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模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
半监督学习：让机器学习模型更好地应对新任务和场景
[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
Python与TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型
[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
模型生成技术：让智能家居变得更加智能化和高效化
[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域，随着人工智能技术的不断发展，模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术，让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法，对现有的数据进行建模，生成新的数据序列。在智 ......
如何训练生成模型来生成高质量的文本？
[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本？ 随着人工智能技术的不断发展，生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......
模型微调：让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务
[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
模型蒸馏在计算机视觉中的应用
[toc] 文章名称：《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍： 随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步，尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而，训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间，而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......
模型剪枝在图像识别中的应用：让计算机视觉任务更准确、更快
[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来，随着深度学习模型的不断发展和改进，计算机视觉任务的质量得到了极大的提升，但同时也出现了许多挑战和问题，例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......
强化学习中的强化学习模型应用：推荐系统、自然语言处理
[toc] 强化学习是人工智能领域的一个新兴领域，它通过不断地试错和学习来优化决策策略。近年来，随着深度学习的兴起，强化学习在自然语言处理、推荐系统、游戏 AI 等领域得到了广泛应用。本文将介绍强化学习中的强化学习模型在推荐系统和自然语言处理中的应用，并探讨相关技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进 ......
基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理
[toc] 《基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展，自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能，降低人工干预的成本，是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......
常用邮箱POP3和IMAP协议收发信邮件服务器大全 包含企业邮箱
本文转载自：常用邮箱POP3和IMAP协议收发信邮件服务器大全 包含企业邮箱 更多内容请访问钻芒博客：https://www.zuanmang.net 本文已收集阿里企业邮箱、腾讯企业邮箱、QQ邮箱。其他待补充。（Outlook邮箱、Hotmail邮箱、网易邮箱等） 阿里企业邮箱 POP3协议设置 ......
【环境部署】TransformersTTS模型 -- 将文字转化为语音
## 论文背景 A Text-to-Speech Transformer in TensorFlow 2 Neural Speech Synthesis with Transformer Network FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text t ......
Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models，针对大模型生成结果的自动化评测研究
Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models，针对大模型生成结果的自动化评测研究 ......
CVPR最佳论文颁给自动驾驶大模型！中国团队第一单位，近10年三大视觉顶会首例
前言 这个高光时刻，属于自动驾驶，属于大模型，更是属于中国团队。 本文转载自量子位 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全栈指导班、基础入 ......
（1）基于TCP协议的简单套接字(打电话模型)
# 基于TCP协议的简单套接字(打电话模型) ## 【一】简单版1.0 ### 服务端 ```python # -*-coding: Utf-8 -*- # @File : 服务端 .py # author: Chimengmeng # blog_url : https://www.cnblogs. ......
grep常用命令
grep 是一个强大的文本搜索工具，在命令行中常用于查找匹配指定模式的文本行。以下是一些常用的 grep 命令示例： 在文件中查找匹配模式的行：grep "pattern" filename，这将在指定的文件中查找包含匹配 "pattern" 的行，并将其打印出来。 忽略字母大小写进行匹配：grep ......
Vim编辑器常用命令
在Vim编辑器中，你可以使用以下命令来进行上下翻页： Ctrl + F：向下翻一页（Forward）。 Ctrl + B：向上翻一页（Backward）。 Ctrl + D：向下翻半页。 Ctrl + U：向上翻半页。 将光标移动到行首可以按下0键，到行尾可以按下 $ 键。 ......
MosaicML 推出 30B 模型 — 挑战 LLaMA、Falcon 和 GPT
 MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较 ......
JVM内存模型及CMS、G1和ZGC垃圾回收器详解
### 1. JVM 内存模型 JVM 内存模型主要指运行时的数据区，包括 5 个部分，如下图所示。 --monitor、jad 、stack
### monitor：监控方法的执行情况 监控指定类中方法的执行情况 用来监视一个时间段中指定方法的执行次数，成功次数，失败次数，耗时等这些信息 * 参数说明 方法拥有一个命名参数 [c:]，意思是统计周期（cycle of output），拥有一个整型的参数值 | 参数名称 | 参数说明 | | ......
xshell 常用命令
Linux 常用命令 工具 xshell 工具 链接：https://pan.baidu.com/s/1gLwhcbPQuRbOWK87sjTmBQ 提取码：ep4n putty 工具 下载地址：https://www.putty.org/ xshell 常用快捷键 # 停止日志 chrl+s # ......
Thread类中的常用线程调度方法sleep、yield、join
## sleep sleep方法是在Thread类中的一个静态方法，当一个线程调用了sleep方法，被调用的那个线程就会暂时的让出指定时间的CPU执行权，在这段时间也不会参与CPU的调度，当时间到了之后，就会重新回到就绪状态，等待CPU的再次调度，注意是就绪状态，而不是重新拿回CPU的执行权。并且， ......
jcmd的简要分析命令
# jcmd的简要分析命令 ## 背景 ``` 端午加班一整天. 回到家同事让他们抓取一下堆栈信息好进行分析 连上VPN后就进行了一下处理. 自己简单看了下堆栈的总数等信息. 同事使用工具进行了分析. 我这边其实下过很多工具,但是都荒废了 就想,自己这些时间一直学习shell, 可以手工写一个简单分 ......
轻松配置深度学习模型 ?
动动发财的小手，点个赞吧！  由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
【AI绘画模型汇总】分享5个国内实用的AI绘画模型网站-C站AI模型平替网站
鉴于大家未必会有魔法工具访问civitai(C站)下载AI模型，这里我搜集整理了5个实用的国内版AI模型素材库，无障碍访问下载Stable diffusion模型。 1、LiblibAI 访问速度快，作品墙、有提示词参考。无需登录即可下载模型 地址：[LiblibAI_中国最大的原创AI模型分享社区 ......
es多字段查询：queryString
https://blog.csdn.net/zl18603543572/article/details/129629817 ......
适合新手的12个Mybatis-Plus常用注解
## mybatis-plus简介 MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。 **愿景是成为 MyBatis 最好的搭档！** 官方地址：[https://baomidou.com/](https ......
Springboot敏感字段脱敏的实现思路
生产环境用户的隐私数据，比如手机号、身份证或者一些账号配置等信息，入库时都要进行不落地脱敏，也就是在进入我们系统时就要实时的脱敏处理。 用户数据进入系统，脱敏处理后持久化到数据库，用户查询数据时还要进行反向解密。这种场景一般需要全局处理，那么用`AOP`切面来实现在适合不过了。首先自定义两个注解`@ ......
PostgreSQL中表名、字段名大小写问题
> **感谢原文章博主**：https://blog.csdn.net/zengchaoyue/article/details/8279744 > > 学习hibernate的时候，数据库用了PostgreSQL，第一节课就抛错，User实体映射没有死活不能导出表。总是提示这一句： > > ** ......