training

mmdetection使用混合精度训练

#表示动态scalefp16=dict(loss_scale='dynamic')参考：whereisMixedPrecisionTrainingsetinconfig·Issue#2204·open-mmlab
小伟db·2023-12-01 05:54

Transformers实战——文本相似度

文章目录一、改写文本分类1.导入相关包2.加载数据集3.划分数据集4.数据集预处理5.创建模型6.创建评估函数7.创建TrainingArguments8.创建Trainer9.模型训练10.模型评估11
aJupyter·2023-12-01 04:42

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（11 月 30 日论文合集）（上）

文章目录一、检测相关(12篇)1.1PillarNeSt:EmbracingBackboneScalingandPretrainingforPillar-based3DObjectDetection1.2BAND
旅途中的宽~·2023-12-01 02:31

arXiv学术速递笔记11.30

文章目录一、AI安全（对抗性训练）Topology-PreservingAdversarialTraining（对抗性攻击）Group-wiseSparseandExplainableAdversarialAttacks
ADSecT吴中生·2023-12-01 02:51

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解在写代码时，数据集的划分时常影响我们的准确率，好的数据集划分一般分为训练集(trainingset),验证集(developmentset/validationset
xiaobai_Ry·2023-12-01 00:54

我与单车 - 骑行在澳洲 （上） Bike and Me - My Bike Journey in Adelaide, Australia（Part 1）

树叶骑行者：）TheStarter缘起ALittleCyclingLearner学车的小女孩LearningJourneyAsALittleGirl学会骑车的小女孩IstartedtocyclewithtrainingwheelswhenIwasonly3or4yearsold.ButuntilIwas6
我的澳洲日记·2023-11-30 22:17

代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素

力扣*基础二分法*考虑如何不让数据溢出，区间如何切换*LeetCode34力扣寻找最左区间和最右区间，套路和基础二分法类似，就是要在找到target的时候继续向左或者向右移动packagealgor.trainingcamp
ks_zhe·2023-11-30 21:37

android jetpack hilt组件使用dagger

参考https://developer.android.google.cn/training/dependency-injection/hilt-android尤其要注意studio4.2.1上是不能跑官网文档中的
卡布哥哥学安卓·2023-11-30 08:44

RNN-T Training，RNN-T模型训练详解——语音信号处理学习（三）（选修三）

参考文献：SpeechRecognition(option)-RNN-TTraining哔哩哔哩bilibili2020年3月新番李宏毅人类语言处理独家笔记AlignmentTrain-8-知乎(zhihu.com
LotusCL·2023-11-30 03:29

从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程

1.预训练阶段（PretrainingStage）工欲善其事，必先利其器。当前，不少工作选择在一个较强的基座模型上进行微调，且通常效果不错（如：[alpaca]、[vicuna]等）。
大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-11-29 22:23

Spark 学习笔记3. spark-submit + spark-shell

spark-submit:相当于hadoopjar命令--->提交MapReduce任务（jar文件）提交Spark的任务（jar文件）Spark提供Example例子：/root/training/spark
aimmon·2023-11-29 12:05

中英双语大模型ChatGLM论文阅读笔记

论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub
Charlene Fung·2023-11-29 05:15

AIM404 | 在亚马逊云科技上使用 PyTorch 训练和托管基础模型

|在亚马逊云科技上使用PyTorch训练和托管基础模型关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,SageMaker,FoundationModels,LargeScaleTraining
weixin_40272094·2023-11-29 02:30

Tips on interview

24yS，N年骨干，15年GH，8年instructorofthetrainingbase；5YSmemberofPDECenterGroup，alwaysHomeroomteacher.在多种类工作+
寄于心·2023-11-28 22:50

AIGC系列之：GroundingDNIO原理解读及在Stable Diffusion中使用

结合生成模型完成目标区域生成4.2结合stablediffusion完成图像编辑4.3结合分割模型完成任意图像分割1.前言《GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen
春末的南方城市·2023-11-28 21:31

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想  本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示  整个网络可以分为三个
深视·2023-11-28 18:15

李宏毅异常检测笔记

2.应用领域Fraud(欺诈)DetectionTrainingdata:正常刷卡行为,x:盜刷？
理心炼丹·2023-11-28 18:14

【文献阅读笔记】关于GANomaly的异常检测方法

文章目录1、GANomaly:Semi-SupervisedAnomalyDetectionviaAdversarialTraining模型主要创新2、Skip-GANomaly:SkipConnectedandAdversariallyTrainedEncoder-DecoderAnomalyDetection
迎着黎明那道光·2023-11-28 18:43

机器学习：线性回归与逻辑回归

假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),()
passerby58·2023-11-28 17:35

