pytorch模型加载

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法
亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。
程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来
锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。
xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了

pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
weixin_40293999·2024-09-15 17:16

2019-05-29 vue-router的两种模式的区别

1、大家都知道vue是一种单页应用,单页应用就是仅在页面初始化的时候加载相应的html/css/js一单页面加载完成,不会因为用户的操作而进行页面的重新加载或者跳转,用javascript动态的变化html
Kason晨·2024-09-15 17:39

华为USG6000E-S12防火墙Key exchange failed.无法SSH解决方案

由于目前防火墙算法太新，导致crt和xshell的版本无法登陆，按以下方法解决一、下载华为本地加载除弱安全算法组件包之外的组件包https://download.csdn.net/download/redmond88
redmond88·2024-09-15 17:14

系列3：【深入】qiankun动态与按需加载子应用—像电影一样控制出现时机

一、引言：为何需要动态加载在现代前端开发中，性能优化始终是一个关键问题。对于微前端架构而言，管理多个子应用带来了前所未有的灵活性，但也对资源的加载和使用效率提出了更高要求。
rabbit_it·2024-09-15 17:12

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。
Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不
2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是
2401_84254343·2024-09-15 16:09

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。
weixin_54503231·2024-09-15 16:06

java获取applicationcontext,SpringBoot获取ApplicationContext的3种方式

简单来说就是Spring中的容器，可以用来获取容器中的各种bean组件，注册监听事件，加载资源文件等功能。
花儿街参考·2024-09-15 15:35

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术
Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。
喜好儿网·2024-09-15 15:01

Xilinx 7系列FPGA架构之器件配置（一）

1.概述Xilinx®7系列FPGA通过将特定于应用程序的配置数据（位流）加载到内存中进行配置。7系列FPGA可以主动从外部非易失性存储设备加载，也可以通过外部智能源（如微处理器、DS
FPGA技术实战·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别

即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。
迪三·2024-09-15 14:00

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三
迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色
迪三·2024-09-15 14:00

四、模型的下载与使用

模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上，现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中，我们将学习掌握模型的下载和安装过程，以及如何在实际创作中灵活调用它们。
梦中星华·2024-09-15 14:59

课程分享|个人战略课w3 案主案例分享

要求：案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。
花花花知晓·2024-09-15 14:27

Java内存模型基础

1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享（文章中用“共享变量”指代）。
2401_84002271·2024-09-15 14:57

Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型

订阅：https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中，我们已经见证了可以写作、编程，甚至创造艺术的模型问世。但有一
新加坡内哥谈技术·2024-09-15 14:57

SpringBoot 获取 ApplicationContext

简单来说就是Spring中的容器，可以用来获取容器中的各种bean组件，注册监听事件，加载资源文件等功能2.获取ApplicationContext的方式2.1.创建工具类通过此工具类，可以方便的获取bean
loveLifeLoveCoding·2024-09-15 14:27

系统架构设计师教程 第5章 5.3 系统分析与设计 笔记

其主要目的是绘制系统的蓝图，权衡和比较各种技术和实施方法的利弊，合理分配各种资源，构建新系统的详细设计方案和相关模型，指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。
z2014z·2024-09-15 14:25

OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享：关于OpenAI o1新范式的深度思考

一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT4o和o1是发展大模型不同的方向，但是o1这个方向更根本
光剑书架上的书·2024-09-15 13:21

解决BERT模型bert-base-chinese报错（无法自动联网下载）

一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例
搬砖修狗·2024-09-15 13:47

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。
m0_57781768·2024-09-15 13:41

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、
m0_57781768·2024-09-15 13:37

使用You.com API进行LLM输出的事实性增强

使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。
aehrutktrjk·2024-09-15 12:05

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。
aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注

我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

2.8.5Django --8.2 单表操作

Django目录：https://www.jianshu.com/p/dc36f62b3dc5Yuan先生-Django模型层（1）Django与SQLAlchemy的ORM操作本质上是一样的，但是语法略有不同
寒暄_HX·2024-09-15 12:14

超级无敌详细的Mysql数据库笔记（基础篇版）

一.基础1.关系型数据库(RDBMS)概念:建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。特点:使用表存储数据，格式统一，便于维护使用SQL语言操作，标准统一，使用方便。
当大哥爱上学习·2024-09-15 12:31

如何从大型语言模型(LLM)流式响应

引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。
aehrutktrjk·2024-09-15 12:30

云服务业界动态简报-20180128

DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优
Captain7·2024-09-15 12:26

关于django中几个重要的gunicorn worker的配置

不同的worker_class提供了不同的并发模型，适合不同类型的应用场景。
给我起把狙·2024-09-15 11:59

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
nfgo·2024-09-15 11:28

昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取

MindFormers安装参见：昇思AI框架实践1:安装MindSpoe和MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型
skywalk8163·2024-09-15 11:26

ResNet的半监督和半弱监督模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r
Valar_Morghulis·2024-09-15 11:49

document获取元素的方法

js学习总结----DOM获取元素的方法（8个）DOM:documentobjectmodel文档对象模型DOM就是描述整个html页面中节点关系的图谱，可以如下图理解在DOM中，提供了很多的获取元素的方法和之间关系的属性以及操作这些元素的方法
小成语·2024-09-15 11:25

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1
皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask
皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

⭐Unity 安卓环境中正确地读取和处理 XML 文件

想到的是安卓环境中正确地读取文件的问题改进方案：1.由于XmlDocument.Load方法在Android上的路径问题（由于文件位于APK内部，无法像在文件系统中那样直接访问），需要先使用UnityWebRequest来异步加载文件内容
惊鸿醉·2024-09-15 09:17

CesiumJS+SuperMap3D.js混用实现可视域分析 S3M图层加载 裁剪区域绘制

版本简介：cesium：1.99；Supermap3D：SuperMapiClientJavaScript11i(2023)；官方下载文档链家：SuperMap技术资源中心|为您提供全面的在线技术服务示例参考：support.supermap.com.cn:8090/webgl/Cesium/examples/webgl/examples.html#analysissupport.supermap
SteveJi666·2024-09-15 09:17

LLM 进展和前进道路

近年来，语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果，也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。
晨曦_子画·2024-09-15 09:44

ros2中使用launch.xml启动时，怎么在命令行里设置参数，或者加载参数文件（params.yaml）

在ROS2中使用launch.xml启动时，可以通过命令行设置参数或加载参数文件（如params.yaml）。
code .·2024-09-15 09:14

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。
苹果酱0567·2024-09-15 09:43

未来网络体系结构和SDN的研究进展-毕军

介绍了软件定义网(SDN)的发展现状,讨论SDN的体系结构,提出一种SDN体系结构的抽象模型。最后，介绍一种未来网络体系结构创新环境(FINE)体系结构。阅读全文和小伙伴们一起来吐槽
拟声的主扬·2024-09-15 09:08
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他