流水线 深度 逻辑 模型
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.5 批量规范化
7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题： 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时，多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......
生产者和消费者模型
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）
四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）
三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
中文图形验证码 动态图形验证码 图片验证码 验证码【加逻辑思路解析】
效果： 逻辑：生成数字随机数，再改为中文表示，返给前端。人为输入阿拉伯数字。（后端缓存中存入用户信息和随机数。做校验。） 主要测试code： Random rm = new Random(); String strcode = Integer.toString(rm.nextInt(900000) ......
小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务
小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP ......
三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
django- 实现模型字段 每天 -1
from django.db import models from datetime import datetime class MyModel(models.Model): count = models.IntegerField() created_at = models.DateTimeFiel ......
拓端tecdat|R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯非参数模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具 ......
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是频率学派？ 在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有 ......
如何快速省钱落地一个商业大模型
如果把基于规则的判定比作是对错的绝对分析，那么算法就是对一个没有对与错的可能性描述，比如A和B有没有关系。在通过实时计算，数仓分层等手段，数据的直观价值基本都会慢慢被挖掘出来，但是也很容易被对手模仿，跨领域分析就显得越来越重要，但不可能跨个领域就找个专家回来。从按调用付费的ChatGPT，到各有千秋 ......
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析
基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度，深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析，全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字：java面向对象思 ......
Linux系统的物理cpu数、核数、逻辑cpu个数查看
1 # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 2 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 3 4 # 查看物理CPU个数 5 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 6 ......
（三）Unity性能优化-模型优化
1.模型导出 Unity 支持多种标准和专有模型文件格式（DCC）。Unity 内部使用 .fbx 文件格式作为其导入链。最佳做法尽可能使用 .fbx 文件格式，并且不应在生产中使用专有文件格式。优化原始导入模型文件，删除不需要的数据统一单位导出的网格必须是多边形拓扑网格，不能是贝塞尔曲线、样条曲线 ......
三步实现BERT模型迁移部署到昇腾
本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn ......
代码随想录算法训练营day16 | ● 104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 7.4 含并行连接的网络(GoogLeNet)
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......
基于FasterRCNN深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度学习和区域建议技 ......
R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24456 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于RStan 的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 ......
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33742 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的模式。 例如，我们的客户可能观 ......
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
文本数据预处理（二）用于大预言模型训练
收集好的txt数据要先过滤一下，删掉无效信息。然后再按下面步骤处理 class DataPreprocessor(): '''def __init__(self, vocab_file, longest_sentence): self.tok = BertTokenizer(vocab_file) ......
极光笔记 | 大语言模型插件
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）是根据预训练数据集进行”学习“，获取可以拟合结果的参数，虽然随着参数的增加，模型的功能也会随之增强。但无论专业领域的小模型，还是当下最火、效果最好的大模型，都有一个共同的劣势：无法准确/正确地回答出训练数据集以外（区别于验证集和测试集的新增数据，如实时新闻、未公 ......
Linux环境下sentence-transformers 之 all-MiniLM-L6-v2模型安装与使用
好记性不如烂笔头系列 一、背景： 1、之前使用chatgpt接口生成embeddings的向量维度为1536维，数据库中占用较大，所以找寻低维度的向量生成方法，减少数据占用 2、在huggingface上发现all-mpnet-base-v2及all-MiniLM-L6-v2两个模型不错，前者会生成 ......