生成式深度学习(第二版)-译文-第十章-高级生成对抗网络 (I)

学会这类模型的关键贡献，包括渐进式训练(progressivetraining)，自适应实例归一化(adaptiveinstancenormalization
Garry1248·2023-11-28 15:57

【文献阅读笔记】Knowledge-enhanced Visual-Language Pre-training on Chest Radiology Images

文章目录摘要1.介绍2.相关工作2.1.视觉语言的预训练模型2.2.医学的命名实体识别模型2.3.医学知识增强模型3.方法3.1.算法概述3.2.问题场景3.3.知识编码器3.4.实体提取（Entityextraction）3.5.知识引导的视觉表征学习4.实验4.1.特定领域的知识（Domain-specificKnowledge）4.2.数据集4.2.1.预训练的数据集4.2.2.用于下游评估
Cpdr·2023-11-28 10:14

无需「域外」文本，微软：NLP就应该针对性预训练

预训练（pre-training）这个词经常在论文中见到
喜欢打酱油的老鸟·2023-11-28 10:13

[论文阅读笔记48]BLURB

一，题目Domain-SpecificLanguageModelPretrainingforBiomedicalNaturalLanguageProcessing作者：YUGU,ROBERTTINN,HAOCHENG
happyprince·2023-11-28 10:07

Paper速读-[Domain-Specific Language Model Pretraining for Biomedical NLP]-MS Research-2020.8.31

Benchmark-BLURB模型表现分析训练策略关于使用摘要或是全文的对比关于对抗训练命名实体识别和关系提取可能不再需要使用神经语言模型原文链接：Domain-specificlanguagemodelpretrainingforbiomedicalnaturallanguageprocessing
QuanHaHQuan·2023-11-28 10:35

【网安AIGC专题11.1】11 Coreset-C 主动学习：特征选择+11种采样方法+CodeBERT、GraphCodeBERT+多分类(问题分类)二元分类(克隆检测)非分类任务(代码总结)

ActiveCodeLearning:BenchmarkingSample-EfficientTrainingofCodeModels写在最前面论文名片先验知识的补充主动学习采样函数benchmark基准和
是Yu欸·2023-11-28 03:28

School training competition ( Second )

A.MediumNumber链接:Problem-1760A-Codeforces就是求三个数的中位数:#include#defineIOSios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0);#defineendl'\n'usingnamespacestd;typedeflonglongLL;constintN=2e5+10;inlinevoidsolve
ros275229·2023-11-28 00:19

csgo如何练习枪法？

打小球2、AimBotzTrainingMap，自定义，一般打掉三面墙，在人群中进行练习：练习急停和定位。还可以练习拉枪：鼠标和头有一段距离，进行拉枪。
fK0pS·2023-11-27 21:41

2023_Spark_实验二十一：Zookeeper单机安装与配置

zookeeper单机安装与配置一、zookeeper的安装1.上传zookeeper-3.4.5.tar.gz到/tools目录下2.解压安装zookeeper到/training中tar-zvcfzookeeper
pblh123·2023-11-27 17:52

TinyViT: 一种高效的蒸馏方法

目录背景方法大意快速预训练蒸馏(FastPretrainingDistillation,FPD)如何实现快速三个细节深入理解FPD模型架构训练trick预训练参数配置（Imagenet21k-pretraining
莫叶何竹·2023-11-27 13:04

TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers

PaperLink:https://arxiv.org/pdf/2207.10666.pdfcode:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT概要1.基于IN-21K预训练TinyVit时使用快速蒸馏的方法，然后在IN-1K上微调，间接提高小模型对大数据的拟合能力；2.不同于传统vit-block的设计，提出分层vit-block模块
Dolly_DL·2023-11-27 13:03

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling，RLHF文章目录GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling，RLHFPretraining
Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

PCIe物理层LTSSM状态机解析

LTSSM全称是LinkTrainingandStatusStateMachine。这个状态机在哪里呢？它就在PCIe总
咸鱼弟·2023-11-27 09:52

PCIe链路训练link training

针对PCIelinktraining做了分步解析，本文介绍原理，下一篇介绍波形分析，链接如下：PCIe链路训练linktraining–举例波形分析1.链路训练基本概念PCIe总线中的链路初始化与训练（
Angel20200620·2023-11-27 09:50

2.4.1 PCIe——物理逻辑层——链路训练状态机

根据信号完整性的不同，尽管Rootport支持PCIeGen3/4，但主板走线有问题，有干扰，可能只能Training出Gen2，甚至Gen1
KGback·2023-11-27 09:19

PCIe LTSSM(链路训练状态机Link Training and Status State Machine)

