pde人工智能算法深度学习模型

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。

背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

（GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型

Linductor·2025-03-26 19:37

Ray 源码分析(16)—Ray Serve

Serve与框架无关，因此你可以使用一个单一的工具包来服务从使用PyTorch、TensorFlow和Keras等框架构建的深度学习模型，到Scikit-Learn模型，再到任意Python业务逻辑的所有内容

Jim.Li·2025-03-26 01:15

景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展

文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。

景联文科技·2025-03-23 10:52

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道

星霜笔记·2025-03-21 11:34

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。

VYSAHF·2025-03-21 04:05

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

探索AI知识库的无限潜力：定义、应用与未来展望

一、AI知识库的定义AI知识库，作为人工智能技术与传统知识库概念的融合，是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。

·2025-03-19 16:15

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

学习pytorch

学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义，并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝（UnstructuredPruning

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。

朋也透william·2025-03-17 21:48

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。

NoABug·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。

「已注销」·2025-03-17 16:13

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

pytorch实现cifar10多分类总结

对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积

L_pyu·2025-03-15 00:31

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。

算法如诗·2025-03-14 23:23

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

人工智能概念

线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

深度学习之优化器Optimizer介绍

1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。

yueguang8·2025-03-14 08:19

Java线程协作式中断机制

作者简介：笔名seaboat，擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术，大多数编程语言都会使用，但更擅长Java、Python和C++。

超人汪小建(seaboat)·2025-03-14 06:33

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系

Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。

若北辰·2025-03-14 01:00

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