人工智能 存款 人工 模型

人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0)

世间无限丹青手,遇上AI画不成。最近一段时间,可能所有人类画师都得发出一句“既生瑜,何生亮”的感叹,因为AI 绘画通用算法Stable Diffusion已然超神,无需美术基础,也不用经年累月的刻苦练习,只需要一台电脑,人人都可以是丹青圣手。 本次我们全平台构建基于Stable-Diffusion算 ......

我的语言模型应该有多大?

本文发表于 2020 年 6 月 8 日,虽然时间较久远,但现在看起来仍然是非常有价值的一篇文章。 在这个全民 LLM 的狂欢里,想测测你拿到的预算够训一个多大的模型吗?本文会给你一个答案,至少给你一个计算公式。 在自然语言处理领域,有时候我们恍惚觉得大家是为了搏头条而在模型尺寸上不断进行军备竞赛。 ......
模型 语言

AI 大战 AI,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

小伙伴们快看过来!这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。 这个工具托管在 Space 上,允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素: 一个带匹配算法的 Space,使用后台任务运行模型战斗。 一个包含结果的 Dataset。 一个获取匹配历史结果和显示模 ......
深度 大战 智能 系统 AI

Optimum + ONNX Runtime: 更容易、更快地训练你的 Hugging Face 模型

介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 ......
更快 模型 Optimum Hugging Runtime

ATC:一个能将主流开源框架模型转换为昇腾模型的神奇工具

摘要:本文介绍了昇腾CANN提供的模型转换工具ATC,介绍了其功能、架构,并以具体样例介绍了该工具的基本使用方法以及常用设置。 本文分享自华为云社区《使用ATC工具将主流开源框架模型转换为昇腾模型》,作者: 昇腾CANN。 什么是ATC,它能做什么? 昇腾张量编译器(Ascend Tensor Co ......
模型 框架 主流 工具 ATC

深入了解视觉语言模型

人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的,因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地,多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感,创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
模型 视觉 语言

openfoam 智能指针探索

前言 今天看到一个程序,用到了智能指针, virtual tmp<volScalarField> rho() const; 借此机会把有关智能指针的知识体系重新梳理一遍 智能指针autoPtr的由来: 首先要说明智能指针本质上是模板类,是对原有指针的改进,相比更安全, of对autoPtr的描述如下 ......
指针 openfoam 智能

在线文本翻译能力新增14个直译模型,打造以中文为轴心语言的翻译系统

经济全球化的今天,人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言,其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事,此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务(ML Kit)翻译功能提供了多种翻译模式,不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景,还提供 ......
直译 以中 轴心 模型 文本

从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络

大家好,我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解,从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序,先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物,不能上来就解刨吧,一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
计算机网络 宏观 模型 网络

深度学习模型压缩方法概述

我们知道,一定程度上,网络越深,参数越多,模型也会越复杂,但其最终效果也越好,而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩,是因为嵌入式设备的算力和内存有限,经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有:知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
深度 模型 方法

EF7创建模型入门篇

在EF7中,创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南,来学习EF7中的创建模型篇,外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中,你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下,EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型继承映射篇

Entity Framework 7 (EF7)中的继承映射允许您将类层次结构映射到数据库中的表层次结构。具体而言,这意味着您可以创建一个基类,然后从该基类派生多个子类,并将这些子类映射到不同的数据库表。这使得在数据库中存储不同类型的数据变得更加方便,同时还能保持面向对象编程的优雅性。 EF7提供了 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型值生成篇

在 EF7 中,生成的值是非常重要的,因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中,我们将以人员为例,使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性: public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
模型 EF7 EF

取出预训练模型中间层的输出(pytorch)

1 遍历子模块直接提取 对于简单的模型,可以采用直接遍历子模块的方法,取出相应name模块的输出,不对模型做任何改动。该方法的缺点在于,只能得到其子模块的输出,而对于使用nn.Sequensial()中包含很多层的模型,无法获得其指定层的输出。 示例 resnet18取出layer1的输出 from ......
中间层 模型 pytorch

WinUI(WASDK)使用ChatGPT和摄像头手势识别结合TTS让机器人更智能

前言 之前写过一篇基于ML.NET的手部关键点分类的博客,可以根据图片进行手部的提取分类,于是我就将手势分类和摄像头数据结合,集成到了我开发的电子脑壳软件里。 电子脑壳是一个为稚晖君开源的桌面机器人ElectronBot提供一些软件功能的桌面程序项目。它是由绿荫阿广也就是我开发的,使用了微软的WAS ......
手势 机器人 摄像头 机器 ChatGPT

搭个ChatGPT算法模型,离Java程序员有多远?

