流水线 深度 逻辑 模型
基于飞桨paddlespeech训练中文唤醒词模型
飞桨Paddlespeech中的语音唤醒是基于hey_snips数据集做的。Hey_snips数据集是英文唤醒词，对于中国人来说，最好是中文唤醒词。经过一番尝试，我发现它也能训练中文唤醒词，于是我决定训练一个中文唤醒词模型。 要训练中文唤醒词模型，主要有如下工作要做：找数据集，做数据增强(augme ......
深度学习降噪专题课：整体介绍降噪算法
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码 线上课程资料： [本节课录像回放](https://www.bilibili.com/video/BV1No ......
CSS（盒子模型其他样式、浮动、常见网页布局、清除浮动、ps切图、学成在线页页面展示）
一、其他样式 1、圆角边框 在 CSS3 中，新增了圆角边框样式，这样我们的盒子就可以变圆角了。 border-radius 属性用于设置元素的外边框圆角。 语法： border-radius:length; 参数值可以为数值或百分比的形式 如果是正方形，想要设置为一个圆，把数值修改为高度或者宽度的 ......
m基于HMM隐性马尔科夫模型的驾驶员驾驶意图识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着智能交通系统的发展，驾驶员驾驶意图的识别越来越受到人们的关注。准确识别驾驶员的驾驶意图对于提高道路安全和实现自动驾驶技术具有重要意义。提出了一种基于隐马尔科夫模型（HMM）的驾驶员驾驶意图识别方法，通过对驾驶员的行 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
GitOps 最佳实践（上）| 基于 Amazon EKS 构建 CI/CD 流水线
GitOps 是目前比较理想的方法来实现基于 Kuberentes 集群的持续部署。 了解了 GitOps 的概念以及 CI/CD 流水线的架构，接下来我们将通过以下四个模块逐步完成构建 CI/CD 流水线的最佳实践： 通过 IaC 部署云基础架构； 在 Amazon EKS 集群上部署 Flux ......
数字电路基础(3)——逻辑运算
> 上一节我们教识数了，这一节我们怎么也得来个1+1吧？ 别慌，这一节我们不是给你讲二进制的1b+1b=10b这种东西，这个你上节就能自己悟出来了，这里炒现饭的话就太无聊了，我这里要说的是如果你是麦兜，你要买粗面，必须还得加鱼丸，老板却告诉你有粗面没有鱼丸，你要不要买的问题。 # 几种基本逻辑运算 ......
JVM内存结构&Java内存模型&Java对象模型
## 1.JVM内存结构 Java代码是运行在虚拟机上的，而虚拟机在执行Java程序的过程中会把管理的**内存**划分为若干个不同的**数据区域**。其中有些区域是随着虚拟机进程的启动而存在，而有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。而这些区域会被划分为五个区域，具体的如下： 函数可以下载openml ......
人工智能概述（4）：深度学习是什么
这一切要从 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN） 说起... ANN 生物神经元 图示：图片来源 人工神经元 是 ANN的基础，一般模型（还有非一般的演化中的？）如下：图片来源 由于 神经元 具备 信息处理（计算）和传递（通信） 的功能，于是，将 多个神经元 ......
Laravel多个模型关联使用的情况
比如说有三个模型，我想实现这样的效果： SELECT DISTINCT `platforms`.* FROM `company_products` INNER JOIN `platforms` ON `company_products`.`platform_id` = `platforms`.`id ......
MySQL逻辑架构及执行过程
一：MySQL逻辑架构 1：MySQL逻辑架构 客户端进程发送请求后服务器进程对接受的客户端请求做了什么处理，才能产生最后的处理结果呢？下面就看看大致的逻辑架构图 上图基本组件介绍： 连接层： Connectors【连接器】：MySQL服务之外的客户端程序请求MySQL或进行权限验证 Connect ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
如何使用深度学习和TensorFlow实现计算机视觉
越来越多的地方正在使用计算机视觉。从增强安全系统到改进医疗保健诊断，计算机视觉技术正在彻底改变多个行业。 ## 课程先睹为快 本课程经过精心设计，涵盖了广泛的主题，从张量和变量的基础知识到高级深度学习模型的实现，以应对人类情感检测和图像生成等复杂任务。 在介绍了先决条件并讨论了学习者可以从课程中得到 ......
大模型与LLM语言分析
大模型与LLM语言分析 如何利用LLM做多模态任务？ 大型语言模型LLM（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此，现阶段，如 ......
WinUI（WASDK）使用HelixToolkit加载3D模型并进行项目实践
## 前言 本人之前开发了一个叫[电子脑壳](https://github.com/maker-community/ElectronBot.DotNet)的上位机应用，给稚晖君[ElectronBot](https://github.com/peng-zhihui/ElectronBot)开源机器人 ......
解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科， ......
JMM（java内存模型）
一、概念 JMM与java并发编程相关： 1、抽象了线程与主内存的关系，例如线程的共享变量需要放到内存中进行读取 2、规定了java源代码到CPU可执行指令这个转换过程中需要遵守的规范，例如防止指令重排序造成的并发问题 二、并发编程的三个特性 1、原子性 一次操作或者多次操作，要么所有的操作全部都得 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 本文转载自DeepHub IMBA 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 ......
深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展
深度学习在抗菌肽药物研究中的应用进展 摘要：抗菌肽（AMP）作为未来最有希望解决病原微生物耐药性的新型抗菌药物之一，其研发备受关注。抗菌肽一般较短，组成多样，迄今人们已发现数千条天然抗菌肽，并建立了多个公开的抗菌肽数据库，为新型抗菌肽的研发和设计奠定了基础。在抗菌肽的信息描述方面，人们使用了伪氨基酸 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
# “AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 # 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在T ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
《深度剖析CPython解释器》19. Python类机制的深度解析(第三部分): 自定义类的底层实现、以及metaclass
https://www.cnblogs.com/traditional/p/13593927.html 楔子 Python除了给我提供了很多的类之外，还支持我们定义属于自己的类，那么Python底层是如何做的呢？我们下面就来看看。 自定义class 老规矩，如果想知道底层是怎么做的，那么就必须要通过 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda insta ......
SpringMVC里通过ResponseBodyAdvice接口实现统一自定义返回逻辑
这个org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.ResponseBodyAdvice接口。 public interface ResponseBodyAdvice<T> { // 返回true代表走自定义逻辑 boolean suppo ......