深度tensorrt模型
【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍
目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中定位并识别出特定的物体。目标检测模型通常需要同时确定物体的位置和类别。 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程
Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
三维模型3DTile格式轻量化云端处理技术方法分析
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，... ......
JVM之内存模型
前言 首先说明下JVM内存模型和Java内存模型这是两个不同的概念，不要搞混淆了。 JVM内存模型定义了Java程序在运行时如何分配、使用和释放内存，跟存储和执行相关，也就是常说的运行时数据区域。 Java内存模型（Java Memory Model，简称 JMM）是一种规范，定义了线程和主内存之间 ......
m基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的宠物狗种类识别系统是一种利用深度学习技术进行图像分类的方法，可以自动学习图像中的特征，并根据这些特征对图像进行分类。该系统的原理和数学公式如下： 深度神经网络模型：在宠物狗种类识别系统中，使用深度神经 ......
深度学习（cudnn加速）
cudnn为网络每一卷积层选最优实现方法，加速网络训练。 设置如下： torch.backends.cudnn.benchmark = True 加速条件如下： 1. 输入数据在训练过程中一般不变化。 2. 数据量较大，并可以同时加载到GPU内存中。 3. 训练次数比较多。 ......
搭建Pytorch2.1+CUDA12.1+Anaconda+Pycharm深度学习环境
环境： Win11 22H2 需要的安装包： Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集
8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......
深度学习（判断cuda是否可用）
安装完pytorch、cuda和cudnn之后，可以先判断是否可用。 import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torc ......
使用人工神经网络训练手写数字识别模型
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp ......
CSS盒子模型
对html 进行封装：包括外边距、边框、内边距和实际内容 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial ......
全域Serverless+AI，华为云加速大模型应用开发
华为云FunctionGraph技术极大的优化了AI应用的开发过程，让AI团队可以更关注业务实现，而无需关注底层技术细节。 ......
GPT 大模型
GPT 大模型 初探大模型：起源与发展 GPT 模型家族-从始至今 提示学习 大模型开发基础：OpenAI Embedding OpenAI 大模型开发与应用实践 AI 大模型应用最佳实践 ......
什么是 模型推理
人工只能的黑话 ： 推理。 网上查了一下， 其实就是预测的意思，就是在计算因变量 模型的训练指的是 计算 公式里面的参数。 这个图， 很明白的说明了 推理的含义。 但是 inference 翻译成推理，让我琢磨了好半天。 ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 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ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......
深度解析集成服务云的多重启动机制：数据集成更智能，业务流畅畅行无阻
集成方案的“点火”时刻！花式启动数据集成 在这篇文章中，我们将探讨轻易云集成服务云的集成方案启动机制，以助您在企业数据集成中灵活应对各种需求，确保数据自由流动。 启动方案是什么 启动方案是指集成方案启动执行的方式。轻易云集成服务云提供了四种启动方式，包括人工启动、定时启动、事件触发、消息启动，允许在 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.2 文本预处理
import collections import re from d2l import torch as d2l 解析文本的常见预处理步骤： 将文本作为字符串加载到内存中。 将字符串拆分为词元（如单词和字符）。 建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引。 将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。 ......
三维模型3DTile格式轻量化的跨平台兼容性问题分析
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，... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型
到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......
Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 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信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变 ......
Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33821 原文出处：拓端数据部落公众号 混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（"混合"）。客户常见的混合模型类型是高斯混合模型，其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。 import numpy as np i ......
Python随机波动模型Stochastic volatility，SV随机变分推断SVI分析标普500指数股票价格时间数据波动性可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33809 原文出处：拓端数据部落公众号 随机波动模型（Stochastic volatility models）经常被客户用来对股票价格随时间的变动性进行建模。波动性（volatility）是随时间的对数收益的标准差。与假设波动性恒定不变不同，随 ......
pytorch(8-1) 循环神经网络 序列模型
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/sequence.html #%matplotlib inline import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l f ......
HarmonyOS应用窗口管理（Stage模型）
一、 窗口开发概述 窗口模块的定义 窗口模块用于在同一块物理屏幕上，提供多个应用界面显示、交互的机制。 ● 对应用开发者而言，窗口模块提供了界面显示和交互能力。 ● 对终端用户而言，窗口模块提供了控制应用界面的方式。 ● 对整个操作系统而言，窗口模块提供了不同应用界面的组织管理逻辑。 窗口模块的用途 ......
筑牢国云智算底座，繁荣大模型创新生态！
9月27日，以“国云筑基 智算引擎——人工智能大模型 推动贵州数字经济新跨越”为主题的天翼云中国行·贵州站活动顺利召开。会上举行了天翼云算力创新服务及天翼云政务大模型“慧泽”发布暨中国电信天翼云大模型训练中心揭牌、人工智能大模型应用推广行动启动仪式。天翼云科技有限公司党委书记、董事长、总经理胡志强出... ......
如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上？
本篇教程先来分享一下第一个部分，如何通过函数计算快速部署 AIGC 相关模型服务包括 LLM 模型和 Embedding(Bert) 模型。 ......
Django模型及Admin
Django简介 什么是Django Django是一个开源的Python Web框架，由Django Software Foundation开发和维护。Django的目标是让Web开发更加快速、简单和高效，提供了许多内置的功能和库，如ORM、模板引擎、表单处理、认证、管理后台等。 1.2 Djan ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
Mac本地部署大模型体验AIGC能力
介绍 随着ChatGPT的横空出世，国内互联网大厂、创业公司纷纷加了AIGC赛道，不断推出各种大模型，而这些大模型由于规模庞大、结构复杂，往往包含了数十亿至数千亿的参数。这些模型在训练阶段，一般需要使用高效能的GPU集群训练数十天时间，在推理阶段，一般也需要高效能的GPU集群才能支撑一定量级的并发请 ......