卷积 神经网络 深度 模型
三大基础方案和AI出海计划重磅发布！加速盘古大模型生态发展
本文分享自华为云社区《三大基础方案和AI出海计划重磅发布！加速盘古大模型生态发展》，作者： 华为云头条。 近日，以“开放同飞，共赢行业AI新时代”为主题的华为云盘古大模型主题论坛·深圳站成功举办。华为云与多位不同行业的客户和伙伴围绕AI大模型、技术创新应用和产业发展新机遇等话题展开深入交流分享。同时 ......
【HarmonyOS】 API9 Stage模型 MD5加密字符串
在API9 Stage 模型中使用MD5加密，使用ohpm的三方库"@ohos/crypto-js"进行加密操作 【集成步骤】 1、在entry-oh-package.json5中添加"@ohos/crypto-js"依赖，点击sync同步依赖，crypto-js最新版本是2.0.2只支持API ......
Unity3d中使用sketchup 3dwarehouse模型
1、选择菜单【文件】【导出】【三维模型】，打开导出对话框。选择保存类型为“*.fbx ”。 2、进行选项配置，“几何图形”类别勾选【导出两边的平面】【分离不连接的平面】，“材料”类别勾选【导出纹理映射】，“比例”类别中勾选【切换yz坐标（Y向上）】，单位选择【米】点击【确定】按钮。 3、点击【导出】 ......
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
AutoDL跑深度学习代码
前言：写这篇文章主要是记录自己租用云服务器并跑复现深度学习论文代码的过程。 租用服务器 租用好后，就能够在容器实例中查看。 配置conda环境 对自己租好的容器实例进行开机，点击JupyterLab-->终端，进入Linux系统终端。 进入之后，输入vim ~/.bashrc，按i进入vim的编辑模 ......
动手学深度学习----计算机视觉
向着吃点心的时刻出发！——久岛鸥 锚框 数据集： 首先人手动在图片数据中进行标注，标注的有物体的类型，物体对应的框（框的位置） 框的位置表示方式很多，如左上角x,左上角y,高，宽 这样表示 我们手动标注的框为真实框，锚框是我们程序生成的，经过我们的处理需要与真实框进行匹配，并算出于真正框的偏移 这个 ......
SLES12sp4连接网络心得
我在单位有一台安装了SLES12sp4的电脑，我一直想给它连个网，然而单位不提供网口，我只好从无线连接的方向下功夫。然而这个系统的核心版本较低，不支持市面上的无线网卡，至少不能免驱，没有网络就不能下载驱动，而且我对于linux下的软件依赖包安装一直是很恐惧的，所以此事就搁置了很长时间，直到最近。 最 ......
《2023-2024-1 20232415 《网络》第二周学习总结》
本周的网络空间安全课程的学习主要围绕密码科学技术展开。通过学习与探究，我了解了密码科学技术的基本原理，应用方式以及发展前景。 教材学习中的问题： 问题1：不同密码表对文字的加密方式各不相同，较为复杂，难以理解。 问题1解决方案：通过反复阅读，探寻不同密码表之间的规律，可以有效地理解并记忆不同密码表的 ......
企业私有大模型部署
国内外玩家 私有化部署 达观数据 - ”曹植” 华为 - 盘古 无论是期待拉平 OpenAI 的大模型能力，还是企业想拥有基于自己的数据精调大模型，开源，都被寄予厚望——这导致了 Hugging Face 的崛起。 感觉是一个放着各种开源模型和数据集的大仓库。 Jina AI 的 finetunne ......
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23485 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往 ......
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34335 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨， ......
基于googlenet网络的动物种类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 动物种类识别算法基于深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），如GoogleNet。这种算法的主要原理是通过学习和识别图像中的特征来预测动物的种类。 GoogleNet，也被称为Inception v1，是在2 ......
第三章 网络安全概述
学期：2023-2024-1 学号：20232316 《网络空间安全导论》第三周学习总结 第三章 网络安全概述 3.1网络安全概述 如今，随着Internet快速发展，网络与信息安全越来越严重，世界各国军方也都在加紧进行信息站的研究。信息站的威力之大，在某种程度上不亚于核武器。 信息的密集由低到高划 ......
Java——网络编程
一、概述 就是用来实现网络互连的不同计算机上运行的程序间可以进行数据交换 网络模式一般是指 OSI参考模型 TCP/IP参考模型 网络通信三要素 IP地址：InetAddress 网络中设备的标识，不易记忆，可用主机名 端口号： 用于标识进程的逻辑地址，不同进程的标识 传输协议 通讯的规则 常见协议 ......
卷积神经网络中的平移不变性
一、什么是平移不变性 1. 不变性 不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化，但是你依然可以把它识别出来。这对图像分类来说是一种很好的特性，因为我们希望图像中目标无论是被平移，被旋转，还是被缩放，甚至是不同的光照条件、视角，都可以被成功地识别出来。 所以上面的描述就对应着各种不变性： 平移不变性：T ......
