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模型 节点 质量 方法

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 ......
高质量 模型 文本

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 机器 任务 金融

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 视觉 计算机

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 ......
更快 模型 图像 视觉 任务

数字孪生制造：如何通过数字化技术提高产品质量和生产效率

[toc] 数字孪生制造是利用数字化技术来模拟和优化制造流程，从而提高效率和质量的一种技术手段。数字孪生制造涉及多个领域，包括人工智能、大数据、传感器技术、虚拟现实等。本文将介绍数字孪生制造技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进等内容，以便读者更好地理解和掌握这一技术。 一、引言 现代制造行业面临着 ......
数字 生产效率 产品质量 效率 质量

智能营销管理中的人工智能与自然语言处理：提高服务质量和满意度？

[toc] 智能营销管理是一种利用人工智能技术和自然语言处理技术来提高服务质量和满意度的营销管理方法。随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始采用这种管理方式来提高营销效率和效果。 本文将介绍智能营销管理中的人工智能与自然语言处理技术，包括基本概念、实现步骤和优化改进等方面，并通过实际应 ......
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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 ......
自然语言 模型 自然 语言 系统

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 ......
深度 模型

智能控制系统控制系统控制系统故障排查：智能控制技术控制系统故障排查方法

[toc] 《智能控制系统控制系统控制系统故障排查：智能控制技术控制系统故障排查方法》 随着智能控制系统的不断发展和应用，智能控制技术在工业、农业、医疗、交通等领域的应用也越来越广泛。但是，由于智能控制系统的复杂性和广泛的应用，系统的稳定性和可靠性也面临着巨大的挑战。因此，智能控制系统的故障排查成为 ......
控制系统 系统 故障 智能 智能控制

连接app的封装方法

import psutil from pywinauto.application import Application from pywinauto import Desktop, WindowSpecification class ConnApp: @staticmethod def conn_s ......
方法 app

【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 ......
TransformersTTS 语音 模型 文字 环境

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 ......
Evaluation Automatic generated Language 模型

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 ......
首例 模型 团队 视觉 单位

（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. ......
套接字 模型 TCP

【九】解决粘包的进阶方法

### 【九】解决粘包的进阶方法 > 为字节流加上自定义固定长度报头，报头中包含字节流长度，然后一次send到对端，对端在接收时，先从缓存中取出定长的报头，然后再取真实数据 ***struct模块*** - 该模块可以把一个类型，如数字，转成固定长度的bytes ```python struct.p ......
方法

【八】解决粘包的基础处理方法

### 【八】解决粘包的基础处理方法 - 问题的根源在于 - 接收端不知道发送端将要传送的字节流的长度，所以解决粘包的方法就是围绕 - 如何让发送端在发送数据前，把自己将要发送的字节流总大小让接收端知晓，然后接收端来一个死循环接收完所有数据 - 基础版本的解决方法 - 服务端 ```python # ......
基础 方法

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

强化学习从基础到进阶-案例与实践[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
Qlearning 时序 实战 表格 策略

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[3]：表格型方法：Sarsa、Qlearning；蒙特卡洛策略、时序差分等以及Qlearning项目实战 ......
Qlearning 时序 实战 表格 常见问题

MosaicML 推出 30B 模型 — 挑战 LLaMA、Falcon 和 GPT

![mosaic](https://img2023.cnblogs.com/other/618196/202306/618196-20230623144431213-794229398.jpg) 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 ......
MosaicML 模型 Falcon LLaMA 30B

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。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200929170200113.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_Z ......
模型 内存 垃圾 JVM CMS

指数积分方法(Exponential Integration)求解ODE/DAE问题

1. Matrix exponential method (MEXP) 解如下形式的方程， 通过指数积分方法，获得从t到t+h时间的递进关系： 写为的形式如下： 其中， 2. Krylov方法近似 其中的矩阵向量积（MEVP）可以通过Krylov方法近似计算： 其中Vm是的Krylov子空间的基。 ......
Exponential Integration 积分 指数 方法

将python程序打包为exe可执行文件方法

将py打包为exe文件需要依赖pyinstaller第三方库 -F：打包后只生成单个exe格式文件； -D：默认选项，创建一个目录，包含exe文件以及大量依赖文件； -c：默认选项，使用控制台(就是类似cmd的黑框)； -w：不使用控制台； -p：添加搜索路径，让其找到对应的库； -i：改变生成程序 ......
文件 程序 方法 python exe

python 的方法与类

......
方法 python

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， ......
线程 常用 方法 Thread sleep

Vulnhub之Cengbox 2靶机详细测试过程（利用不同的方法提权）

# Cengbox 2 ## 识别目标主机IP地址 ```shell ─(kali㉿kali)-[~/Vulnhub/Cengbox2] └─$ sudo netdiscover -i eth1 -r 192.168.56.0/24 Currently scanning: Finished! | S ......
靶机 过程 Vulnhub Cengbox 方法

sqlserver查看哪个表被锁表了以及解锁方法

方法一 --查看sqlserver被锁的表：select request_session_id spid,OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id) tableNamefrom sys.dm_tran_locks where resource_type='O ......
sqlserver 方法

mainloop()方法

``` # 在创建顶级窗口（如对话框、消息框等）时，也可以使用mainloop()方法来启动该窗口的独立事件循环。 import tkinter as tk from tkinter import messagebox def show_message(): messagebox.showinfo( ......
mainloop 方法

轻松配置深度学习模型 ?

动动发财的小手，点个赞吧！ ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202306/2549345-20230623000825454-1340888429.png) 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 模型

【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 ......
显存 深度 模型 大小 参数

【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 ......
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