流水线 深度 逻辑 模型
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
人工智能概述之08深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，使计算机能够进行复杂的学习任务。 1. 深度学习概述： a. 神经网络： 深度学习的核心是神经网络，它是由多个层次组成的模型，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层次都包含多个神经元，它们通过权重相互连接。 b. 前馈神经网络（Feedfo ......
11_二叉树的最大深度
二叉树的最大深度 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 【思路】 方法 ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
关于逻辑运算符和赋值运算符的优先级探讨
引言 今日在练习ctf基础题的时候，意外发现如下情况，代码如下： $v0=is_numeric($v1) and is_numeric($v2) and is_numeric($v3); if($v0){ if(!preg_match("/\;/", $v2)){ if(preg_match("/\ ......
12、深度学习入门：P144、P145、P146、P147
1、affine层 2、仿射变换 仿射变换是一种线性变换，包括平移、旋转、缩放、翻转和剪切等几种基本的几何变换。在仿射变换中，原始图形中的直线在变换后依然是直线。这类变换可以通过矩阵运算来表示。 ......
【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革
11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
以精确反馈促进学生编程逻辑和问题解决意识:一种基于两层测试的在线编程训练方法
(Promoting Students’ Programming Logic and Problem-Solving Awareness With Precision Feedback: A Two-Tier Test-Based Online Programming Training Approa ......
Linux - lvm逻辑卷的操作
执行 lsblk如下所示： [root@idc-poc-60 ~]# lsblk NAME MAJ:MIN RM SIZE RO TYPE MOUNTPOINT sr0 11:0 1 3.7G 0 rom sdb 8:16 0 200G 0 disk sda 8:0 0 600G 0 disk ├─ ......
4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)
MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习
看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......
01-点亮第一个led，led闪烁，led流水灯
01-点亮第一个led，led闪烁，led流水灯 前言 最近跟着江协科技的教程([2-1] 点亮一个LED_哔哩哔哩_bilibili)学习51单片机，以此记录。实验的单片机集成板如下： 软件：Keil-v5, stc-isp-v6.92F 一、点亮一个led灯 其中有两点需要注意： 江协科技上的开 ......
mysql数据库物理及逻辑备份
一、理论知识 1.1：物理备份 备份数据库操作系统的物理文件（数据文件、日志文件等）： 冷备份（脱机备份）：关闭数据库进行 热备份（联机备份）：数据库正运行，依赖数据库的日志文件 温备份：数据库锁定表格（可读不可写）后进行 常见方法： 物理冷备：拷贝数据库文件打包备份，需进行锁表-备份-解表。恢复时 ......
torch保存模型
保存模型有两种方式，方式不同，在调用模型的时候也不同 我更建议用torch.jit。。。这样不需要在写模型的参数 torch.save 保存模型： import torch import torch.nn as nn # 假设 model 是你的 PyTorch 模型 class SimpleMod ......
平台工程时代的 Kubernetes 揭秘：2023年生产状况报告深度剖析
Kubernetes 在生产环境中的复杂性已经成为常态，在2023年这个平台工程盛行的时代，容器管理的最大亮点可能在于其灵活性，然而在运维政策和治理等方面仍然存在诸多挑战。八年过去了，在生产环境中使用 Kubernetes 仍然需要面临许多挑战。 Spectro Cloud 刚刚与 Dimensio ......
深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？
在深度学习中，PyTorch和NumPy是两个常用的工具，用于处理和转换数据。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于构建神经网络和深度学习模型。NumPy是一个用于科学计算的Python库，提供了一个强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。 在深度学习中，通常需要将数据从NumP ......
深度拷贝
1、java后台 BeanUtils.copyProperties 不是深拷贝 要实现高性能且安全的深度克隆方法还是实现Serializable接口,多层克隆时，引用类型均要实现Serializable接口。 例如：public class BaseEntity extends BaseCreate ......
物理外键与逻辑外键（on_delete方法）
外键中on_delete的方法: CASCADE:级联删除，只要删除publish，跟publish关联的book，全都被删除SET_DEFAULT:只要删除publish，跟publish关联的book，的publish字段会变成默认值，一定要配合default使用SET_NULL:只要删除pub ......
在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
模板语法之句点符的深度查询
views.py: def index(request): num = 10 ss = 'lqz is handsome' b = False ll = [1, 2, 43, {'name': 'egon'}] dic = {'name': 'lqz', 'age': 18} def test(): ......
大模型基础
学习以下文章： 揭密Transformer：大模型背后的硬核技术 人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧 通俗解读大模型微调(Fine Tuning) 大模型时代的应用创新范式 如何理解大模型中的参数？ 大模型可以看作是数据转换问题，即输入\(X\)序列，输出\(Y\)序列，其中\ ......
深度学习基础知识-网络
循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN）： 特点：对具有序列特性的数据非常有效，能挖掘数据中的时序信息以及语义信息 序列特性：符合时间顺序，逻辑顺序，或者其他顺序就叫序列特性 深度神经网络DNN， 卷积神经网络CNN， 生成对抗网络GAN ......
逻辑思维与创造力
思维是人类智慧的表现，而逻辑思维和创造力则是思维的两种重要形式。逻辑思维注重分析、推理和演绎，而创造力则强调创新、想象和发散。尽管两者在表现形式和目的上存在差异，但它们在人类思维活动中起着不可或缺的作用。 一、逻辑思维 逻辑思维是人脑在处理信息和问题时运用的一种能力，它基于对事物之间关系和规律的分析 ......