【技能---ubuntu20.04更换国内镜像源】
安装好ubuntu20.04后，在下载软件等安装包的时候，速度特别的慢，为此就想着更换一下镜像源，以此来增加下载的速度！！！下面是换源的具体流程!!!提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考以上到这里就更换完软件源了，如有不足之处，请大家斧正！！！
推测解码：在不降低准确性的情况下将LLM推理速度提高2 - 3倍
在本篇文章我们将详细讨论推测解码，这是一种可以将LLM推理速度提高约2 - 3倍而不降低任何准确性的方法。我们还将会介绍推测解码代码实现，并看看它与原始transformer 实现相比到底能快多少。
论文AI率多少算正常？七个维度解读
我们应该根据具体的研究领域、论文类型、写作目的以及审稿人和读者的期望来灵活看待论文AI率。在使用AI工具辅助写作时，我们应保持警惕，确保AI的使用不会损害论文的原创性和质量。不同类型的论文，如综述、实证研究、案例分析等，对AI工具的需求和使用方式也不同。因此，正常的论文AI率也需要考虑到审稿人和读者
nn.BCEWithLogitsLoss中weight参数和pos_weight参数的作用及用法
如果我们在做多分类任务，有些类比较重要，有些类不太重要，想要模型更加关注重要的类别，那么只需将比较重要的类所对应的w权重设置大一点，不太重要的类所对应的w权重设置小一点。其中pos_weight对应上式公式中的p_c,这个参数是为了调节正负样本不均衡问题的，如果正负样本比是10：1，那么我们可以将p
论文AI率多少正常：深入解析与合理界定
通过明确写作目标、优化AI工具的使用、人工审查和修改以及关注AI技术的最新发展等方式，我们可以更好地平衡论文AI率与学术诚信的关系，提高论文的质量和原创性。然而，一般来说，如果AI生成或修改的内容占论文总字数的10%至20%，这通常被认为是正常的范围。过高的论文AI率可能引发学术不端行为的风险，因此
5种常用于LLM的令牌遮蔽技术介绍以及Pytorch的实现
本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术，并比较它们的优点，以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。
存内计算为AI大模型提供的支持以及挑战
存内计算技术作为一种新型的计算范式，将存储器与处理器紧密地集成在一起，实现了数据的高效处理和低延迟访问。这种技术有效地缓解了传统计算模式下存储器与处理器之间的带宽瓶颈问题，为大规模数据处理和人工智能应用提供了更高效的计算支持。存内计算技术的核心思想是在存储器中实现简单的计算操作，以降低数据传输的功耗
开源模型应用落地-业务整合篇（三）
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。
知识蒸馏的蒸馏损失方法代码总结(包括：基于logits的方法：KLDiv，dist，dkd等，基于中间层提示的方法：)
【代码】知识蒸馏dist和KLDiv。
基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统
基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统，属于小目标检测范畴，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程
怎么用AI写文献综述？智能AI写文献综述免费
内含多种参考文献格式可以自由选择，同时支持引入除了文献之外的多种资源，包括网页、书籍等，使用时除了可以直接搜索文献，也可以导入下载好的文献PDF，Mybib会从PDF中自动提取内容。Citation machine列举了57种引用类型，选择类型进行搜索后即可自动生成引文，若没有搜索到需要的结果，也可
开源模型应用落地-qwen1.5-7b-chat-LoRA微调（二）
使用QWen官方方式微调qwen1.5-7b-chat模型
为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？
SwiGLU可以说是在大语言模型中最常用到的激活函数，我们本篇文章就来对他进行详细的介绍。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用图像分割网络UNetV2改善图像分割检测性能（全网独家首发）
官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址点击此处即可跳转U-Net v2 旨在改进医学图像分割的性能，通过引入一种新的、更为高效的跳跃连接设计来实现。这个版本的U-Net专注于更好地融合来自不同层级的特征——既包括从高级特征中提取的语义信息，也包括从低级特征中提取的细节信息。通过这种方式，U-Net
Real-ESRGAN超分辨网络
超分辨率论文阅读—Real-ESRGAN(2021ICCV) - 知乎Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data-----阅读阶段_MengYa_DreamZ的博客-CSDN博客虽然
归一化技术比较研究：Batch Norm, Layer Norm, Group Norm
本文将使用合成数据集对三种归一化技术进行比较，并在每种配置下分别训练模型。记录训练损失，并比较模型的性能。
《生物识别技术：面对安全挑战的绝佳选择？》
在图像分类任务中，ResNet展现了出色的性能。智能推荐系统：神经网络在智能推荐系统中发挥着重要作用，通过学习用户的行为数据和物品的特征，实现个性化的推荐。未来，神经网络算法将不仅仅注重模型的准确性，还会注重模型的可解释性，为人们提供更加可信赖的人工智能应用。正则化：正则化是一种防止过拟合的方法，通
AI深度学习部署全记录
AI深度学习部署的全记录，给黑暗中前行的人一束烛光
CCF-A推荐会议 安全界顶会ACM CCS‘24 4月29日第二轮投稿！共建更安全的数字世界！
CCS会议汇集了来自世界各地的信息安全研究人员、从业者、开发人员和用户，探索尖端的想法和结果，促进了信息安全领域的创新和发展，为构建更加安全可靠的计算和通信系统做出了重要贡献！会议涵盖了网络安全、系统安全、密码学与加密技术、移动与无线网络安全、隐私与匿名性、物联网安全、安全策略与管理、新兴技术与趋势
基于yolov5的人群社交安全距离监测
yolov5s模型结构如下图所示：（1）Mosaic数据增强Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果很不错。（2）自适应锚框计算 在Yolo算法中，针对不同的数据集，都会有初始设定长宽的锚框。在网络训练
