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yolov3预训练模型
当你看不惯的东西越来越多时,证明你老了!
但是,多年
训练
出来的对方视角看问题的能力,又让我可以理智下来,思考其中的合理性。
书影斑斓的简书
·
2024-09-16 04:23
程序员如何在AI时代保持核心竞争力
程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言
模型
的相继涌现,AI辅助编程工具逐渐普及,程序员的工作方式正在发生深刻的变革。
nfgo
·
2024-09-16 03:35
chatgpt
人工智能
生成式地图制图
它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成
模型
(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。
Bwywb_3
·
2024-09-16 03:33
深度学习
机器学习
深度学习
生成对抗网络
3.1 损失函数和优化:损失函数
损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述
训练
样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
做只小考拉
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2024-09-16 03:17
Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力
训练
Day73 20210411
练习材料:ModerncavemenPart-3ˈmɒdənˈkeɪvmənpɑːt-3Theyplungedintothelake,andafterloadingtheirgearonaninflatablerubberdinghy,letthecurrentcarrythemtotheotherside.Toprotectthemselvesfromtheicywater,theyhadtow
Vicky_b9de
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2024-09-16 03:15
Regular Expression 正则表达式
号2.4{}号2.5(...)特征标群2.6|或运算符2.7转码特殊字符2.8锚点2.8.1^号2.8.2$号3.简写字符集4.零宽度断言(前后
预
查)4.1?=...正先行断言4.2?!...
Aimyon_36
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2024-09-16 02:01
Data
Development
正则表达式
redis
数据库
【大
模型
应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动:工具执行搜索
【大
模型
应用开发动手做AIAgent】第一轮行动:工具执行搜索作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展
AI大模型应用之禅
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2024-09-16 02:58
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
股票公众号怎么赚钱的?炒股公众号靠什么赚钱?
主打:带货高补贴,深受各位带货团队长喜爱(
训练
营导师每天出单带货几万单)。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包,教你如何1年做
氧惠评测
·
2024-09-16 02:19
KVM虚拟机源代码分析【转】
另外一个是稍微修改过的Qemu,用于模拟PC硬件的用户空间组件,提供I/O设备
模型
以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中,被组织成Linux中标准
xidianjiapei001
·
2024-09-16 02:24
#
虚拟化技术
《算法》四学习——1.1节
本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程
模型
1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。
进阶的Farmer
·
2024-09-16 01:23
算法
算法
笔记
轻量级
模型
解读——轻量transformer系列
先占坑,持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文,最早应用于NLP领域的机器翻译工作,Transformer解读,但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读,ViT解读),其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现,其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
lishanlu136
·
2024-09-16 01:18
#
图像分类
轻量级模型
transformer
图像分类
必知|儿童能力
训练
中的能力到底是什么?
今天我们来一起聊一下“能力”,我们做儿童能力
训练
,我们跟家长解释能力
训练
多么多么重要,很多家长反应很茫然,表示不太容易理解,
训练
能力难倒比学习知识更重要?
ll冰儿
·
2024-09-16 01:57
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的
训练
数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array
·
2024-09-16 00:23
南山演讲口才|教你如何克服演讲中的不良心理
1.缺乏信心的心理演讲者看到自己的某些弱点,如普通话说得不太标准、言语技巧
训练
不足等,常有这样的疑问:“我能行吗?”这个疑问本身会促使演讲者夸大自己的弱点,从而对演讲丧失信心。
韦先
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2024-09-16 00:20
个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
13.11.1构造
模型
下
浪子L
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2024-09-16 00:45
深度学习
深度学习
笔记
计算机视觉
python
人工智能
神经网络
pytorch
你会读书吗
出于好奇,我拿着他的培训资料进行了一个月的自我
训练
,并一度深陷其中。
阿杰说澄长
·
2024-09-16 00:19
抖音返利平台有哪些?值得推荐抖音返利app有哪些?
