ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
  • 【机器学习基础】无监督学习(5)——生成模型2022-07-22 18:43:48

    前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务,将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中,本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。 生成模型 0.生成模型介绍 通常生成模型是指学习样本数据的分布,可以生成一些新的数据,是相对于判别模型而言的,并不特指有

  • 【机器学习基础】无监督学习(5)——生成模型2022-07-22 18:43:47

    前面无监督学习主要针对的是一种“降维”的学习任务,将数据降维到另一个能够表达数据含义的某种空间中,本节主要是无监督学习中的另一个任务——生成进行介绍。 生成模型 0.生成模型介绍 通常生成模型是指学习样本数据的分布,可以生成一些新的数据,是相对于判别模型而言的,并不特指有

  • 灰色预测模型(未完成)2022-07-21 19:33:39

    灰色预测模型 灰色预测的概念 灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面: 灰色关联分析。 灰色预测:人口预测;灾变预测… 灰色决策。 灰色预测控制 灰色系统:系统内一部分信息已知,另一部分信息未知,系统内各因素间有不确定的关系。 灰色预测法: 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统

  • 【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference2022-07-21 00:01:04

    目录  模型开发 环境配置 加载数据集 模型组网 模型训练 模型训练 模型评估、验证 模型保存 模型部署 环境配置  代码   从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法。   回到顶部  模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 H

  • Kafka网络通信模型2022-07-20 15:34:12

    先说NIO reactor 原始的方式 全部一个线程完成 networkclient acceptor dispathch hander networkclient 增加一个处理器负责处理业务 Processor 线程池专门处理 handler networkclient acceptor (多线程)Processor pool 【新增】 dispathch hander networkclient 主从Reacto

  • DeiT:注意力也能蒸馏2022-07-20 00:32:14

    DeiT:注意力也能蒸馏 《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 ViT 在大数据集 ImageNet-21k(14million)或者 JFT-300M(300million) 上进行训练,Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间。 Faceb

  • JVM内存模型2022-07-19 22:04:30

    JMM 模型介绍 JVM定义的java内存模型,用来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让JAVA程序在各种平台下都能达到的一致的内存访问效果,分为主内存与工作内存,线程对变量的所有操作都必须在工作内存进行,不能直接读写主线程中的变量,不同线程无法直接访问对方工作线程中的变量,线

  • 【Deep Learning】构建机器学习项目2022-07-19 16:03:00

    本文为吴恩达 Deep Learning 笔记 机器学习策略 (上) 评价指标 为什么要学习机器学习策略: 当我们构造神经网络模型时,可以从很多方面优化:更多的数据、超参数调试、改变神经网络结构、改进优化算法、正则化。 正交化方法: Orthogonalization 正交化方法 正交化方法:每次只调试

  • 【博学谷学习记录】超强总结,用心分享|Java基础分享-MVC模式2022-07-18 21:33:14

    目录 1 什么是MVC 2 优点与缺点2.1 MVC模式的优点2.1.1 低耦合 1 什么是MVC 2.1.2 重用性高 2.1.3 生命周期成本低 2.1.4 部署快 2.1.5 可维护性高 2.1.6 有利软件工程化管理 2.2 MVC模式的缺点 2.2.1 没有明确的定义 2.2.2 不适合小、中型应用程序 2.2.3 增加系统结构和实现的复

  • 【流行前沿】QSFL: A Two-Level Uplink Communication Optimization Framework for Federated Learning2022-07-18 19:35:04

    今天分享一篇研究模型细粒度传输的联邦学习文章,作者Liping Yi来自于南开大学,发表在ICML 2022。 Intro 故事的起源还是来自于深度网络越来越大,导致上行链路达到了TB级别,这对于低带宽的无线上行链路来说太难传输了,因此要对通信过程进行优化。作者总结了现有的communication-effectiv

  • SketchUp Pro 2022 for Mac(草图大师)中文版2022-07-18 18:02:39

    Sketchup Pro 2022中文版最容易学习的3D绘图工具。从设计的最初阶段到施工结束,SketchUp mac都非常有用。编程、图表、设计开发、详细说明、文档、RFI - 无论您需要图纸,都需要SketchUp Pro。 SketchUp 2022 for Mac软件官方介绍 通过3D绘图来思考 我们将SketchUp设计的非常简单方

  • 关于模型部署问题2022-07-18 15:03:13

    我们通常将程序中持续调用的模型部署成服务,模型部署的常见流程如下: 好难受 好难受 好难受

  • 稀疏向量计算技术杂谈2022-07-18 06:00:07

    稀疏向量计算技术杂谈 稀疏计算是数学规划求解器计算速度提高的最基本套路。  现实中的大规模数学规划问题绝大多数是稀疏的, 例如下面这个流程车间调度问题的数学规划模型, 假如当m=10, n=100时, 总变量数可达10万以上, 约束数也是同样的数量级, 这样模型的约束矩阵的元素数字就

