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真实感transformer模型 照片

【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记

将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
Transformer SAM 笔记 Fast CNN

建立大模型的数据质量的保障机制

建立大模型的数据质量保障机制是确保模型性能和可靠性的关键一步。以下是建立此类机制的一般步骤： 1. **数据采集与收集**： - 确定数据来源：明确定义从哪里获取数据，例如数据库、外部API、传感器等。 - 数据采集策略：定义数据采集频率、数据范围、采集设备等。 - 数据收集：设计和实施数据收集过程 ......
模型 机制 质量 数据

作物生长模型CropGrow

目录作物生长模型概述研究思路研究进展未来发展 作物生长模型概述 农业信息技术在世界农业领域的兴起始于20 世纪70年代末，以作物生长模型（crop growth model）的成功研制和应用为突出代表。 作物生长模型以作物生长发育的内在规律为基础，综合作物遗传潜力、环境效应、调控技术之间的因果关系， ......
作物 CropGrow 模型

彻底搞懂Reactor模型和Proactor模型

在高性能的I/O设计中，有两个著名的模型：Reactor模型和Proactor模型，其中Reactor模型用于同步I/O，而Proactor模型运用于异步I/O操作。 想要了解两种模型，需要了解一些IO、同步异步的基础知识，点击查看 服务端的线程模型 无论是Reactor模型还是Proactor模型 ......
模型 Proactor Reactor

倾斜摄影三维模型的顶层合并构建重要性分析

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，... ......
顶层 重要性 模型

发掘影像之魅：ON1 Effects 2023——您的mac照片纹理滤镜处理专家

在照片后期处理的世界里，一款得心应手的工具往往能赋予照片无尽的可能。ON1 Effects 2023，这款专为mac用户打造的照片纹理滤镜处理软件，以其强大的功能和高效性能，将帮助您深度挖掘照片的潜在魅力。 →→↓↓载ON1 Effects 2023 mac ON1 Effects 2023为您提供 ......
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《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记一

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解。这些章节详细介绍了需求开发的基本概念、模型和流程，以及需求获取和分析的方法，为我提供了宝贵的指导。 首先，我了解到基于模型驱动的需求开发过程是一种系统化、规范化的需求开发方法。通过 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记二

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和实践。这些章节详细介绍了需求建模、需求验证和需求变更管理的方法和技巧，为我提供了更全面的指导。 在需求建模方面，书中介绍了如何使用统一建模语言（UML）和其他工具来构建需求模型。通 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记三

在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
需求 模型 过程 笔记 软件

【专题】数字孪生是基于模型的体系工程报告PDF合集分享（附原数据表）

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
数据表 模型 体系 数字 专题

大模型面试问题总结

1）大模型问什么都使用decoder-only a）工程上应用上方便处理多轮对话； b）在没有微调的情况下，其更容易处理zero-shot generation； c）encoder-decoder在微调之后效果优于decoder-only，但是参数量巨大，考虑到性能和计算资源上的消耗更少； d）e ......
模型 问题

【Qt6】列表模型——几个便捷的列表类型

前面一些文章，老周简单介绍了在Qt 中使用列表模型的方法。很明显，使用 Item Model 在许多时候还是挺麻烦的——要先建模型，再放数据，最后才构建视图。为了简化这些骚操作，Qt 提供了几个便捷类。今天咱们逐个看看。 一、QListWidget 这厮对应的 List View，用来显示简单的列表 ......
模型 类型 Qt6 Qt

fc大语言模型部署+本地知识库

FC Invoke Start RequestId: 930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info: @serverless-cd/engine: 0.0.51, linux-x64, node-v14.19.2 plugin @serverless-cd/che ......
知识库 模型 语言 知识

使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型

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。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Fla ......
Ultralytics 模型 FastAPI YOLOv5 YOLOv

Gensim库的使用——Word2vec模型

Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使用——Word2vec模型 pip install gensim https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/tencent-ailab-embedding-zh-d100- ......
Word2vec 模型 Gensim Word2 2vec

Transformer 相关资料列表

Transformer 相关资料列表 Encoder-Decoder框架 1 Transformer 模型 1 连续词袋模型（CBOW） Word2vec Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解 Transformer 模型中的positional ......
Transformer 资料

