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基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升
[toc] “基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升” 随着人工智能技术的不断发展，图像分类一直是人工智能领域中的重要应用之一。传统的图像分类方法通常是基于单个任务的训练，例如物体检测或图像分割，而基于多任务学习的方法可以提高模型的鲁棒性和性能。本文将介绍一种基于多任务学习的图像分类模型，包括 ......
基于稀疏表示的图像分类：模型架构与性能分析
[toc] ## 1. 引言 在人工智能领域，图像分类是一个重要的任务。通过图像分类，我们可以将图像中的物体识别出来，这对于许多应用场景都具有重要的意义。例如，自动驾驶汽车需要将图像中的车辆识别出来，以便进行导航和控制。而计算机视觉则可以通过图像识别来执行各种任务，例如图像搜索、医学影像分析等。 随 ......
基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析
[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
基于自然语言处理的自然语言生成：从文本到语言模型
[toc] 自然语言生成是一种人工智能技术，它利用机器学习和深度学习算法来生成自然语言文本。这种技术可以应用于各种场景，如机器翻译、文本摘要、智能客服等。在本文中，我们将介绍基于自然语言处理的自然语言生成技术，从文本到语言模型的实现步骤和流程，以及应用示例和代码实现。 ## 1. 引言 自然语言生成 ......
强化学习中的模型调优与优化
[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题
[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能
[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
python常用操作之代码操作大全
[TOC] #列表操作大全（list operations) #字典操作大全（dictionary operations) #表格操作大全( DataFrame operations) #MySQL操作大全 (MySQL operations) ......
行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》
自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
v831-openwrt-c-模型部署篇
虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
OPC DA的Client对象模型
OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
背包模型
# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
Dos常用命令
win+R 输入cmd 打开 ```bash #盘符切换 : #查看当前目录下的所有文件 dir #切换目录 cd change directory #返回上一级 cd.. #清理屏幕 cls (clear screen) #退出终端 exit #查看电脑IP ipconfig #打开应用 calc ......
Conda简要命令
## 创建环境 打开conda的命令行，windows的话直接任务栏搜索conda，miniconda。看安装的什么版本 ```c conda create --name snakes python=3.9 // snakes 就是环境名， ``` ## 其他命令 ```c conda activa ......
PHP数组常用函数
// count()：取数组长度 $myArray = [1, 2, 3, 4, 5]; $count = count($myArray); // 返回 5 // array_push()：将元素添加到数组末尾 $fruits = ['apple', 'banana']; array_push($f ......
常用指令
可以使用git stash暂存 不需git add等切回本分支后，git stash pop即可 在控制台查看linux历史命令：history | grep "mvn”（表示查看跟mvn相关的历史命令） grep中使用特殊字符时要使用转义字符"\" 例如想找[179]，就使用 grep "biz ......
大模型QA
# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
大模型时间线整理
# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
各类大模型的区别
| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
cmake 常用操作
```cmake #打印 变量出来看 execute_process( COMMAND ${CMAKE_COMMAND} -E echo "hbb debug info PROJECT_VERSION = ${PROJECT_VERSION} PROJECT_SOURCES = ${PROJECT_ ......
IO模型
一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
Oracle常用统计
测试, 这是测消息 1.按天 select to_char(t.STARTDATE+15/24, 'YYYY-MM-DD') as 天,sum(1) as 数量from HOLIDAY tgroup by to_char(t.STARTDATE+15/24, 'YYYY-MM-DD') --ORDE ......
Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型
响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
Linux下常用命令
scp 用于上传，下载，两台服务器文件复制 上传文件到服务器：scp username@servername:/path/filename /tmp/local_destination 从服务器上下载文件到本地： scp /path/local_filename username@servernam ......
1.TCP/IP网络模型
1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
sybase（sql anywhere） 常用sql 语法
Sybase SQL Anywhere - DATEFORMAT Function - Convert Datetime to String ybase SQL Anywhere DATEFORMAT function: Syntax DATEFORMAT(datetime_expression, ......
TortoiseSVN常用批处理命令
摘自：http://www.hzhcontrols.com/new-562634.html TortoiseSVN作为源代码管理软件，估计用过的都会说好，在Windows下，配合批处理命令，往往可以事半功倍，整理了下常用的批处理命令： (将下面的内容修改后，保存为*.bat文件执行即可) :: SV ......
GPT 模型的工作原理 你知道吗？
动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
MobaXterm常用使用功能设置
原标题：MobaXterm常用使用功能设置 文章目录 一、设置选中复制，右键粘贴 二、设置MobaXterm中ssh登录免密码操作 设置方法1 设置方法2 三、从服务器下载文件到本地 四、取消自动连接SFTP 五、解除最多14个会话数量限制 六、多台机器同时输入相同命令 七、用Windows的编辑工 ......