这一篇文章先给我自己以及大家对 ChatGPT 开个门,让对此感兴趣的编程爱好者可以参与进去学习。在我感觉 ChatGPT 的出现会打破某些平衡,对一些事项进行秩序重置。因此也让更多的人获得了大量的机会。 ......
程序员 算法 模型 ChatGPT 程序

登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10

人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃。并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画... ......

vivo版本发布平台:带宽智能调控优化实践-平台产品系列03

随着分发规模地逐步增长,各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且,各类业务使用CDN的场景各式各样,导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑,国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费,就算不用峰值点的带宽,也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此,控制CDN带宽的峰谷具有重要... ......
平台 产品系列 带宽 版本 智能

C4模型,架构设计图的脚手架,你值得拥有

hi,我是熵减,见字如面。 对于软件开发团队来说,写软件设计文档,花架构图,是日常工作中的关键一项。 而其中,如何画好系统设计的架构图呢? Simon Brown 就 提出 C4 模型,来解决这个问题。 基于C4模型的脚手架,架构师们就可以统一团队内的不同层级的视角,交付一个成体系的架构设计。 下面 ......
脚手架 设计图 架构 模型

模型预处理层介绍(1) - Discretization

预处理的作用主要在于将难以表达的string或者数组转换成模型容易训练的向量表示,其中转化过程大多是形成一张查询表用来查询。 常见的预处理方式包括: class Discretization: Buckets data into discrete ranges. class Hashing: Imp ......
Discretization 模型

Java 调用 PaddleDetection 模型

文章地址 介绍 训练好的模型要给业务调用,deepjavalibrary/djl:Java 中与引擎无关的深度学习框架 (github.com) 可以完成这件事,它支持使用 Java 调用 PyTorch、TensorFlow、MXNet、ONNX、PaddlePaddle 等引擎的模型(也支持部分 ......
PaddleDetection 模型 Java

slate源码解析(二)- 基本框架与数据模型

源码架构 首先来看下最核心的slate包下的目录: 可以看到,作为一个开源富文本库,其源码是相当之少。在第一篇文章中说过,Slate没有任何开箱即用的功能,只提供给开发者用于构建富文本所需的最基本的一套schema及操作API。因此源码的体量自然就要少许多。 我们来预览上图中各个目录下文件所负责的功 ......
源码 框架 模型 数据 slate

Python绘制神经网络模型图

本文介绍基于Python语言,对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后,看到很多方法都比较麻烦,例如单纯利用graphviz模块,就需要手动用DOT语言进行图片描述,比较花时间;最终,发现利用第三方的ann_visualizer模块,可 ......
神经网络 模型 神经 Python 网络

随机森林RF模型超参数的优化:Python实现

本文介绍基于Python的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等)自动优化的代码~ ......
模型 森林 参数 Python

生产者消费者模型

生产者消费者模型 什么是生产者消费者模型 我们可以把这个模型想象成工厂里的两条流水线,我们管他们叫生产者流水线和消费者流水线,生产者流水线生产出来的产品给消费者流水线使用,其中生产者流水线先把生产出来的产品放在仓库,然后消费者流水线再去仓库拿。这个仓库就叫做阻塞队列。 那么,这个仓库的实现有什么要求 ......
生产者 模型 消费者

如何定制一个智能洒水装置(养狗/养花人士请进)

目录 如何用智能地教狗狗上厕所 如何定制一个智能洒水装置 背景 上一篇文章中提到了,我实现了一个自动检测狗狗有没有进厕所的功能。现在我们家的狗狗用它那不算大的小脑瓜,已经百分百学会(但是!也不知道它是不是聪明过头了,如果我不在家、或者我在睡觉,那它就会乱拉乱尿,所以自动奖励程序还是很有必要性)在自己 ......
装置 人士 智能

模型压缩-剪枝算法详解

近年来主流的模型压缩方法包括:数值量化(Data Quantization,也叫模型量化),模型稀疏化(Model sparsification,也叫模型剪枝 Model Pruning),知识蒸馏(Knowledge Distillation), 轻量化网络设计(Lightweight Netwo... ......
算法 模型

基于pytorch实现模型剪枝

所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。 ......
模型 pytorch

【Oculus Interaction SDK】(九)使用控制器时显示手的模型

前言 前段时间 Oculus 的 SDK 频繁更新,很多已有的教程都不再适用于现在的版本了。本系列文章的主要目的是记录现版本常见功能的实现方法,便于自己后续开发。当然,不排除我文章刚写完 SDK 又变了的可能性,所以如果有人发现文章的内容已经不适用于新版本了,也可以留评论或者私信我,我会持续更新文章 ......
控制器 Interaction 模型 Oculus SDK

基于百度智能云的OCR接口进行图文识别

由于一些客户的内部系统需要提取一些记录信息,如果手工录入会变得比较麻烦,因此考虑使用百度云的OCR进行图片文字的提取处理,综合比较了一下开源免费的Tesseract 类库进行处理,不过识别效果不太理想,因此转为了百度的OCR云接口处理方式,测试的效果比较理想,基本上较少出现错别字。本篇随笔介绍如何利... ......
接口 图文 智能 OCR