模型googlenet深度 图像
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
实验二：百度图像增强与特效SDK实验
一、实验要求 百度图像增强与特效SDK实验（2023.12.6日完成） 任务一：下载配置百度图像增强与特效的Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结（占20%）。 任务三：完成图像增强GUI相关功能代码并测试调用，要求上传自己的模糊照片进行图像增强（占30 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
掌握JavaScript中的人脸识别和图像处理
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
深度可分离卷积
深度可分离卷积，使用了一些 trick 极大减少卷积所需参数量和计算量。 理解深度可分离卷积 若需要对 12×12×3 的输入使用卷积，获得 8×8×256 的输出，直接的卷积方法是使用 256 个 5×5×3 的卷积核（无 padding、步长为 1，下同）。此时卷积层的参数量为 19200，卷积 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
CHAT GPT全称及其发展历程深度剖析
CHAT GPT全称为Conversational Generative Pre-trained Transformer，是一种由OpenAI开发的自然语言处理模型。该模型旨在生成流畅且连贯的对话回复，从而在聊天机器人应用中表现出卓越的性能。 CHAT GPT的发展起始于OpenAI提出的GPT架构 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
动手学深度学习v2：数据操作+数据预处理
数据操作 import torch x=torch.arange(12) # x的output为 tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) # 可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数 x.shape # output: torch.Size([1 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
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机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
制约国产深度学习框架发展的根本原因 —— AI芯片的无法自主生产或量产
秉着没事就胡言乱语的宗旨，这里在接着胡说八道一下。 国外的深度学习框架如TensorFlow、pytorch、Jax打的如火如荼，按照以往惯例我们是不应该去做自主研发软件系统的，毕竟硬件不在掌握之下，搞出的软件质量又不如外国的好，但是随着中美贸易战的爆发这一切被改写。 国外的商用硬件和软件都开始对我 ......