还可以参考另一篇文章：PCIePHYMAC--LTSSM详细讲解_pcie协商过程_maxwell2ic的博客-CSDN博客Phylayer框图BytestripingofTlp（transactionlayerpackage），dllp（datalinklayerpackage），os（orderedset）下面是典型的tlp，dllp，os的格式。LtssmDetect检测电气连接Pipe_t
cy413026·2023-11-27 09:45

PCIe物理层链路训练和初始化（详细）总结附图文解析-PCIe专题知识（三）

目录前言一、简介1.1链路过程总结二、基本概念2.1常用字符序列2.1.1TS1TS2序列2.1.2Idle序列2.1.3FTS(Fasttrainingsequence)序列2.1.4SKIP序列2.2
快乐的学习·2023-11-27 09:13

PCIe链路训练过程详解

为避免PCIe链路以较低的速率工作导致PCIeSSD性能下降（如PCIe4.0的SSD以PCIe1.0速率工作），自PCIe2.0开始，PCIeSSD在初始化过程中，会在链路训练（LinkTraining
Memblaze_2011·2023-11-27 09:13

PCIe链路训练学习 （持续更新中）

PCIE链路训练学习LTSSMPCIELinkTrainingandStatusStateRulesPCIE链路训练学习LTSSM一、Detect1.DetectQuiet进入到DetectActive
在生气的河豚·2023-11-27 09:42

用python微调gpt-3.5

importopenaiopenai.api_key="sk-xxxx"#buildtrainingfilefile_dict=openai.File.create(file=open('.
Channing Lewis·2023-11-27 04:32

educoder Git进阶之冲突处理、忽略文件

第1关：解决冲突删除原有内容，直接将答案复制LearningGitiseasy,simple第2关：强制操作#创建gitTraining文件夹mkdirgitTraining#进入gitTraining
bingo-！·2023-11-27 03:23

梅科尔工作室-乔卓-鸿蒙笔记2

主要目录配置文件作用（stage模型和FA模型下）stage模型官方具体讲解：https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/course/mooc/
gg2047503039·2023-11-27 00:40

语音识别学习笔记

目录端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介新一代Kaldi:Two-pass实时语音识别端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介端到端的多说话人语音识别序列化训练方法简介-知乎2.2基于排列不变性训练PermutationInvariantTraining
AI视觉网奇·2023-11-27 00:51

springboot主函数启动打印美女字符图案

在项目里别人那扒的，加了两个点（点睛之笔）packagecom.example.training;importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication
桃花妖殿下·2023-11-27 00:10

Unsupervised Skill Discovery via Recurrent Skill Training论文笔记

ZheyuanJiang,JingyueGao,JianyuChen(2022).UnsupervisedSkillDiscoveryviaRecurrentSkillTraining.InConferenceonNeuralInformationProcessingSystems
Gabriel17·2023-11-26 16:04

UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers

目录UP-DETR:UnsupervisedPre-trainingforObjectDetectionwithTransformers论文简介论文主要贡献：实现方法：Single-QueryPatchMulti-QueryPatches
梦想的小鱼·2023-11-26 07:32

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Post-Training Quantization on Diffusion Models

基于MECE原则，我们给出以下四种分类依据：1.模型类型生成模型用于生成与其训练数据相似的新数据。它们通常用于图像生成、文本生成和音乐生成等任务。语言模型用于理解和生成人类语言。它们通常用于机器翻译、聊天机器人和文本摘要等任务。其他模型用于各种任务，例如图像分类、目标检测和自然语言处理。2.量化类型
结构化文摘·2023-11-26 06:33

关于Charles、fiddler抓包Android 7.0失败的解决方案

的版本不能抓包，缘由Android更新了网络的安全性配置api>24，默认不信任用户导入的CA证书，所以需要配置文件，来信任用户导入的证书官方说明文档：https://developer.android.com/training
Rootex·2023-11-26 02:57

ML Design Patterns——Data and Feature Engineering

ArchDataandFeatureEngineeringTrainingdataconsistsofasetofexamplesthatareusedtotrainthemachinelearningmodel.Itincludesasetofinputfeaturesandtheircorrespondingoutputlabels.Themodellearnsfromthisdatabyfi
卢延吉·2023-11-26 00:40

tensorflow2 OD api训练自己的数据集

接上篇文章安装跑通环境，下来就是训练预测了一、制作数据集下载labelimg打标签（具体不多介绍，CSD上到处都是）在object_detection下建立training_demo文件夹，作为根目录。
m0_57771725·2023-11-25 19:12

深度学习之自监督模型汇总

1.BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingpaper:https://arxiv.org/pdf
追忆苔上雪·2023-11-25 09:18
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