pytorch量化感知训练

深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件

在移动端和嵌入式设备上进行高效的神经网络推理，要求框架具备轻量化、高性能以及灵活的扩展能力。作为腾讯开源的高性能神经网络推理框架，ncnn在这些方面表现出色。
又吹风_Bassy·2025-01-29 03:13

盘点50个AI大模型企业和典型产品

-GPT-4O：OpenAI的新一代AI模型，在语言理解和生成能力上有进一步提升，能够感知用户的情绪，并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。
大模型玩家·2025-01-29 02:38

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

强化学习中，为什么用AC架构

缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic架构）是一种非常常用的架构，用于训练智能体
资源存储库·2025-01-29 01:25

python、JAVA等多种语言演示免费获取股票数据（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档说明

近一两年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者，首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。
Eumenides_max·2025-01-29 00:46

AI会不会是一个大泡沫

推出后不久，R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
人机与认知实验室·2025-01-28 23:38

大话特征工程：2.特征组合与描述

公元2147年，人类文明站在科技的巅峰，所有决策、发展甚至感知都被“全维计算网络”所掌控。这套系统以高维空间中的数据为基础，试图预测并塑造未来。
nnerddboy·2025-01-28 22:03

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
知识鱼丸·2025-01-28 21:53

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）
XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言

例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
北京动点飞扬软件·2025-01-28 18:34

MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU

与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属
sinat_41698914·2025-01-28 16:16

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术
码事漫谈·2025-01-28 16:13

电子电气架构 --- 车载电子和软件架构概述

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强
车载诊断技术·2025-01-28 16:43

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。
salsm·2025-01-28 15:07

【Java程序员面试专栏 数据结构】五 高频面试算法题：二叉树

一轮的算法训练完成后，对相关的题目有了一个初步理解了，接下来进行专题训练，以下这些题目就是二叉树相关汇总的高频题目总的来说，前序遍历是自上而下调整或比较节点，中序遍历用来对节点排序，后序遍历是自下而上的寻找或求最值供上层决策
存在morning·2025-01-28 15:36

《动手学深度学习》(PyTorch版)

《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。
chaser&upper·2025-01-28 15:36

第76期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-28 15:05

从简单到深刻的认知发展

认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。
AI架构设计之禅·2025-01-28 15:04

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-28 14:30

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch
CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务

使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema
CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:57

Silero VAD 开源项目教程

SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector
苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

FSMN-VAD与Silero-VAD

引用说明：FSMN-VAD引用魔塔社区项目：https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary
Wasser.·2025-01-28 13:23

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。
一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件

背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换
帅气的亮·2025-01-28 10:33

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

然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
AI天才研究院·2025-01-28 10:30

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到
deepdata_cn·2025-01-28 08:18

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。
司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？
司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
司南锤·2025-01-28 08:18

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

【如何获取股票数据05】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股最新分时MA数据获取实例演示及接口API说明文档

最近一两年内，股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步，就是获取全面且准确的股票数据。
码农蝶澈·2025-01-28 07:12

【如何获取股票数据01】Python、Java等多种主流语言实例演示获取股票行情api接口之沪深A股实时交易数据获取实例演示及接口API说明文档

最近一两年内，股票量化分析逐渐成为热门话题。而从事这一领域工作的第一步，就是获取全面且准确的股票数据。
Eumenides_max·2025-01-28 06:36

高可用架构，高性能架构和高并发架构

视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师
架构随笔录·2025-01-28 06:35

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。
2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。
Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

Isaac Lab

isaacsimcondacreate-nisaaclabpython=3.10condaactivateisaaclabpipinstalltorch==2.2.2--index-urlhttps://download.pytorch.org
独鹿·2025-01-28 04:50

IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real

在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy
NathanWu7·2025-01-28 04:47

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

奖励模型：解析大语言模型的关键工具

它不仅能静态比较模型表现，还可帮助诊断训练问题，为LLM研究提供独特视角，增强模型开发过程的透明度和可问责性。
XianxinMao·2025-01-28 01:27

AI Agent（智能体）技术白皮书（Google，2024）

1.2人类的模仿者与以上类似，我们可以对生成式AI模型进行训练，让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如，利用数据库查询工具获取客户的购物历史，然后给出购物建
花生糖@·2025-01-28 00:22

[论文笔记] Megatron: mistral sliding window（ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决）

pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文：https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow
心心喵·2025-01-28 00:46

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super
CrxzYia·2025-01-27 20:54

[日记]轻量回测框架 Backtesting.py 与 Streamlit集成

如下图：同时提供常用的收益和风险指标数据作为量化分析的参考。
·2025-01-27 18:11

字节的面试，感觉还挺简单的~

今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试，新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的，但是他的面试体验不太好，因为面试官问了两个类似的问题，感觉有点不认真。
·2025-01-27 18:40

非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单

本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出，综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑，并基于职场大数据训练的专属大模型，客观反映企业在职场人心中的口碑。
·2025-01-27 18:39

小而伟大的智慧

一个智能控制器，隐藏在机器内部，却能用感知、分析与决策改变外部世界。它既是一个观察者，也是一个行动者，用最少的资源实现最高效的运作。嵌入式的美，在于它的无声胜有声。
看，是大狗·2025-01-27 17:30
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