流水线 深度 逻辑 模型
AI打游戏-肆（模型训练）
AI打游戏-肆(bilibili) 目标 pip安装依赖 (可选)安装GPU版pytorch 自定义训练配置，模型训练 步骤 文档 ultralytics官方文档 ultralytics开源项目 视频：TOLOv8训练自己的数据集 文章：安装CUDA后，pytorch仍然无法启用GPU pip安装依 ......
5.进程线程模型你知道多少？
5.进程线程模型你知道多少？ 1.进程 进程创建与结束 背景知识： 进程有两种创建方式，一种是操作系统创建的一种是父进程创建的。从计算机启动到终端执行程序的过程为：0号进程 -> 1号内核进程 -> 1号用户进程(init进程) -> getty进程 -> shell进程 -> 命令行执行进程。所以 ......
动手学深度学习_2.1预备知识
基础数据操作 x=torch.arange(num) x.shape //每个张量的形状 x.reshape(n1,n2,...,nm) torch.zeros(n1,n2,...,nm) torch.ones(n1,n2,...,nm) torch.randn(n1,n2,...,nm)//正态分 ......
网络安全-逻辑漏洞
免责声明：本博客内所有工具/链接请勿用于未授权的违法攻击！！用户滥用造成的一切后果自负！！使用者请务必遵守当地法律！！ 1、逻辑漏洞：因为代码的逻辑产生了问题所产生的漏洞，A保存提交表单-B审核-C确认，A保存提交表单-C确认。场景：验证码绕过、密码找回、支付漏洞、越权漏洞 2、验证码（CAPTCH ......
如何成功将 API 客户的 transformer 模型推理速度加快 100 倍
🤗 Transformers 已成为世界各地数据科学家用以探索最先进 NLP 模型、构建新 NLP 模块的默认库。它拥有超过 5000 个预训练和微调的模型，支持 250 多种语言，任君取用。无论你使用哪种框架，都能用得上它。 虽然在 🤗 Transformers 中试验模型很容易，但以最高性能 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.2 图像卷积
import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.2.1 互相关计算 X = torch.tensor([[0.0, 1.0, 2.0], [3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0]]) K = t ......
halcon AI读取onnx模型并推理
*程序功能：读取onnx模型并推理dev_update_off()dev_close_window () read_dl_model ('squeezenet.onnx', DLModelHandle)set_dl_model_param (DLModelHandle, 'type', 'class ......
Python并发编程——IO模型、阻塞IO、非阻塞IO、多路复用、异步IO、IO模型比较、selectors模块、复习网络和并发知识点
文章目录 每日测验一 IO模型介绍二 阻塞IO(blocking IO)三 非阻塞IO(non-blocking IO)四 多路复用IO(IO multiplexing)五 异步IO(Asynchronous I/O)六 IO模型比较分析七 selectors模块网络并发知识点梳理网络并发知识点梳理 ......
深度对比：8款主流缺陷管理工具（开源、免费、付费）
如何选择最适合您团队的Bug管理系统？本指南提供了全面的选型建议，并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
自回归语言模型简介
自回归语言模型（Autoregressive Language Model）是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布，通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。 在自回归语言模型中，假设我们有一个文本序列，例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积
6.1.1 不变性 平移不变性（translation invariance）： 不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。 局部性（locality）： 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域，而不过度在意图像中相隔较远 ......
深度学习---图像目标检测网络
前面介绍了图像分类网络，并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络，这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法
1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态，才可以使用深度工具分配地址；若BMC配置过静态地址，请使用静态地址登录； 2.配置好自己笔记本的 ip（例如：192.168.10.1），用网线与 ipmi 独立管理口直连；笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件； 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
3.6 Java逻辑运算符（&&、||和!）
逻辑运算符把各个运算的关系表达式连接起来组成一个复杂的逻辑表达式，以判断程序中的表达式是否成立，判断的结果是 true 或 false。逻辑运算符是对布尔型变量进行运算，其结果也是布尔型，具体如表 1 所示。 表 1 逻辑运算符的用法、含义及实例 运算符用法含义说明实例结果 && a&&b 短路与 ......
3.9 Java位运算符：Java移位运算符、复合位赋值运算符及位逻辑运算符
Java 定义的位运算（bitwise operators）直接对整数类型的位进行操作，这些整数类型包括 long，int，short，char 和 byte。位运算符主要用来对操作数二进制的位进行运算。按位运算表示按每个二进制位（bit）进行计算，其操作数和运算结果都是整型值。Java 语言中的位 ......
Recognize Anything:一个强大的图像标记模型
Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型，与传统模型不同，它不依赖于手动注释进行训练;相反，它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务，训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理的数据质量提升方法分析
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，... ......
大模型为啥这么慢，原来是想多了：新方向是和人一样的思维算法
前言 组合人类推理之精妙与算法方法之精准，思维算法可助力 LLM 解决复杂问题。 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整理 【CV技术指南】CV ......
一个基于Vue模型的表单生成器
哈喽,我是老鱼，一名致力于在技术道路上的终身学习者、实践者、分享者！ Vuetify Form Base是一个基于模型的表单生成器，目的是提供一个工具，以便以较少的努力从任何模型数据生成可编辑的表单，即使模型是一个深度嵌套的对象。 Vuetify Form Base作为Vue组件工作，可以很容易地集 ......
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2）
Docker 深度清除镜像缓存 （overlay2） 一般情况下，运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
Llama2模型预训练，推理与微调测试
官方环境要求（推理、微调）： 本次部署使用单卡A100-40G显卡。 部署 虚拟环境创建： conda create -n test python=3.10.9 conda activate test #启动虚拟环境 拉取 Llama2-Chinese git clone https://githu ......
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降
使用混合精度导致GNN相关模型训练时出现损失无法下降： 在一次GNN相关的项目中，由于模型训练速度过慢，楼主为了加速开启混合精度。第一天使用时并未出现异常；第二天再次使用，出现了损失函数不下降的问题。经检测，一段包含稀疏矩阵转换而且矩阵计算密集的函数与混合精度发生未知作用，导致该问题。博主关掉混合精 ......
R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据
全文下载链接 :http://tecdat.cn/?p=27493 最近我们被客户要求撰写关于预测世界人口的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文应用R软件技术，分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测 作者将1950年到 ......
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
R语言用逻辑回归预测BRFSS中风数据、方差分析anova、ROC曲线AUC、可视化探索
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33659 原文出处：拓端数据部落公众号 行为风险因素监测系统（BRFSS）是一项年度电话调查。BRFSS旨在确定成年人口中的风险因素并报告新兴趋势。例如，调查对象被询问他们的饮食和每周体育活动、HIV/AIDS状况、可能的吸烟情况、免疫接种、健康 ......