

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

用java 实现 Longest Substring Without Repeating Characters 无重复字符的最长子串（leetCode 算法）

下面是一个使用Java实现的解决方案，它使用了滑动窗口和哈希集合来跟踪当前窗口内的字符：importjava.util.HashSet;importjava.util.Set;pub

用心去追梦·2025-01-19 15:39

小猿口算自动PK脚本

我们需要用到Tesseract-OCR文本识别。他的原理就是先截图，之后框选出比较大小的两个数字所在的区域，使用Tesseract-OCR识别出来后进行判断

小黄编程快乐屋·2025-01-19 14:05

Java 查询最大最小值详解

以下将详细介绍最大值和最小值的查询方法，包括适用于数组、集合、以及更复杂的数据结构的解决方案。1.使用Math类Java提供了Math.max和Math.min方法，可用于直接比较两个值。

飞滕人生TYF·2025-01-19 14:04

【学习总结|DAY031】后端Web实战(员工管理)三

通过集合接收参数的代码如下：@DeleteMappingpublicResultdelete(@RequestParamListids){log.info(

123yhy传奇·2025-01-19 14:04

代码中使用 Iterable＜T＞作为方法参数的解释

/***根据课程id集合查询课程简单信息*@paramidsid集合*@return课程简单信息的列表*/@GetMapping("/courses/simpleInfo/list")ListgetSimpleInfoList

YQ9·2025-01-19 13:00

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

js迭代器模式

以前JS原生的集合类型数据结构，只有Array（数组）和Object（对象）；而ES6中，又新增了Map和Set。

摇光93·2025-01-19 13:24

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

【MongoDB 分片集群架构详解】

核心概念2.1.1数据分片2.1.2配置服务器（configServer）2.1.3查询路由（mongos）3.环境搭建3.1分片集群搭建3.2使用mtools搭建分片集群4.使用分片集群4.1向分片集合写入数据

从你全世界路过·2025-01-19 08:48

Linux发行版数量

无限码力·2025-01-19 08:14

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

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