主打:带货高补贴,深受各位带货团队长喜爱(
训练
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氧惠超好用
·
2024-09-16 00:49
如何给QQ邮箱自动发邮件?无惧「小爱」下线!代码全公开,两步搞定
我把多模态大
模型
接入了「小爱」,痛快来一场「表情包斗图」
AI码上来
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2024-09-15 23:40
AI实战
微信
人工智能
python
大
模型
训练
数据库Common Crawl
CommonCrawl介绍CommonCrawl是一个非营利组织,致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据,并将其上传到CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始,至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
WindyChanChan
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2024-09-15 23:40
数据集
语言模型
数据库
让你的孩子悄悄拔尖
1.这些准备一定要有:都有一个错题本;都有一个好题本;新课之前一定先预习;先复习后做作业;做作业要计时(限时
训练
)。
水墨烟岚
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2024-09-15 23:32
2022-8-16晨间日记
:晴热心情:悲伤逆流成河纪念日:被恶意锁文第三天叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:好好吃饭好好睡觉好好学习,忘记所有悲伤本月重要成果:1.完成暑期各类学习任务2.减肥减肥减肥3.督促孩子们好好
训练
节目成功日志
飞扬的雪ing
·
2024-09-15 23:57
前端CSS面试常见题
边界塌陷盒
模型
有两种:W3C盒
模型
和IE盒
模型
,区别在于宽度是否包含边框定义:同时给兄弟/父子盒
模型
设置上下边距,理论上边距值是两者之和,实际上不是注意:浮动和定位不会产生边界塌陷;只有块级元素垂直方向才会产生
剑亦未配妥
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2024-09-15 23:07
前端面试
前端
css
面试
体适能NO.2
保持强壮,直到生命的最后一刻”——这段话摘自《力量
训练
计划》,与大家共勉。天生为运动而生,为什么你选择遗忘运动?心率心率指
leeson许一
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2024-09-15 22:44
超过晚上9点不打卡和点评
给大家养成好习惯在坚持星球第二期声音
训练
营打卡第5天,宇彤老师上午又在群里抛出要一个问题:“参加写作,演讲学习,
别有余味
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2024-09-15 22:53
Cut, Paste and Learn方法解读
Abstract问题背景:标注数据的缺乏:在实例检测任务中,部署物体检测
模型
的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如,在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。
wangxinwei2000
·
2024-09-15 22:30
深度学习
人工智能
损失函数与反向传播
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建
模型
预测的输出值和真实值之间的误差。
Star_.
·
2024-09-15 22:59
PyTorch
pytorch
深度学习
python
七.正则化
/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使
模型
更加灵活
愿风去了
·
2024-09-15 21:11
腾讯发表多模态综述,一文详解多模态大
模型
多模态大语言
模型
(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言
模型
作为大脑来执行多模态任务。
存内计算开发者社区
·
2024-09-15 21:57
多模态大模型
人工智能
chatgpt
AIGC
量子计算
AI-native
gpt
agi
《相面天师》第六百四十三章 死在你前面
但是经过千万次的
训练
,安东尼马库斯已经将这扫腿练得炉火纯青,就是这简单的侧踢,最少带给李尚鸿三次以上致命的威胁。
先峰老师
·
2024-09-15 21:24
机器学习-------数据标准化
一作用在做
训练
时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。
罔闻_spider
·
2024-09-15 21:37
数据分析
算法
机器学习
人工智能
财富自由之路读书笔记2
这里李老师给的无他,就是基本功
训练
扎实-坐享。秘籍二:活在未来。再一次颠覆认知,大众的思维是活在当下,而这里指引我们要活在未来。用正确
Elaine_a963
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2024-09-15 21:10
golang学习笔记--MPG
模型
MPG模式:M(Machine):操作系统的主线程P(Processor):协程执行需要的资源(上下文context),可以看作一个局部的调度器,使go代码在一个线程上跑,他是实现从N:1到N:M映射的关键G(Goroutine):协程,有自己的栈。包含指令指针(instructionpointer)和其它信息(正在等待的channel等等),用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,
xxzed
·
2024-09-15 21:36
golang
#
学习笔记
学习
笔记
golang
前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果
/model.js';//
模型
对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add
qq_35430208
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2024-09-15 20:02
three.js
前端
javascript
三维场景中下雪效果
threejs实现下雪效果
2018-08-16【Swift 4.1】 关于Swift4.0以后调用MJExtension无法
模型
转换问题
1、本人使用swift4.1,弄了一晚上才弄好,结果还是一个小问题真是尴尬,要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!
