一文彻底搞懂 Fine-tuning - 超参数（Hyperparameter）
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。
【爆火】TransUNet：融合Transformer与U-Net的医学图像分割神器！
在医学图像分割领域，传统的U-Net模型已经取得了显著成果。然而，随着Transformer在计算机视觉领域的崛起，将其与U-Net结合的TransUNet模型成为了新的热门。TransUNet是一种融合了Transformer和U-Net结构的深度学习模型，旨在提高医学图像分割的精度。它结合了Tr
数据集 | 人脸公开数据集的介绍及下载地址
本文介绍了人脸相关算法的数据集。
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一切皆是映射：DQN的实时性能优化：硬件加速与算法调整作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词强化学习，深度Q网络，DQN，实时性能优化，硬件加速，算法调整，实时控制，动态规划
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营-深度学习入门 Task 2
L1N∑nenLN1n∑en随机找到一组初始数值θ0θ0然后对每一个未知参数都计算对L的微分之后再集合起来，组成一个向量gg∂L∂θ1∣θθ0∂L∂θ2∣θθ0⋮\vdotsg∂θ1∂L∣θθ0∂θ2∂L∣θθ0⋮向量gg▽Lθ0g▽Lθ0。
【人工智能】Transformers之Pipeline（十七）：文本分类（text-classification）
本文对transformers之pipeline的文本分类（text-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的文本分类（text-classification
AI：247-YOLOv8改进 | 基于ContextGuided的轻量级下采样方法实现大幅度性能提升
通过引入残差连接，减缓信息丢失，并促进梯度流动。：利用密集连接方式，增强特征重用，提高信息传递效率。：引入注意力机制，动态调整下采样过程中的特征权重。本文介绍了在YOLOv8中引入的ContextGuided下采样方法，以提升目标检测性能，特别是对小目标的检测效果。通过在YOLOv8的Backbon
【人工智能】枢纽：数据驱动洞察引领未来智能系统
人工智能是当今最具革命性的技术之一，从基础的机器学习、深度学习到更复杂的自然语言处理和强化学习，AI技术正在深刻影响各个行业。然而，随着技术的发展，AI也带来了伦理和安全方面的挑战。通过掌握人工智能的基本原理、算法和实际应用，未来的研究和工程师可以在这个领域继续推动创新并解决现实问题。
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早停法(Early Stopping)原理与代码实战案例讲解1. 背景介绍1.1 问题的由来在机器学习和深度学习领域，特别是在训练神经网络时，我们经常遇到一个挑战：如何恰当地停止训练过程？训练过程中，模型的性能会随
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人工免疫算法的伦理问题：责任与安全作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1 人工免疫算法的兴起与应用人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）作为一种新兴的智能优
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torch.nn.Linear的维度变换过程详解（有图有公式有代码）
当初在学习nn.Linear时了解到的博客都是关于一维变换的，比如输入3通道，输出6通道；又比如得到（3，4，4）的特征图，需要进行拉平为（48，）的向量，然后通过nn.Linear（48，10）得到10个输出（分类任务很常见）。nn.Linear除了可以进行分类，主要的作用就是改变维度便于下一个卷
深度学习笔记 # Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
从零基础开始深度学习
如何解决NVIDIA显卡报错：uncorrectable ECC error的问题
线上问题出现的时候，如果国内的百度搜不到解决方案，就试试国际的Google，办法总比困难多。
《RMT: Retentive Networks Meet Vision Transformers》CVPR2024
这篇论文探讨了将Retentive Network（RetNet）的概念引入到计算机视觉领域，并与Vision Transformer结合，提出了一种新的模型RMT（Retentive Networks Meet Vision Transformers）。RetNet最初在自然语言处理（NLP）领域
AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
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