利用ultralytics版本的RT-DERT训练NEU-DET缺陷数据集（windows版本和服务器版本教程）
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【有啥问啥】浅谈Scaling Law
在机器学习和深度学习领域，（扩展定律）描述了模型性能（如准确率、损失等）如何随着模型规模（参数数量）、数据量和计算资源（如计算时间、显存等）的变化而变化。这些定律有助于研究人员和工程师理解如何有效地扩展模型以获得更好的性能。在深度学习的早期阶段，人们主要通过经验和试验来确定模型规模和训练数据量。然而
因果推理原理与代码实战案例讲解
因果推理原理与代码实战案例讲解1. 背景介绍1.1 因果推理的重要性在人工智能和数据科学领域,因果推理是一个至关重要的课题。它不仅能帮助我们更好地理解数据背后的因果关系,还能指导我们进行决策和干预,从而更有效地解决实际问题。近年来,随
动量迭代快速梯度符号方法(Momentum Iterative FGSM,MI-FGSM)原理及实现
而动量机制通过累积多次迭代的梯度信息，可以更全面地利用这些梯度信息，从而在更大范围内找到模型的弱点，增强对抗攻击的效果。而动量机制通过累积多个梯度信息，可以帮助模型摆脱局部最优解的困扰，更容易找到全局最优解或更好的局部最优解，从而生成更强的对抗样本。MI-FGSM 将动量引入到 FGSM 中，通过在
20240809 每日AI必读资讯
在多个数学基准测试中数学能力显著超越了开源模型包括Llama-3.1-405B，甚至超过了闭源模型 （包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro ）。大多数方法要么在图像的像素层面上逐步生成，要么通过先训练一个压缩图像的模型，再在低分辨率的图像上进行处理。-
二手车交易管理系统详细设计与具体代码实现
1. 背景介绍1.1 二手车交易市场的现状与挑战近年来，随着经济的发展和人们生活水平的提高，二手车交易市场规模不断扩大。然而，二手车交易市场也面临着一些挑战：信息不对称: 买卖双方信息不对称，买方难以准确了解车辆的真实车况、
强化学习：在压力测试中的应用
强化学习：在压力测试中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来在当今的软件工程领域，保证软件系统的可靠性、稳定性和性
在线网络购物系统详细设计与具体代码实现
1. 背景介绍1.1 电子商务的崛起互联网技术的飞速发展催生了电子商务的蓬勃兴起。近年来，随着移动互联网的普及和物流配送体系的完善，在线网络购物已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。从服装、食品到电子产品、家居用品，几乎所有商品都可以在网络平台上购买，极大地方便了消费者的购物体验。
DBSCAN 原理与代码实例讲解
DBSCAN - 原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：聚类算法，密度聚类，DBSCAN，KDD，空间数据挖掘，数据挖掘技术1.
【大模型搭建】部署Ollama，pull失败，手动构建方案
Ollama 是一个专注于简化大规模机器学习模型开发的框架。它提供了一系列工具来帮助开发者轻松地定义、训练和部署大型语言模型。优点：• 提供了简洁的API，易于上手。• 支持多种硬件加速选项，如GPU和TPU。• 内置了许多预训练模型，方便快速开始实验。缺点：• 对一些高级功
【搜索核心技术】经典搜索核心算法：BM25及其变种
上篇介绍了TF-IDF算法和它的四个变种，相对于TF-IDF而言，在信息检索和文本挖掘领域，BM25算法则更具理论基础，而且是工程实践中当仁不让的重要基线（Baseline）算法。BM25在20世纪70年代到80年代被提出，到目前为止已经过去二三十年了，但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异
目前比较好用的AI大模型创作工具地址合集及亮点应用
2024年，可以说是AI人工智能大模型爆发的元年，各类AI模型应用层出不穷，令人应接不暇。从前年底国外OpenAI公司的ChatGPT大模型推出开始，到去年国内百度公司的文心一言大模型率先向全社会开放使用，很多人都为人工智能时代的到来感到震惊和无所适从；有的人感到了焦虑和恐惧，担心AI不久就会取代自
个人网站设计系统详细设计与具体代码实现
个人网站设计系统详细设计与具体代码实现1. 背景介绍在当今互联网时代,个人网站已成为展示自我、分享知识、提供服务的重要平台。无论是程序员、设计师、作家还是其他行业的从业者,拥有一个功能完善、设计精美的个人网站都能为个人品牌增色不少。然而,对于缺乏web开发经验的普通用户来说,从零
优化采样参数提升大语言模型响应质量：深入分析温度、top_p、top_k和min_p的随机解码策略
本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的采样策略。通过深入理解这些参数的作用机制并根据具体应用场景进行调优，可以显著提升LLM生成输出的质量。
【人工智能】Transformers之Pipeline（十五）：总结（summarization）
本文对transformers之pipeline的总结（summarization）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中的总结（summarization）模型。
高通AI Engine SDK（QNN）使用教程（环境配置、模型转换、量化、推理、分析）
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【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习🍎 🍎
3DUnet实现3D医学影像的有效分割
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向李宏毅学深度学习(进阶)#task01#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
根据基于李宏毅老师机器学习课程编著的《深度学习详解》一书，结合自己的思考，阐释了深度学习中全局最优值、局部极值、鞍点等关键概念，以及批量（banch）和动量法
CVPR 2024最佳论文分享┆EventPS: 基于事件相机的实时光度立体视觉
本文介绍了CVPR 2024的最佳论文提名，该论文利用事件相机的独特属性，实现了实时光度立体视觉。该算法在传统和深度学习领域均取得成功。配合高速转台数据采集和GPU优化，算法实现了每秒超30帧的实时表面法线重建。
