AI模型应根据应用场景选择全能型或者专精型
AI模型的发展方向，在追求全能与专精之间并非简单的二选一，都取决于其应用场景、设计目标以及技术可行性等多个因素。这两种策略各有优势和局限性。综上所述，AI模型的发展策略应根据具体情况进行权衡和选择，既可以考虑追求专精以提高特定任务的性能，也可以考虑追求全能以提高模型的通用性和适应性。
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从零开始大模型开发与微调：CIFAR10数据集简介
在当今的机器学习领域，尤其是深度学习，面对大规模数据集和复杂任务时，开发和部署大模型已成为一种普遍趋势。然而，大模型往往具有高计算成本和存储需求，这使得在实际应用中面临挑战。为了解决这一问题，研究人员和开发者开始探索如何在现有大模型基础上进行微调，以适应特定任务需求，同时降低资源消耗。模型选择与初始
Transformer大模型实战 了解RoBERTa
Transformer大模型实战 了解RoBERTa作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来随着自
YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合可变核卷积AKConv【附代码+小白可上手】
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cuda安装使用问题，print(torch.cuda.is_available())，仍然输出false，如何解决？
🏆本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
Segment-anything学习到微调系列3_SAM微调decoder
SAM初步理解，简单介绍模型框架，不涉及细节和代码SAM细节理解，对各模块结合代码进一步分析SAM微调实例，原始代码涉及隐私，此部分使用公开的VOC2007数据集，Point和Box作为提示进行mask decoder微调讲解本篇是第3部分，基于voc2007数据集对SAM decoder进行微调。
一切皆是映射：AI Qlearning在压力测试中的应用
1. 背景介绍1.1 压力测试的重要性在软件开发过程中,压力测试是一个至关重要的环节。它旨在评估系统在极端条件下的性能、可靠性和稳定性。通过模拟高并发、大流量等场景,可以发现系统在高压力下可能出现的瓶颈、故障点和性能问题,从而优化系统设计,提高系统的健壮性。
人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器
在机器学习和模式识别领域，评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）作为一种衡量向量间相似度的损失函数，在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介绍余弦相似度损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。**余弦相似度是两个向量
Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 Task 1- 3.1 局部极小值与鞍点+ 3.2 批量和动量
局部极小值点与鞍点是什么，以及跳出它们的方法。
Spark Accumulator原理与代码实例讲解
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YOLOv5改进 | 注意力机制 | 二阶注意力网络来进行单图像超分辨率【附网盘完整代码】
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开源模型应用落地-业务整合篇-构建websocket校验机制（四）
将模型运行起来只是建设高楼的第一步，实现我们最终目标的关键在于与业务整合，提供完整可交付的功能。接下来，我将逐步由浅入深地指导您将项目落地，确保每个环节都得到妥善处理。
开源模型应用落地-LangChain实用小技巧-使用各种Loader高效解析不同数据源（七）
使用LangChain的Loader机制，高效解析不同数据源
基于Joint BERT模型的意图识别技术实践
意图识别在诸多领域已经有了非常广泛的应用，例如各个品牌的智能语音助手，如今多模态模型能力迅猛增长，与LLM交流方式变得多样化，为了给LLM提供高质量有价值的上下文嵌入信息，引入意图识别变得尤为重要，其不仅能够过滤掉大部分无用但又不得不加入pipline的工具，还可以极大优化整个pipline的响应时
开源模型应用落地-业务优化篇（八）
每个知识点可能都理解，但是能整合一起并赋能在实际项目中，还是有很多困难。通过多种技术整合，为降本增效赋能，让公司对你眼前一亮。本篇学习Redis+Milvus+定时任务整成。
一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行
1. 背景介绍1.1 深度强化学习的训练难题深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 在近年来取得了令人瞩目的成就，从 Atari 游戏到围棋，再到机器人控制，DQN (Deep Q-Network) 作为 DRL 的代表性算法之一，展现了其强大的
Spark原理与代码实例讲解
Spark原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1 大数据时代的到来在当今时代,数据已经成为了一种新的资源和生产力。随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展,海量的数据正以前所未有的速度被生成和积累。传统的数据处理方式已经无法满足大数据时代
特征工程进阶：探索前沿技术
特征工程进阶：探索前沿技术1. 背景介绍1.1 什么是特征工程特征工程是机器学习和数据挖掘中一个重要的预处理步骤。它主要包括特征提取、特征选择和特征构建三个方面。通过特征工程,可以从原始数据中提取出能够很好地代表数据特点、区分数据差异的特征
点云3D检测篇三：SECOND
点云数据与传统的图像数据不同，具有较强的稀疏性，无法使用标准的卷积神经网络进行特征提取，如图2所示。同理，考虑到2D任务中如果只处理一部分像素，标准卷积的效果也不好，需要使用2D的稀松卷积，因此本小节就从2D稀疏卷积出发，介绍一下稀疏卷积的原理，大家可以自行将其拓展到3D稀疏卷积中去，其实就多了一个
