[课程笔记]（李沐-动手学深度学习）
比如y=|x|的导数，可以在[-1,1]之间取任意值将导数拓展到向量->梯度第一种情况：y标量x向量（y标量x向量）补充：内积可以这样来理解向量内积：向量a、b的内积等于向量a在b方向的分量（或投影）与b的内积，当a、b垂直时，a在b方向上无分量，所以内积为0。其他几何意义：从内积数值上我们可以看出
一文了解scATAC-seq分析的一些必知概念
本文是作者在进行scATAC-seq时进行的一些基础知识铺垫
Transformers实战——使用Trainer类训练和评估自己的数据和模型
使用Transformers中的Trainer类训练自己的模型
深度学习(23):SmoothL1Loss损失函数
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Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML
Visual Blocks for ML是一个由Google开发的开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用的无代码图形编辑器中创建ML管道。
Hugging Face中的Accelerate：让训练速度飞起来
Hugging Face是人工智能领域中一个非常受欢迎的开源工具库，提供了许多方便的自然语言处理和深度学习模型，如BERT、GPT-3等。其中，Accelerate是Hugging Face中非常有用的一个工具，它可以大幅提高模型的训练速度。本文将详细介绍Accelerate的原理、用法以及代码实现
Prompt、RAG、微调还是重新训练？如何选择正确的生成式AI的使用方法
从以上所有的比较中可以明显看出，没有明显的输赢。因为最终的选择取决于设计解决方案时最重要的指标是什么，我们的建议如下：当希望在更改模型和提示模板方面具有更高的灵活性，并且用例不包含大量域上下文时，可以使用Prompt Engineering。当想要在更改不同组件(数据源，嵌入，FM，矢量引擎)方面具
人工智能大模型和数据中台结合，实现“智能数据中台”的AI时代的数字化解决方案
在当今数字化时代，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地管理和利用这些数据成为了企业发展的关键。数据中台是解决这一问题的重要手段，它可以等方面的工作，实现。而的出现，为数据中台的发展带来了新的机遇和挑战。本文将介绍人工智能大模型和数据中台的结合，探讨如何实现“”的数字化解决方案。
T5模型简单介绍
谷歌公司的研究人员提出的T5（Text-to-Text Transfer Transformer，有5个T开头的单词，所以叫做T5）模型采用了一种与前述模型截然不同的策略：将不同形式的任务统一转化为条件式生成任务。
Halcon中亚像素边缘，轮廓提取处理的各种方法
halcon中亚像素轮廓提取目前来看，提取亚像素轮廓有三种思路
锂电池寿命预测 | Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测（NASA数据集）
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学习Segformer语义分割模型并训练测试cityscapes数据集
官方的segformer源码是基于MMCV框架，整体包装较多，自己不便于阅读和学习，我这里使用的是Bubbliiiing大佬github复现的segformer版本。Bubbliiiing大佬代码下载链接：https://github.com/bubbliiiing/segformer-pytorc
torch之optimizer.step() 与 scheduler.step() 的用法
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10、CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE
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CUDA流：利用并行执行提高性能
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模型训练时使用的 model.train() 和模型测试时使用的 model.eval()
这种模式适用于训练阶段，由于 Dropout 在每次迭代时随机关闭神经元，因此可以减少神经元之间的相互依赖，使得模型泛化能力更强。这种模式适用于测试阶段，在测试阶段，我们通常关注的是模型的输出结果，而不是模型内部的 Dropout 或 Batch Normalization 操作。因此，在测试阶段，
AI 绘画咒语入门 - Stable Diffusion Prompt 语法指南 【成为初级魔导士吧！】
要用好 Stable Diffusion，最最重要的就是掌握 Prompt（提示词）。由于提示词对于生成图的影响甚大，所以被称为魔法，用得好惊天动地，用不好魂飞魄散 🐶。因此本篇整理下提示词的语法（魔法咒语）、如何使用（如何吟唱）、以及一些需要注意的细节问题（避免翻车）。
【人工智能概论】 PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用
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