流水线 深度 逻辑 模型

深度学习入门 1、入门路线 2、人工智能、机器学习和深度学习的区别 **人工智能：**可能是来自 1956 有史以来最受关注的概念。到 2015 年，GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据（从纯文本到图像、映射等）。这产生了对数据分析的需求，它被更普 ......

初识深度学习 一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 二、应用 计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、预测...... 三、深度学习框架 ......

机器学习模型有两大类，第一种是分辨模型（这里的分辨我理解为让模型分辨/理解/识别数据），即判断数据的类别或输出一个预测。第二类是生成模型，即生成数据本身 李沐认为GAN的摘要非常简洁，是可以直接写进教科书的写法。如果你提出的是一个全新的东西，并且你认为它是能写进教科书的话，那你整篇文章关键在于讲清楚 ......

常见压力模式 并发模式（即虚拟用户模式）和RPS模式（即Requests Per Second，每秒请求数，吞吐量模式）。 本文介绍这两种压力模式的区别，以便根据自身业务场景选择更合适的压力模式。 并发模式 “并发”是指虚拟并发用户数，从业务角度，也可以理解为同时在线的用户数。 应用场景 如果需要从 ......

摘要：本文介绍大模型低参微调套件——MindSpore PET。 本文分享自华为云社区《大模型高效开发的秘密武器——大模型低参微调套件MindSpore PET篇》，作者：yd_280874276 。 人工智能进入“大模型时代”。大模型具备更强泛化能力，在各垂直领域落地时，只需要进行参数微调，就可以 ......

在项目执行过程中，通过成果清单、问题清单、周期报告和任务执行这四个方面的驱动力来循环驱动项目前进，以确保项目按时按质地完成。具体包括： 成果清单：明确项目中每个人需要产出什么成果以及产出时间，以便确保每个参与者的目标清晰且一致。同时，可以通过实时更新成果清单来跟踪项目进展情况。 问题清单：记录项目中 ......

本章包括 使用请求值创建绑定模型 自定义模型绑定过程 使用DataAnnotations属性验证用户输入 在第5章中，我向您展示了如何使用参数定义路由——可能是日历中的当天，也可能是产品页面的唯一ID。但是，如果用户请求一个给定的产品页面，那么呢？类似地，如果请求包含表单中的数据，例如更改产品名称， ......

深度分页的产生： 当一个有类似语句 select * from t1 limit startIndex,pageSize，如果这个startIndex只非常大即要检索50条数据需要偏移一个较大的偏移量，极大的消耗性能。 优化方式： 1、业务层面：在前端展示分页选择器，只能逐页翻，增加业务操作的工作量 ......

(目录) audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。 项目地址: https://github.com ......

蒸馏过程： for epoch in range(epochs): student_model.train() for batch, (data, target) in enumerate(train_loader): student_logits = student_model(data) // ......

这周有个让人眼前一亮的图像识别模型 segment-anything，它能精细地框出所有可见物体，它标记出的物体边界线清晰可见。如此出色的模型，自然获得了不少人的赞赏，开源没几天，就拿下了 18k+ 的 star，而上周开源不到 48 小时获得 35k+ star 的推特推荐算法，本周也成功突破 5 ......

通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。 但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。 甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中 ......

锁屏面试题百日百刷，每个工作日坚持更新面试题。请看到最后就能获取你想要的,接下来的是今日的面试题： 1.Hbase中的memstore是用来做什么的？ hbase为了保证随机读取的性能，所以hfile里面的rowkey是有序的。当客户端的请求在到达regionserver之后，为了保证写入rowke ......

递归的方法遍历二叉树 最大深度： fun(root){ if(root == null){ return 0; } return (Max(fun(root.left), fun(root.right)) + 1); } 和为某值 fun(root ,sum){ if(root == null){ ......

Chrome支持以下几种进程模型：Process-per-site-instance Process-per-site Process-per-tab Single Process。Browser只有一个，主控整个系统的运行，管理Chrome大部分的日常事务；而Renderer则可以有多个，主要负责... ......

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

一、发展历程： 二、基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试，但是这种方法的瓶颈太明显了，后期就被淘汰了 ......

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

【场景】： 终于要毕业了，从一开始都不知道数字孪生是什么，在没有老师和师兄师姐铺路的情况下，一点点看论文，复现论文，找创新点，真的太苦了。这里将我这三年在数字孪生的研究简单记录、分享一下，希望能帮到某些人，水平有限，不喜勿喷。 我所了解到的，现有数字孪生的主流实现方法大概有这么几种：基于unity的 ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

Using Language Models in Specific Domains (1) 微信公众号版本：https://mp.weixin.qq.com/s/G24skuUbyrSatxWczVxEAg 这一系列文章仍然坚持走“通俗理解”的风格，用尽量简短、简单、通俗的话来描述清楚每一件事情。本 ......

本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。 1、RGB颜色模型 RGB颜色模型的命名方式是采用三种颜色的英文首字母组成 ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import InputLayer, Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool ......

细节 %:有符号问题，结果用永远与被除数一致 System.out.println(10%3);//1 System.out.println(-10%3);//-1 System.out.println(10%-3);//1 System.out.println(-10%-3);//-1 逻辑运算符 ......

ChatGPT和Whisper模型是两个不同的模型，但都是由OpenAI开发的基于自然语言处理（NLP）的人工智能技术。 ChatGPT是一种基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的语言模型，它可以生成自然流畅的文本，用于生成对话、文章等各种文本内容。 ......

在数字广告领域，OCPM 是指 "Optimized Cost per Mille"，即每千次展示优化成本。它是 Facebook 广告平台中的一种出价策略，旨在通过机器学习算法自动优化广告出价，从而实现最佳广告效果和最低的成本。 在 OCPM 出价策略下，广告主可以设定一个最高出价，并指定一个目标 ......