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模型 节点 质量 方法

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 ......
性能分析 架构 模型 图像 性能

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 ......
性能分析 尺度 模型 图像 特征

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 ......
自然语言 语言 自然 模型 文本

构建透明的人工智能系统：实践和最佳方法

[toc] 73.《构建透明的人工智能系统：实践和最佳方法》 引言 随着人工智能的快速发展，人们越来越意识到人工智能系统的安全性和透明性对于系统的可靠性和可信性至关重要。因此，本文将介绍一种基于透明性原则构建人工智能系统的实践和最佳方法。透明性是指系统中信息的可见性、可理解性和可验证性，它可以使得系 ......
人工智能 人工 智能 方法 系统

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 ......
模型

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 ......
神经网络 模型 神经 机器 问题

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 ......
模型 机器 性能

快速查看日志的方法

# 快速查看日志的方法 ## 摘要 ``` 本文主要是仿写自: https://www.cnblogs.com/codelogs/p/16410363.html 原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs） 感觉公众号作者的文章挺好的. 周末在家看了一些,感觉很有收获的确能够解决自己遇到的一些 ......
方法 日志

2023-06-18《计算方法》- 陈丽娟 - 方程的近似解法.md

2023-06-18《计算方法》- 陈丽娟 - 方程的近似解法Matlab计算方法二分法迭代法牛顿法在这里我先跳过了曲线拟合这一部分，这是因为我主要想快速切入到数值微积分部分，因此直接直接来到了方程的近似解部分。 一、二分法 二分法对如下问题进行求解： 设在区间上连续，且，求使得. 这里给出一个可调 ......
解法 方程 方法 2023 06

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？ ......
创始人 模型 博士 人才 数据

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， ......
openwrt-c 模型 openwrt 831

python下载文件的三种方法

Python开发中时长遇到要下载文件的情况，最常用的方法就是通过Http利用urllib或者urllib2模块，此外Python还提供了另外一种方法requests。 下面来看看三种方法是如何来下载文件的： 方法一： ```python import urllib print ("downloadi ......
文件 方法 python

[转]docker 添加国内镜像源以及命令查询镜像版本tag方法

文章地址: Docker Hub 镜像源 - 掘金 docker如何查询镜像版本信息_docker_脚本之家 (1条消息) 查看docker search之后的所有镜像分支版本_docker search 版本_登云时刻的博客-CSDN博客 修改配置 修改daemon.json，增加或者修改以下配置 ......
镜像 命令 版本 方法 docker

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 ......
模型 对象 Client OPC

多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid)

# 多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid) ## 背景 ``` 公司里面的一台申威3231的机器 因为这个机器的raid卡没有操作界面. 所以只能够通过命令行方式创建raid 自己这一块比较菜, 想着先尝试使用lvm的方式进行软raid挂载,也验证一下性能. 所以写一些这个文章 ` ......
磁盘 多个 物理 目录 方法

深度链接，深度思考——数字时代的笔记方法

本文探讨了深度链接在知识管理和理解上的重要性。深度链接不仅允许我们直接回到原始的上下文进行重新思考，还可以在不同内容层次间灵活跳转和关联，从而更深入全面地理解一个主题。 文章首先对深度链接与转述进行了对比，指出虽然转述能够帮助我们用自己的话来理解和消化信息，但在处理复杂信息和构建知识网络的过程中，... ......
深度 链接 数字 笔记 方法

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 ......
背包 模型

async和await失效处理方法

1.在方法中需要调用，post请求接口返回的结果后，在继续下一步，发现不生效，原因如下： async和await ,这个await只有在他等待的函数返回的是Promise的时候才会生效，所以异步操作必须包含Promise里面。 解决方法：不生效时，考虑await的方法是否返回的是Promise，若不 ......
方法 async await

获取正在执行的方法名

import inspect import sys def demo1(): f_name = inspect.getframeinfo(inspect.currentframe().f_back)[3][0] print(f_name) def demo2(): f_name = sys._get ......
正在 方法

提高代码质量的编码标准指南

介绍 编写代码很容易，但编写可读代码却很棘手。作为唯一的开发人员工作时，您可能会错过很多编码标准，因为您是唯一一个要使用它们的人。这是每个开发人员开始编写代码时的场景。但是当你进入一个你必须在团队中编码的组织时，你可能会像往常一样编码。这在这两种情况下都不是一个好的做法。 您可以遵循一些编码标准来提 ......
编码 代码 质量 标准 指南

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 ......
模型

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 ......
模型 时间

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: ......
模型

Java_Base4之多态、api使用、字符串方法学习

##### 一、多态 Polymorphism 少写代码 概念：用父类的类型来接收子类的对象 先决条件： 继承/接口实现 父类类型接收子类对象 //实现扩展性 优点： 扩展性强，解决了代码复用，降低类型耦合度 可以少定义变量，少些重复代码。 案例：一个方法接受不同的子类类型。 缺点： 不能使用子类特 ......
字符串 Java_Base 字符 方法 Java

go 接口循环方法

type Call interface { String() string}type Cn struct {}type En struct {}func Newcn() Call { return &Cn{}}func (c *Cn) String() string { b, _ := json.M ......
接口 方法 go

将HTML网页转换为Markdown格式的工具及方法

## 保存博客文章 早期在markdown语法还没有推出来之前，编写blog是在网页上或olw写的，也就是文章是保存在对方的主机上。 最近计划把我在博客园的一些早期html文章转换成markdown的文件，因为md更好地保存，经过实践之后，我保留这两个工具。 > PS. 也尝试过python的脚本版 ......
Markdown 格式 网页 工具 方法

技术研究和个人成长方法

今天TK教主给我们授课，其中讲的技术研究和个人成长方法我觉得很好，整理一下，以后没事看一看，我想能够激励我的成长吧。。。 1、确立个人方向，结合工作内容，找出对应短板 该领域主要专家们的工作是否都了解？ 相关网络协议、文件格式是否熟悉？ 相关的技术和主要工具是否看过，用过？ 2、阅读知识学习过程的起 ......
方法 技术 个人

vim跳转到指定行的3中方法

1、进入文件非编辑模式 ngg/nG （跳转到文件第n行，无需回车） :n （跳转到文件第n行，需要回车） 2、不进入文件执行 vim +n filename （在打开文件后，跳转到文件的第n行） ......
方法 vim

请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道，以及解决方法,即：Could not create SSL/TLS secure channel

C# 访问https请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道(Could not create SSL/TLS secure channel) 以及 X509Certificate2 tempSignCert = new X509Certificate2(HttpContext.Curren ......
SSL TLS 通道 channel 方法

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 ......
模型
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