AI大模型技术与应用路线图

跟进AI科技的发展，思考最新AI技术在应用中的场景、机会和范式；跟大家分享下AI大模型与应用路线图。 整个思考导图分两个部分： 围绕GPT等通用大语言模型，讲解典型应用场景，应用范式，开发范式这几个层面的思考逻辑； 围绕多模态AI模型，列举一些典型的多模态路径，多模态学习中目前存在的技术挑战，有趣或 ......
路线图 模型 路线 技术

实战｜如何低成本训练一个可以超越 70B Llama2 的模型 Zephyr-7B

每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。快来看看有哪些近期更新吧！ 🎉 新的训练方法 Zephyr-7B 模型超越 70B Lla ......
实战 模型 成本 Llama2 Zephyr

R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归|附代码数据

原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 最近我们被客户要求撰写关于非参数模型厘定保险费率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术。 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关，而纯溢价与频率成正比，因为 没有协变量，预期频率应为 Devianc ......
模型 保险费率 费率 广义 局部

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
极值 股票投资 GARCH-EVT-Copula 模型 理论

《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer

自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
Transformer 深度 Pytorch 10.7 10

深度学习（统计模型参数量）

统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
深度 模型 参数

blender模型展uv3.6

有时候uv贴图直接按U展开效果不理想，不同的模型适合的展开方式也会有一定的差异。 以下是几种模型的展开方式，可做参考。 在展uv前可以打开uv选区同步，以便更好控制所有网格位置。 人物角色面部展开 在后面选中中间的那根线一直到发际线标记缝合边。 然后A全选 U键选择“展开” 两种方法检查变形拉伸，一 ......
模型 blender uv3 uv

大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈

前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处 ......
Fine-tuning 模型 语言 经验 tuning

OSG开发笔记（二十九）：OSG加载模型文件、加载3DMax三维型文件Demo

前言 Osg深入之后需要打开模型文件，这些模型文件是已有的模型文件，加载入osg之后可以在常见中展示模型文件，该节点可以操作，多个逼真的模型的节点就实现了基本的场景构建。 Demo 说明 三维模型文件一般是由专业的三维建模人员完成，可以去buy通用模型，但是定制模型的费用就相对不便宜了，几十几百几千 ......
文件 OSG 模型 笔记 3DMax

行行AI公开课：飞书无代码平台AI技术负责人邓范鑫——从第一性原理看大模型Agent技术

当我们进入智能时代，开始思考：什么将会成为这个时代的核心载体？是App？是网站？还是Agent？也许几年后的现实才能给出答案，但历史告诉我们一个新鲜事物的演进总会找到一个稳定的术语来概括这个载体，而今天我们看到 Agent 最具有这个潜力。 几个月前，OpenAI 在内部就开始高度关注智能体（Age ......
第一性 技术 模型 负责人 原理

新手教程系列：照片传输、整理、分享，Synology Photos一套轻松搞定

谁说简单易用一定要牺牲安全？Synology Photos 可让您轻松分享充满回忆的相册，同时确保相册安全，无论是分享一张照片，还是一个视频或者整个相册，群晖都能满足您的需求，它可不仅限去共享照片功能，还有传输，收集，整理，堪比摄影小助理，所以今天就来盘一盘如何让 Synology Photos成为 ......
Synology 新手 照片 教程 Photos

如何设置模型的粗糙质感？

粗糙贴图通过控制光线在物体表面的散射程度来模拟不同粗糙度的效果。它使用灰度图像来表示物体表面的粗糙度信息，通过应用和计算光照效果，实现不同粗糙度下的真实光照反射和折射效果。粗糙贴图是提高物体视觉真实感的重要技术之一。 ......
质感 模型

深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】

深度学习Python3实现自己的区块链视频课程【百行代码实现真实区块链项目】 你是否会和我一样，对加密数字货币底层的区块链技术非常感兴趣，特别想了解他们的运行机制。 但是学习区块链技术并非一帆风顺，我看多了大量的视频教程还有各种课程，最终的感觉就是真正可用的实战课程太少。 我喜欢在实践中学习，尤其喜 ......
区块 深度 Python3 课程 代码

pytorch(11.2) Transformer 代码

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Transformer pytorch 代码 11.2 11
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