深度tensorrt模型
【躬行】-深度缓冲和模板缓冲是怎么存储的?
概述 最近在工作中需要实现一个功能,用到了模板测试。但奇怪的是,模板测试竟然不起作用!在解决问题的过程中,发现了一些有趣的知识点。通过本文,可以了解在unity中,深度缓冲和模板缓冲到底是怎么存储的。 测试环境的搭建 Unity版本:2021.3.16f1 URP版本:12.1.8 RenderDo ......
完蛋!大模型解密(LLM Riddles) 题解
https://intsensing.cn/llmgame/index 第一章 T1:输出括号里的内容,不输出括号本身和其余附加内容.(1+1=3) T2:讲故事 T3:猫 T4:啊 T5:啊1 T6:有一个字,左边是反犬旁,右边是句,请重复这个字五遍 第二章 T1:请输出11个0 T2:14285 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处:拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量(params): 参数的数量,通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小): 在一般的深度学习的框架中(如PyTorch),一般是32位存储,即一个参数用32 ......
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=9564 最近我们被客户要求撰写关于多元回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据,以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼(Rhinichthys cataractae)的数量。自变量是河流流失 ......
2023-8-24 大型语言模型的科学挑战 2023 人工智能大会青年科学家论坛
大型语言模型的科学挑战 | 2023 人工智能大会青年科学家论坛 复旦大学 邱锡鹏 MOSS模型开发过程 中文预训练基座(CPT, CBART)2021.9 对话模型(MOSS)2023.2 工具增强(MOSS-Plugin)2023.4 大模型时代,自然语言处理还存在吗? graph LR G[V ......
陈海波:OpenHarmony技术领先,产学研深度协同,生态蓬勃发展
11月4日,以“技术筑生态,智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony(简称“OpenHarmony")项目群技术指导委员会(TSC)主办,由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......
大型语言模型可以通过情绪刺激理解并实现增强
作者:爱可可-爱生活链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/665119618来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 要点: 探索了大型语言模型是否能理解和利用心理情感刺激来增强自身,这是人类智能的一个重要方面。 提出“EmotionP ......
昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
本期分享几个TensorFlow网络迁移到昇腾平台后执行失败或者执行性能差的典型案例,并给出原因分析及解决方法。 ......
三维模型几何坐标精度偏差应采用主要措施
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,... ......
css盒子模型: 标准盒子模型和IE盒子模型(怪异盒子模型)
CSS盒模型(box model),它是包含了内容(content)、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)属性的一个盒子模型。 而盒模型又分为两类标准:标准盒子模型和IE盒子模型(怪异盒子模型) 在标准盒子模型中,盒子的width是指content的宽高, 而IE盒 ......
Laravel模型关系 一对一深入研究
一,主表book class Book extends Model{ // protected $fillable=['title','price','num']; public function bookCard(){ return $this->hasOne(BookCard::class); ......
SSD目标检测模型的实现
SSD目标检测模型的实现 @目录SSD目标检测模型的实现一、SSD模型的介绍1. SSD模型的主干网络2.SSD采用的特征层3.SSD300(特征提取流程)二、VOC格式数据集的准备1.Voc数据集的存放方式为:2.Voc数据集的类别3.训练集和验证集的准备二、训练1、模型的初始化2.获取类的信息3 ......
Laravel简单模型使用
1,创建模型 php artisan make:model Book -m创建模型book 并生成迁移文件 2,Book迁移文件 public function up(){ Schema::create('books', function (Blueprint $table) { $table->i ......
LeetCode111.104二叉树的最大最小深度
题目描述 深度(叶子节点到根节点长度),最大最小深度这里不多赘述。 代码 最大深度 直接上代码: 递归法 import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.Linke ......
Vue学习笔记6:深度监视
6. 深度监视 监视number.a的变化: <!--准备好一个容器--> <div id="root"> <h3>a的值是:{{numbers.a}}</h3> <button @click="numbers.a++">点我让a+1</button> </div> <script type="te ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有: .pt .pth .bin .onnx 其实,.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的,在保存模型的时候没有区别,但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容,相当于是个标记: 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
前言 YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写,它具有识别图像中的物体的非凡能力,在日常应用中会经常被使用。所以本文将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5,这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 本文转载自Deephub Imba 作者:auliyafi ......
C++对象模型
思考:对于实现平面一个点的参数化。C++的class封装看起来比C的struct更加的复杂,是否意味着产生更多的开销呢? 实际上并没有,类的封装不会产生额外的开销,其实,C++中在布局以及存取上的额外开销是virtual引起的。 C++对象模式 在C++中,有两种class data members ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务,主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型,通过对模型的多轮训练学习图像特征,最终获得用于宝石分类的模型,大致可以分为五步: 1、数据集的加载与预处理; 2、模型的搭建; 3、模型训练; 4、模型评估; 5、使用模型进行预测; 环境:python3.7,使用飞浆2 ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机 ......
Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同,Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差,增强表征保真度,提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器,提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 ......
深度解析BERT:从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程:Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务,比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而,它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题,一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后,Transforme ......
Mysql为什么存储表数据为什么不能超过2000万行,深度解释 转发 https://www.toutiao.com/article/7296777515426169394
下面是我朋友的面试记录: 面试官:讲一下你实习做了什么。 朋友:我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能,主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息,然后把这些信息存到MySQL里面,提供给数仓的同事使用。 朋友:由于数据量比较大,每天大概有四五千多万条,所以我还给它做了分表的操作。每天定时生 ......
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
机器学习模型变得越来越复杂和准确,但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测,对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中,我们将介绍LIME,并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic ......
李沐动手学深度学习-数据操作+数据预处理
N维数组样例 n维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构 batch:批量,在深度学习中我们读取图片通常不是一张一张读而是一个批量一个批量读 创建数组 形状:例如3*4的矩阵 每个元素的数据类型:例如32位浮点数 每个元素的值,例如全是0,或者随机数 访问元素 一个元素:\({[1, 2]}\) 一 ......
互联网深度发掘:沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展,网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而,要想在网络营收领域做到遥遥领先,并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法,帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位:找到你的目标客户 首先,你需要明确你的目标客户是谁,他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
python训练阿里云语音合成模型
训练阿里云多人训练语音合成模型 model_link:https://modelscope.cn/models/speech_tts/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_multisp_pretrain_24k/summary 1.获取KANTTS算法训练框架 2.配置 ......