学期（2023-2024-1） 学号（20232411）《网络空间安全导论》第二周学习总结
学期（2023-2024-1） 学号（20232411）《网络空间安全导论》第一周学习总结 教材学习内容总结 本周我学习了《网络空间安全导论》的第2章，其主要讲述了密码学的概念，基本理论，起源、发展及目前状况、未来研究方向，并具体介绍了几种古代密码及现代密码。 在学习过程中，我总结了如下要点，以思维 ......
2023-2024-1 20232327《网络空间安全导论》第二周学习总结
2023-2024-1 20232327《网络空间安全导论》第二周学习总结 教材学习内容总结 1.密码学历史悠久，主要分为古典密码、机械密码和 线代密码； 2.密码学研究主要有密码分析，密码理论，密码工程与应用以及密码管理； 3.密码体制的分类：单钥密码体制和双钥密码体制； 4.密码分析方法有穷举攻 ......
潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
ECSE 4670 计算机通信网络
在这个由多部分组成的任务中，我们最终将构建一个简单但可靠的文件传输 UDP上的应用程序。然而，为了实现这一目标，我们将首先实施在分配的A部分中，通过UDP“ping”应用程序。此UDP Ping器应用程序将帮助您熟悉UDP套接字并开发一个简单的请求超时的响应协议。在作业的B部分，我们将使用这些知识 ......
2023-2024-1 202323011《网络》第二周学习总结
教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 问题一：对于书中所讲“维吉尼亚密码”的概念并不是太明白，没有了解这种密码的使用方法 解决方法：通过网上观看一系列视频，已经初步学会使用维吉尼亚密码，并体会到这种古典密码在安全性上的优势与不足 问题二：密码种类繁多，有些混淆 解决方法：绘制思维导图，梳理知 ......
探索数字世界的路标：IP地址、子网掩码与网络类别
IPv4使用32位的数字来表示一个网络地址。在IPv4的早期，为了简化地址分配和路由过程，整个IPv4地址空间被分成了几个固定的类别：A、B、C、D和E类。 这些网络类别的主要区别在于它们各自的网络和主机地址部分的长度，这决定了每个类别可以容纳的网络和主机的数量。 A 类网络： 地址范围：1.0.0 ......
程序员指南|学会与大模型相处，提升个人开发效率
过去一年，通过各种平台我们可以轻而易举的接收到人们关于使用大模型遇到诸多问题的声音。然而，显而易见的是，大模型可以在许多方面提高我们的效率，尤其是在处理文档、测试用例和代码等繁琐事务方面。 大模型的优势和短板是什么？ 首先，我们需要了解大模型的概念。由于训练数据和参数等多种原因，不同的模型有各自的优 ......
flutter获取网络连接状态
通过使用插件connectivity可以获取到当前设备是否联网，以及当前的网络类型是WIFI还是移动 然后将最新版本添加到 Flutter 项目配置文件中 获取网络类型 //获取网络类型 String _netType; void isConnectedType() async { //获取网络连接 ......
Request 爬虫的 SSL 连接问题深度解析
SSL 连接简介 SSL（Secure Sockets Layer）是一种用于确保网络通信安全性的加密协议，广泛应用于互联网上的数据传输。在数据爬取过程中，爬虫需要与使用 HTTPS 协议的网站进行通信，这就牵涉到了 SSL 连接。本文将深入研究 Request 爬虫中的 SSL 连接问题，并提供解 ......
神经网络中间层特征图可视化（输入为音频）（二）
相比（一）个人感觉这种方法更好 import librosa import numpy as np import utils import torch import matplotlib.pyplot as plt class Hook: def __init__(self): self.featu ......
又一个涵盖前后端+DevOps+OpenAI大模型的高并发项目启动了
大家好，我是冰河~~ 今天，正式通知大家一件事情：又到了启动新项目的时候，这也是 冰河技术 知识星球继 Seckill秒杀系统 项目后，又一个高并发实战项目。星球其他项目与专栏，大家可移步到冰河的个人站点：https://binghe.gitcode.host 进行查看。 那这次又是怎样的一个高并发 ......
如何最大化客户生命周期价值？APMDR 模型在袋鼠云的落地实践
相信大家都认可一个观点：不论是 To B 还是 To C，用户是企业的核心资源，是互联网产品中最重要的价值之一。因此，深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。 之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户，本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR，以及「袋鼠云客 ......
《安富莱嵌入式周报》第327期：Cortex-A7所有外设单片机玩法LL/HAL库全面上线，分享三款GUI， PX5 RTOS推出网络协议栈，小米Vela开源
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 1、2023 Hackaday大赛胸牌开源 Vectorscope-main.zip (66.83MB) https://gi ......
深度学习笔记2：数据增强
上一节由于训练数据集样本量较小，模型过早拟合最终我们在测试数据集的分类精度只达到了70%，本章节我们通过使用数据增强降低过拟合的方法。使用数据增强之后，模型的分类精度将提高到 80%～85%。数据增强是指从现有的训练样本中生成更多的训练数据，做法是利用一些能够生成可信图像的随机变换来增强（augme... ......