卷积 神经网络 深度 模型
自回归语言模型简介
自回归语言模型（Autoregressive Language Model）是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布，通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。 在自回归语言模型中，假设我们有一个文本序列，例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法
1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
“网络间谍行为”是什么？遇到了怎么办？
本周是国家网络安全宣传周。92秉持“网上有陷阱，网上有敌情”，“敌特就在身边，泄密就在瞬间”的国家信息安全观，转发了来自国安部安平老师的文章。 今年9月11日至17日是第十个国家网络安全宣传周，主题是“网络安全为人民，网络安全靠人民”。当前，网络空间已成为间谍窃密破坏活动的主渠道之一，网络间谍行为具 ......
网络基础01-交换机的作用是什么？路由器的作用是什么？
首先我们需要再次理解两个重要的概念，也许这两个概念几乎不会在实际工作中被提及。 冲突域：在曾经使用集线器的年代，所有主机连接在一个集线器上，每次只有一台主机可以发送数据，因为所有主机共享一个通讯信道，如果两台主机同时发送数据会产生冲突。主机会使用CSMA/CD协议来进行侦听。 CSMA/CD的基本原 ......
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理的数据质量提升方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
网络安全-存储型XSS、反射型XSS、
免责声明：本博客内所有工具/链接请勿用于未授权的违法攻击！！用户滥用造成的一切后果自负！！使用者请务必遵守当地法律！！ 1、存储型XSS：提交的数据成功的实现了XSS，存入了数据库，别人访问页面的时候就会自动触发，地址：http://g8wepfcp.ia.aqlab.cn/Feedback.asp ......
大模型为啥这么慢，原来是想多了：新方向是和人一样的思维算法
前言 组合人类推理之精妙与算法方法之精准，思维算法可助力 LLM 解决复杂问题。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
python网络爬虫——爬取东方财富网股票数据并分析
一、选题的背景： 股票数据分析是一个非常重要的领域，它可以帮助投资者做出更明智的投资决策。选取这个选题的背景主要有以下几点： 1. 市场波动：股票市场不断波动，价格的涨跌对投资者来说是一个重要的影响因素。通过对股票数据进行分析，可以揭示市场的走势和各种趋势，帮助投资者更好地了解市场状况，制定合理的投 ......
ICPC网络预选赛2021第2场
ICPC网络预选赛2021第2场 J. Leaking Roof 解题思路: 所有的水都是从高处流向低处，所以我们可以对高度进行排序，从高到低判断处理即可。 时间复杂度\(O(log_2(n\times m))\) 代码: #include<bits/stdc++.h> using namespac ......
一个基于Vue模型的表单生成器
哈喽,我是老鱼，一名致力于在技术道路上的终身学习者、实践者、分享者！ Vuetify Form Base是一个基于模型的表单生成器，目的是提供一个工具，以便以较少的努力从任何模型数据生成可编辑的表单，即使模型是一个深度嵌套的对象。 Vuetify Form Base作为Vue组件工作，可以很容易地集 ......
神经网络中，为什么使用正则化减少泛化误差？
第一、为什么使用正则化？ 简答的说，正则化就是将n向量转换为一个标量的过程。 第二、正则化的背后是拉格朗日求极值。 函数f(x,y)在约束条件下的极值，转换在神经网络中求极值，即求损失函数的最小值。那么，为了防止权重值过大，引起的泛化误差过大的缘故，所以引入了范数。 在这里，将范数比作是一个极大的雨 ......
第十九章 网络编程
19.1 网络编程的常识 目前主流的网络通讯软件有：微信、QQ、飞信、阿里旺旺、陌陌、探探、... 19.1.1 七层网络模型 OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互连模型。 OSI七层模型和TCP/IP五 ......
零拷贝技术：减少数据复制和上下文切换，提高网络传输效率（上）
在本次讨论中，我们确实只是提到了DMA技术在文件传输过程中的重要作用，并对零拷贝技术进行了简要介绍。然而，网络传输中存在的问题和优化方法是一个庞大的话题，涉及到诸多方面。因此，我决定将这些问题的详细讨论留到下一篇文章中，以便更全面地探讨网络传输的优化。我希望通过这样的讨论，能够为读者提供有益的信息和... ......
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2）
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2） 一般情况下，运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
Llama2模型预训练，推理与微调测试
官方环境要求（推理、微调）： 本次部署使用单卡A100-40G显卡。 部署 虚拟环境创建： conda create -n test python=3.10.9 conda activate test #启动虚拟环境 拉取 Llama2-Chinese git clone https://githu ......
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降： 在一次GNN相关的项目中，由于模型训练速度过慢，楼主为了加速开启混合精度。第一天使用时并未出现异常；第二天再次使用，出现了损失函数不下降的问题。经检测，一段包含稀疏矩阵转换而且矩阵计算密集的函数与混合精度发生未知作用，导致该问题。博主关掉混合精 ......
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据
全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到 ......
EX200 1、【配置主机名&配置网络】
1、配置主机名，配置主机网络 配置主机名 sshpass -p flectrag ssh root@172.25.250.10 #登录node1 hostnamectl set-hostname node1.domain250.example.com #更改主机名 bash #运行bash，以便确认 ......
聊聊神经网络的基础知识
来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量：0阶张量；12,4,3, 向量：一阶张量；[12,4,3] 矩阵：二阶张量；[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量：多维数组； ......
千万级CPS的开源网络压测软件dperf【杭州多测师_王sir】
一、性能压测指标CPS 二、dperf由百度的智能负载均衡团队研发，使用Apache License Version 2.0许可证开源发布，项目地址 https://github.com/baidu/dperf 三、详细介绍：https://developer.baidu.com/article/d ......
华为云盘古大模型加码生物医药，为行业插上“数字翅膀”
本文分享自华为云社区《华为云盘古大模型加码生物医药，为行业插上“数字翅膀”》，作者： 华为云社区精选 。 在21世纪科技浪潮中，人工智能与生物医药的交汇点日益显现。它能够以前所未有的方式解析、预测和改善生命健康。从基因编辑到智能诊断，从药物研发到个性化治疗，AI与生物医药的结合正开启一个全新的智慧医 ......
Linux网络 - 数据包的接收过程
https://www.cnblogs.com/lightdb/p/12227883.html Linux网络包收发总体过程 就TCP/IP而言，IP和TCP的报文结构并不是最重要的，但是很多文章都在讨论他们，就体系而言，最重要的应该是各栈的流转流程。如果应用的话，重点应该在4次挥手（tcp的三次握 ......
常见数据分析模型有哪些？
数据分析模型,常见数据分析方法,数据分析算法,回归模型,聚类模型,决策树模型,关联规则模型,时间序列模型,神经网络模型,主成分分析模型,文本挖掘模型,集成学习模型,关键路径法模型,知识图谱模型 ......