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流水线 深度 逻辑 模型

深度学习基础入门篇[七]：常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。

深度学习基础入门篇[七]：常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。 ......
算法 深度 场景 层次 常用

阶梯网格计数模型 & Codeforces 1770G - Koxia and Bracket 题解

更差的阅读体验（bushi） 其实 2022 年省选前联考出过类似的套路，但当时太鸽了就没有总结。 阶梯网格计数问题是指以下一类问题： 问题：给定一个 $n$ 列阶梯状网格图，第 $i$ 列高度为 $c_i$（保证 $c_i$ 不降），每次可以向上或向右走一步，不能超出网格边界（即所有经过的点 $( ......
题解 网格 阶梯 Codeforces 模型

深度学习--可视化、过拟合

深度学习--可视化、过拟合 cmd运行命令：python -e visdom.server 用法: from visdom import Visdom viz = Visdom() viz.line([0.],[0.],win='train_loss',opts=dict(title='train ......
深度

深度学习入门系列之doc

这周老师让把深度学习的名词过一遍，小玛同学准备在过一遍Deep Learning名词的同时把基本的模型也过一遍。 感谢杰哥发我深度学习入门系列能让我有机会快速入门。 下面就来doc一些学到的东西 感知器（线性单元）有个问题就是当面对的数据集不是线性可分的时候，“感知器规则”可能无法收敛，这意味着我们 ......
深度 doc

深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速

深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss：交叉熵损失 Entropy 熵： 1948年，香农将统计物理中熵的概念，引申到信道通信的过程中，从而开创了信息论这门学科，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”。香农定义的“熵”又被称为香农熵或信 ......
全连 高阶 深度 GPU

深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征

深度神经网络（dnn）通过从数据中直接学习特征，无需人为干预或专业知识，可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成，每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法，模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时， ......
神经网 特征 过从 人工 深度

33-时序逻辑电路分析

时序逻辑电路分析 1.模型与分类 一个时序电路可能有很多触发器,如果多个触发器在同一个cp的作用下,反转的时刻一样的就是同步时序电路;只要有一个触发器反转时刻不同,或者没有CP的电路就是异步时序电路 Moore型电路:输出只与当前的状态有关,与外部输入无关 Mealy型电路:输出与当前的状态和外部输 ......
时序 电路 逻辑 33

对doccano自动标注使用的默认UIE模型进行微调以提高特定领域的实体识别能力，提高标注速度

虽然doccano的自动标注使用默认的UIE模型可以识别出一定的实体，但是在特定领域或者因为实体类别名不能被理解很多实体是识别不了的，所以我们可以通过自己标注的数据对模型进行微调来满足我们Auto Labeing的需求。 预处理doccano标注的数据 该章节详细说明如何通过doccano.py脚本 ......
实体 模型 速度 领域 doccano

5.深度学习计算

除了庞大的数据集和强大的硬件， 优秀的软件工具在深度学习的快速发展中发挥了不可或缺的作用。 从2007年发布的开创性的Theano库开始， 灵活的开源工具使研究人员能够快速开发模型原型， 避免了我们使用标准组件时的重复工作， 同时仍然保持了我们进行底层修改的能力。 随着时间的推移，深度学习库已经演变... ......
深度

打破双亲委派模型方法

自定义一个继承了ClassLoader的加载器，然后重写loadClass方法。若不想打破则重写findClass方法即可。 我们比较熟悉的 Tomcat 服务器为了能够优先加载 Web 应用目录下的类，然后再加载其他目录下的类，就自定义了类加载器 WebAppClassLoader 来打破双亲委托 ......
双亲 模型 方法

AI大模型加速RPAxAI时代到来，谁会是RPA领域的杀手级应用？

GPT等AI大模型震撼来袭，基于RPA的超级自动化仍是最佳落地载体 对话弘玑CPO贾岿，深入了解国产RPA厂商对AI大模型的探索与实践 文/王吉伟 关于RPA已死的说法，在中国RPA元年（2019年）投资机构疯狂抢项目之时就已经有了。 说它会死的，一般会认为RPA是一种过时的技术，一种打补丁的技术， ......
模型 杀手 领域 时代 RPAxAI

如何配置一个用于深度学习的 GPU 服务器 [Ubuntu 18.04 LTS 为例]

一、硬件配置 CPU of Intel i9-9980XE (18-core 36-thread, @3.0-4.4 GHz), RAM of 128 GB (DDR4), GPU of NVIDIA RTX 2080 Ti*4 (11 GB GDDR6*4), and M.2 NVMe SSD o ......
深度 服务器 Ubuntu 18.04 GPU