码农happy
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2024-09-15 19:46
ComfyUI中的sam
模型
国内下载方法
was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候,有它内部的config配置文件,里面其实给了一些下载地址,配置文件里是这么写的:"sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba
jayli517
·
2024-09-15 19:57
ComfyUI
python
stable
diffusion
小说《101所》09:官司(中)
经过合同、沙盘和现场对比,李天明觉得外部环境的变化,可以打打官司,至少还有沙盘
模型
作为证据,虽然合同里声明不能作为的合同的条款,但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子,而且这是开发商提供的格式合同,该条款明显规避了开发商的责任
一言莫辩
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2024-09-15 19:20
Python和R均方根误差平均绝对误差算法
模型
要点回归
模型
误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法
模型
Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异
亚图跨际
·
2024-09-15 18:50
Python
交叉知识
R
回归模型
误差指标
归一化均方根误差
生态状态指标
神经网络成本误差
气体排放气候模型
多项式拟合
Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法
模型
)
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
亚图跨际
·
2024-09-15 18:50
算法
交叉知识
Python
视频图像修复
模数转换
信号链噪音
频谱计算
量化周期性视觉刺激
高斯噪声的矩形脉冲
心率失常检测算法
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
Python
交叉知识
算法
量化检查图像压缩质量
低分辨率多光谱
峰值信噪比
端到端优化图像压缩
手术机器人
三维实景实时可微分渲染
重建三维可视化
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
软件测试
自动化测试
软件测试
功能测试
程序人生
职场和发展
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
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2024-09-15 17:00
蜜蜂和苍蝇故事
,就会选择放弃,最后只能永久困在瓶中;而苍蝇全部都飞出去了,因为它们习惯多方尝试,当光源处飞不出去,它们会选择不断向上、向下的乱飞乱撞,虽然撞上玻璃的次数很多,但最终还是飞出了瓶口…《蜜蜂和苍蝇》思维
训练
几分暖
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2024-09-15 17:30
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
http
网络协议
网络
听学长学姐录音有感
对于这方面的能力,大学就是最好的
训练
场,重视每一次写作的锻炼机会,在过程中,你的检索能力、自我学
dd7ac5aef048
·
2024-09-15 17:43
【深度学习】
训练
过程中一个OOM的问题,太难查了
现象是在
训练
过程中,ssh上不去了,能ping通,没死机,但是ubunutu的pc侧的显示器,鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因:OOM了95G,尼玛!!!!
weixin_40293999
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2024-09-15 17:16
深度学习
深度学习
人工智能
自我破碎
行动主义是一种理性主义,不用
预
判来干扰自己,在实践中获得的感悟去懂得如何更好地生存。可不知是因为自己思维定势问题还是怎的,总在思绪停滞之际,想到很多生活的困惑。
倩谁寄语春宵
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2024-09-15 17:02
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
nlp
flask
python
后端
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
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2024-09-15 16:39
架构
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
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2024-09-15 16:09
程序员
架构
颜汝老师2.6号直播@命硬私董会
你要给自己设置倒计时;有意识去给自己倒计时;乔布斯假如今天是我生命中的最后一天我要如何对待这一天)人有两种状态:一种是懒洋洋状态;另一种是灰大狼专注记者思维;随时随地进入专注的状态的那个人生疑问是什么,去
训练
自己
酸梅子616
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2024-09-15 16:52
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