深度tensorrt模型
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言，通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系 ......
python学习——回归模型
从本篇开始记录一下我在研究生阶段的学习 作业之成人死亡率预测（回归模型） 1 实验介绍 1.1 实验背景 成年人死亡率指的是每一千人中15岁至60岁死亡的概率（数学期望）。这里我们给出了世界卫生组织（WHO）下属的全球卫生观察站（GHO）数据存储库跟踪的所有国家健康状况以及许多其他相关因素。要求利用 ......
《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
ABM仿真模型介绍
从个体动机到群体规律-ABM仿真模型介绍 今天我们谈一谈单体/多体仿真模型，模型的英文名称为Agent based modeling，以下简称为ABM模型。 像我们熟悉的基于元胞自动机原理、的生命游戏，不同的生命体按照同一规则，在所设置好的环境中进行交互，演变出复杂的形态，这就是一类典型的ABM模型 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换
基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
阿里云易立：以云原生之力，实现大模型时代基础设施能力跃升 | KubeCon 主论坛分享
今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示
111. 二叉树的最小深度 题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1：深度优先搜索 原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不 ......
手动在本地搭建GPT大模型过程
20211325手动在本地搭建GPT大模型过程 一、搭建原因 暑假期间由于闲着无聊且有娄老师在群里经常发一些GPT相关的文章和资料，因此对GPT有了兴趣，再加上我也经常在github上浏览和下载使用一些有趣的公开项目，由此开始着手了解GPT的构建和训练。 二、搭建过程（由于当时没有想到要写博客因此截 ......
瀑布模型
软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果实施完成所需的工作内容当前活动的工作结果需要进行验证.如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入继续进行下一项活动,否则返回修改 优点 1）为项目提供了按阶段划分的检查瀑布模型查点。 2）当前一阶段完成后，只需要去关注后续阶段。 ......
【分享】讯飞星火认知大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
深度学习在多个领域的应用
这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 ......
几何深度学习技术杂谈
几何深度学习技术杂谈 计算机视觉的最新进展，主要来自于新颖的深度学习方法，以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型，随之而来的性能提升，引发了其他科学领域类似应用的淘金热。 https://arxiv.org/pdf/1611.08097.pdf 随着深度学习技术的发展，人们已经不满足于将深 ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
点分类模型实战
点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc ......
图神经网络综述：模型与应用
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......
Laravel artisan命令-make:model(创建模型类)
描述 创建新的Eloquent模型类 命名规则 驼峰命名，类文件名 必须 为 数据库表名「单数」，如：app/Models/User.php 用法 模型通常位于 app\Models 目录中，如果app下没有Models目录，可以在模型前添加Models目录。 有app\Models目录 php a ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
nlp基础-生成模型解码策略
首先参考transformers的源代码 # transformers.generation.utils..GenerationMixin._get_generation_mode if generation_config.constraints is not None or generation_ ......