  • 认识网络IO模型2022-07-18 02:02:43

    BIO模型 在Linux中,默认情况下所有socket都是阻塞模式。用户线程调用系统函数read()【system call】,内核开始准备数据(从磁盘/网络获取数据),内核准备数据完成后,用户线程完成数据从内核拷贝到用户空间的应用程序缓冲区,数据拷贝完成后,请求才返回。从发起read请求到完成内核到应用程序

  • 卷积神经网络识别物体个数(3)2022-07-17 17:00:19

    1、模型增强 数据增强在这里与之前相比换了一种方法 原因是'Sequential' 里没有 'flow',找了一段时间也没有找到解决方法,便把数据增强的方法换成了ImageDataGenerator ImageDataGenerator实例:通过读取的图片执行多次随即变换实现数据增强。 显示几个随机增强后的训练图像 图像显

  • 使用TVMC进行模型的编译与优化2022-07-17 15:17:36

    TVMC介绍 TVMC,是TVM的命令行驱动程序,TVMC是一种通过命令行界面公开TVM功能的工具,例如uto-tuning/compiling/profiling和通过命令行接口运行模型 在完成本节内容后,将使用 TVMC 来完成以下任务: 为 TVM 运行时编译预训练 ResNet-50 v2 模型。 通过编译后的模型运行真实图像,并解释输

  • 【视频】马尔可夫链原理可视化解释与R语言区制转换MRS实例|数据分享2022-07-17 11:35:25

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=12280 原文出处:拓端数据部落公众号 马尔可夫链是从一个“状态”(一种情况或一组值)跳到另一个“状态”的数学系统。本文介绍了马尔可夫链和一种简单的状态转移模型,该模型构成了隐马尔可夫模型(HMM)的特例。从应用的角度来看,这些模型在评估经济/市场状态

  • R语言线性回归模型拟合诊断异常值分析家庭燃气消耗量和卡路里实例带自测题2022-07-17 11:32:01

    原文链接:http://tecdat.cn/?p=27474  原文出处:拓端数据部落公众号 考虑我们从实验、事件等中观察到一些数据 y 的情况。我们将观察结果 y 解释为某个随机变量 Y 的实现: 统计模型是对未知参数 θ 的 Y 分布的规范。通常,观测值 y = (y1, . . . , yn) ∈ Rn 是一个向量,而 Y = (Y1, .

  • CSS:标准盒模型,浮动2022-07-17 11:03:56

    IE: 会压缩内容部分 达到设置padding和border 的时候不会增大盒子的宽高。   标准盒模型: 默认值:盒子的实际宽高会加上padding、border。 盒子的宽高只包含了content的内容部分。 box-sizing:border-box;   文档流: 概念: 文档流处在网页的最底层,它表示的是一个页面中的位置,我们所创建

  • GAN 学习笔记2022-07-17 10:03:56

    GAN 摘要 我们提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架,其中我们同时训练两个模型:一个捕获数据分布的生成模型 G,以及一个估计样本来自训练数据而不是而不是G生成的的概率的判别模型 D。G 的训练过程是最大化 D 出错的概率。这个框架对应于一个极小极大的两人游戏。在任意函数 G

  • 模型训练随机种子及其原理2022-07-17 10:01:42

    实习中所跑实验一般都有随机种子 但是不知道原理是什么。 下边用来记录。 来源:https://wenku.baidu.com/view/eed3b921ecf9aef8941ea76e58fafab068dc445a.html def seed_everything(seed):   random.seed(seed)   os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(

  • 6.软件的生命周期2022-07-17 09:00:39

    一、为什么要测试? 软件本身就有缺陷 代码是人写的,难免会出现错误 环境会影响软件 测试才能保证软件的质量   二、什么是测试? 制造者定义:“以检验产品是否满足为目标” 软件行业定义: 验证软件的正确性 发现软件中的缺陷bug   三、软件的生命周期 软件生命周期别称:软件生存

  • ModelArts部署紫东太初大模型推理服务经验分享2022-07-16 21:06:15

    零、项目背景 需要在ModelArts上部署微调后的下游任务推理服务。 主要踩坑点: 一、环境准备 MindSpore 1.6.1 Docker 20.10.17 紫东太初模型代码https://gitee.com/mindspore/omni-perception-pretrainer ckpt权重文件 ModelArts账号 二、模型转换 1.参照测试代码初始化模

  • 分类算法评价指标2022-07-16 20:34:17

    目录评价指标1. TP、FP、TN、FN2. 常用指标3. ROC4. AUC 评价指标 1. TP、FP、TN、FN P (Positive) 和 N(Negative) 代表模型的判断结果 T (True) 和 F(False) 评价模型的判断结果是否正确 FP: 假正例,模型的判断是正例 (P) ,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例 FN:假负

  • MVVM模型2022-07-15 20:31:40

    MVVM模型 M:模型(Model):data中的数据 V: 视图(View): 模板代码 VM:视图模型(View Model): Vue实例 我们可以打印一下vue实例 let vm = new Vue({ el:"#root", data(){ //data函数式写法 name:"彭可选" } })

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有