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。
倍福位置记忆--TwinCAT对绝对值编码器溢出圈数的处理--以汇川IS620N为例
因此在实际对于多圈绝对值编码器中，若未超出圈数，则可以基于编码器反馈脉冲直接计算，若是超出了圈数则需要进行溢出圈数的计算，该数值需要在PLC中进行断电保持。共32位：其中精度站23位，圈数占9位，所以是8388608。反应到NC的为：即低32位为编码器的当前反馈。最小：-2149498568。编码器
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
open3d，读取stl/ply/obj/off/gltf/glb三维模型,并转换成点云，保存
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MIM（掩码图像建模）
MIM无法从更大的数据中获益？本文系统地研究了不同模型大小和训练长度下 MIM 方法的数据缩放能力，验证了掩码图像建模 (MIM) 不仅具有模型缩放的能力，也同样具有数据缩放的能力。本文是一篇实验探究类的工作，研究的问题是自监督学习 (掩码图像建模类方法) 的数据缩放问题。自监督学习的一个重要目标是
切比雪夫（Chebyshev）不等式
标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ，方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ, 则X*的期望和方差为：E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E
【AI大模型】训练Al大模型
目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
人工智能学习框架—飞桨Paddle人工智能
机器学习的三要素：模型、学习策略、优化算法。
马修斯相关系数MCC简介
在评估机器学习模型的性能时，F1score都被首选指标。在本文中，我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯相关系数(MCC)。
中国大学生服务外包创新创业大赛丨借 AI 之力，助“记账”难题
从技术层面来说，无论是从技术栈的选择到整体系统架构的设计，都使用了前沿 IT 技术，包括团队在开发期间训练了四个模型用于 NLP 领域的文本分类与命名实体识别两个任务，并分别测试了其性能，都可以看出在保证项目的开发效率以及产品质量的同时，中国计量大学参赛团队对项目开发的精益求精。这一举措得到了积极的
大语言模型（LLM）分布式训练框架总结
©PaperWeekly 原创 ·作者 |避暑山庄梁朝伟背景随着 ChatGPT 的火爆出圈，大模型也逐渐受到越来越多研究者的关注。有一份来自 OpenAI 的研究报告 (Scaling laws for neural language models) 曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，
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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模拟退火算法介绍和实例实现
一、模拟退火算法简介模拟退火算法(SA)来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序，能量减少，原子越稳定。在冷却（降温）过程中，固体在每个温度都达到平衡态，最后在常温
Mask图像与json文件相互转换
做机器学习处理图像时，需要标注图像，其中一种标注是标出图像中的某些区域，生成Mask图像或记录下这些区域的轮廓点坐标。通常，标注直接生成其中一种文件，即只生成json文件或只生成Mask图像。故在此贴出Mask图像与json文件相互转换的Python代码。如果输入文件夹，则会将文件夹下所有json文
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
optimizer.step() 与 scheduler.step() 的用法
关于GPT、AI绘画、AI提词器等AI技术的探讨
关于目前大火的GPT、AI绘画、AI提词器等AI技术的探讨和学习
【AI底层逻辑】——篇章7（上）：海量运算背后的算力支持
②给出的共识结果是临时的，随着时间的推移或者某些条件的强化，共识结果被推翻的概率越来越小，最终成为事实上的结果。时，首先把二氧化硅转化为高纯度多晶硅（纯度11个9，即99.999999999%，比纯金99.6%还纯），随后把这些多晶硅提炼成圆柱形的单晶硅，形成硅晶圆片（晶圆），之后在这些晶圆上制造各
Openmv通过IMPULSE训练模型实现目标检测
Openmv神经网络文章目录Openmv神经网络前言一、云端训练二、操作步骤1.数据集的采集2.上传数据集3.训练模型1、创建模型2、参数生成3、开始训练4、模型测试5、导出模型6、效果测试总结前言openmv4plus可以进行神经网络学习，实现目标检测，之前学习过了K210的目标检测，以及机器学习
