深度 模型 视觉 任务
转载:深度学习:蒸馏Distill
转载,写的比较好了,可以参考:https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单,就是让学生模型的预测分布,来 ......
【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业
1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
(一)机器学习(Machine Learning):就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法,统计学家也称之为统计学习,但本质上起源于计算机科学的人工智能。 (二)机器学习的分类:机器学习主要分为两类,即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
走进3D时代:小区楼盘的视觉盛宴
随着科技的飞速发展,我们的生活正经历着前所未有的变革。曾经,我们只能通过文字和二维图片来了解楼盘的布局和设计;而今,3D技术的引入,让这一切变得栩栩如生。 ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片,所以一开始输入模型的是噪音,但是经过一次处理效果不会非常好,所以要循环迭代很多次,得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音,也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音,得到生成结果。 这里没有讲的太细,我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型,比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存,更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说,他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了,要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题,比如呼吸道感染应该怎么治疗,它可能直接给出答案,但不会提供这个答案的依据来源,这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外,大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题,检索增强生 ......
crontab 任务报错生成小文件及邮件告警处理
CRONTAB服务不断发邮件问题解决 问题背景 操作系统: Linux SuSe12ps5 规格: 4C8G 现在描述: 操作系统异常卡慢,甚至无法正常登录到服务器,服务器/var/log/messages 的日志过大,撑爆了/var 目录磁盘空间。 /var/spool/postfix/maild ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器: 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源: 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式: obj fbx glb (glTF2.0):https://github.com/Khron ......
软件生命周期模型定义与选择策略
![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
数字先锋 | “言”之有“力”,大模型背后的算力“推手”!
在算力调度方面,天翼云通过自研的调度系统,协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源,大规模训练上云1个月,可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面,天翼云支持多种模型训练方式,不仅可以提升大模型训练平台的数据量,还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
celery 任务
一、周期性任务 示例代码 from django.core.mail import send_mail from celery.task.base import periodic_task from celery.schedules import crontab from celery.except ......
GPT人工智能模型研究报告:探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型,它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对语言的深层理解。 研究表明,GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
[转]电子对抗作战任务规划:战场平行仿真系统
本文转自:微信公众号 军桥网 作战任务规划来源于美军,所对应的英文为“Operation Planning /Mission Planning”,此“Operation Planning(OP)”与“Mission Planning(MP)”是一个整体。美军对“OP”与“MP”均有详细定义,前者指战 ......
SpringBoot中使用SpringEvent业务解耦神器实现监听发布事件同步异步执行任务
场景 SpringBoot中使用单例模式+ScheduledExecutorService实现异步多线程任务(若依源码学习): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/135504554 设计模式-观察者模式在Java中的使 ......
29-Kubernete 中也有定时任务吗?
前面我们学习了 Deployment、Statefulset、Daemonset 这些工作负载,它们可以帮助我们在不同的场景下运行长伺型(Long Running)的服务。 但是有一类业务(一次性作业和定时任务)运行完就结束了,不需要长期运行,如果使用上述的那些工作负载就无法满足我们的要求。比如 P ......
Ai歌声转化算法任务初了解
2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中,我们不禁要问:大模型在落地方面带来了哪些改变?开发者如何应对大模型的变革?在AI大模型的驱动下,企业的未来又会走向何方? ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台,选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境: bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......