人工智能的预训练基础模型的分类

预训练基础模型 预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。 目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种： BERT（Bidirectional ......
人工智能 人工 模型 智能 基础

m基于混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应视频背景提取算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 混合高斯模型背景提取: 利用混合高斯模型处理这段视频，黑车已经运动离开画面左下角时，左下角仍然有黑车，这种现象我们称为“鬼影”。其产生的原因是由于混合高斯模型是对图像每个像素建立模型，所以算法的更新速度跟不上物体的变化，产生了滞留情况，这就是“ ......
算法 模型 背景 matlab 视频

UE中根据场景模型，导出缩略图

在实际使用中，我们有了很多模型，但是有时候我们需要这些模型对应的缩略图，比如我有很多物品，我想弄个仓库，有2种方式，要么，弄个仓库场景，一个物体一个格子摆放第二种，就是为每个物体制作一个缩略图 如果一个一个制作，太麻烦了，通过程序我们可以批量导出。 教程如下： 1.先组织关卡，准备好展示柜台，以及灯 ......
模型 场景

跟姥爷深度学习4 从数学计算看神经网络

一、前言 我们前面简单的做了一个气温预测，经过反复调试，效果还不错。实际上在这个方向上我们还可以更进一步优化，但因为我们是学习嘛，主要还是看广度而不是深度。考虑到后面要开始学习卷积网络，我们必须把更基础的内容搞明白才行，比如神经网络到底是如何工作的，如果不搞明白后面卷积就只能说用法而不明白原因了。所 ......
神经网络 姥爷 深度 神经 数学

递推与递归和DFS深度优先搜索

递推与递归和DFS深度优先搜索 跳台阶 递归实现指数级枚举 递归实现排列型枚举 递归实现组合型枚举 P1036 选数 习题课 递推/ 递归 / DFS P2089 烤鸡 指数 P1088 火星人 全排列 P1149 火柴棒等式 指数 + 预处理 P2036 PERKET 指数 P1135 奇怪的电梯 ......
深度 DFS

wsl2+docker跑深度学习

wsl(ubuntu20.04)+docker安装paddle 1.中文显示设置 安装语言包 sudo apt install language-pack-zh-hans 设置locale sudo vi /etc/locale.gen 找到 zh_CN.UTF-8 UTF-8 并取消注释，然后保存 ......
深度 docker wsl2 wsl

深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型

动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
Transformers Transformer 模型 Part

udp服务器模型

......
模型 服务器 udp

深度学习--统计与数据映射

深度学习--统计与数据映射 范数 import torch #范数norm 第一范数：绝对值求和 第二范数：平方和后求根号 norm使用要求是浮点数 a=torch.full([8],1.) #tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) b=a.view(2,4 ......
深度 数据

模型评估指标——sklearn.metrics模块

sklearn.metrics模块 该模块主要包含分数函数、性能指标、成对指标、距离计算 1. 分类性能指标 1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred ......
评估指标 模块 模型 指标 sklearn

drf之定制返回样式SerializerMethodField与在表模型中定制

SerializerMethodField 定制返回的样式为person:{name:xxx,age:xxx}或person:[{name:xxx, age:xxx},{name:yyy, age:yyy}...]等，就可以使用到SerializerMethodField 语法 在序列化类中进行定义 ......
SerializerMethodField 样式 模型 drf

GPT-NER：通过大型语言模型的命名实体识别

讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的： https://github.com/cocacola-lab/GPT4IEhttps://github.com/RidongHan/Evaluation-of-C ......
实体 模型 GPT-NER 语言 GPT

多卡训练yolo系列模型

直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
模型 yolo

怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？

怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？ Part1前言 对于一些多语言的大语言模型而言，它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候，可能我们不需要其它的一些语言，例如只需要中文和英文，此时，我们可以对其vocab进行裁剪，既可以大大减少参数量，也能够保留模型的性能，接下来以Bloom模型 ......
词表 模型 语言 vocab LLM

【深度思考】聊聊CGLIB动态代理原理

1. 简介 CGLIB的全称是：Code Generation Library。 CGLIB是一个强大的、高性能、高质量的代码生成类库，它可以在运行期扩展Java类与实现Java接口， 底层使用的是字节码处理框架ASM。 Github地址：https://github.com/cglib/cglib ......
深度 原理 动态 CGLIB

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等 ......
注意力 正则 多头 深度 模型

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
模型 样本 意图 文本 流程

推荐系统的双塔模型，问答

想问一下各位大佬：1.推荐系统的双塔模型中，为什么用户向量和商品向量的内积可以表示用户对物品的兴趣呢？因为内积描述的是两个向量之间的相似度，而用户和物品的特征差别很大。2.即便用户和物品很相似，可以用相似度来刻画喜爱程度吗？ ......
模型 系统
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