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数据流水线技术：处理大规模数据、提高数据处理效率

[toc] 数据流水线技术是近年来快速发展的数据处理方式，能够高效地处理大规模数据、提高数据处理效率。本文将介绍数据流水线技术的基本概念、实现步骤、应用场景和优化改进等内容，为读者提供一份有深度有思考有见解的专业的技术博客文章。 ## 1. 引言 随着数据量的不断增加，传统的数据处理方式已经无法满足 ......
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从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响

[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
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深度学习在智能制造中的挑战与机遇

[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
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【神经网络】基于自注意力机制的深度学习

[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
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机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案

[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
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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 ......
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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 ......
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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 ......
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深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用

[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
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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 ......
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基于深度学习的图像识别与目标检测

[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
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【深度学习】神经网络和优化器的关系

[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......
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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 ......
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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 ......
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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 ......
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【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升

[toc] 文章题目：《74. 【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升》 文章摘要：本文介绍了基于深度学习的语音识别和语音合成技术的性能提升，主要从技术原理、实现步骤、应用示例、优化和改进等方面进行深入讲解。 文章目录： 一、引言 二、技术原理及概念 三、实现步骤与流程 四、应用示例 ......
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【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类

[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......
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智能控制系统中的深度学习：让家居更智能，更聪明

[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，智能控制系统作为其中的一个重要分支，正在被越来越多地应用在日常生活中。深度学习作为其中的一种关键技术，已经在智能控制系统中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍智能控制系统中的深度学习技术，让家居更智能，更聪明。 1.1. 背景介绍 智能控制系统是一种 ......
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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 ......
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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 ......
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FIFO深度计算

个人导航网站：yun916831.github.io 1.1 数据突发长度(burst length) 要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间 ......
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【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 ......
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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

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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. ......
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文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
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mongodb 深度分页优化思路之cursor游标

mongodb 没有官方的游标滚动实现深度分页功能，建议的都是选择出一个字段，如_id,然后每次查询时限制该字段，而不进行分页处理。 也没有看到更优的实现方式，本文做一个大胆的假设，自行实现滚动分页功能。供大家思路参考。 但是猜想可以自行实现一个，简单思路就是，第一次查询时不带limit进行查询全量 ......
游标 深度 思路 mongodb cursor

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 ......
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轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。 https://avoid.overfit.cn/post/33edc61f5a414cefa4431 ......
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