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MNIST数据集ubyte格式数据解析
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上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】
然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5
多模态技术综述
多模态机器学习是对计算机算法的研究，通过使用多模态数据集来学习和提高性能。多模式深度学习是一个机器学习子领域，旨在训练人工智能模型来处理和找到不同类型的数据（模式）之间的关系，通常是图像、视频、音频和文本。通过组合不同的模式，深度学习模型可以更普遍地理解其环境，因为一些线索只存在于某些模式中。想象一
Tensorflow在pycharm中安装不上怎么办
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LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。
pytorch：参数pin_memory=True和non_blocking=True的作用
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深度学习｜BP神经网络
讲述BP神经网络原理，并通过Python语言，分别导入numpy、sklearn和pytorch库完成编程。
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。
人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导
在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
RseNet论文（《Deep Residual Learning for Image Recognition》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
听懂未来：AI语音识别技术的进步与实战
本文全面探索了语音识别技术，从其历史起源、关键技术发展到广泛的实际应用案例，揭示了这一领域的快速进步和深远影响。文章深入分析了语音识别在日常生活及各行业中的变革作用，展望了其未来发展趋势。
【计算机视觉】ViT：代码逐行解读
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Chain-Of-Note：解决噪声数据、不相关文档和域外场景来改进RAG的表现
这是腾讯实验室在11月最新发布的一篇论文，CoN的核心思想是生成连续的阅读笔记对于检索到的文档，能够对其与给出问题并综合这些信息来形成最终的答案，提高了RAG的表现。
使用冻结层进行迁移学习
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Swin-transformer详解
这篇论文提出了一个新的 Vision Transformer 叫做 Swin Transformer，它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络.但是直接把Transformer从 NLP 用到 Vision 是有一些挑战的，这个挑战主要来自于两个方面一个就是尺度上的问题。因为比如说现在有
【简单作业向】【Pytorch】猫狗分类
【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比不同训练方法的差异，并生成的模型的正向传播图。
pytorch加载模型和模型推理常见操作
pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。
多模态情感识别-MISA: baseline解读
不同模态数据分布的异质性使得模态融合的难度较高
