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
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 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
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
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 《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
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
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
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
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
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 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
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
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
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
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
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, .
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 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
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(
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
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
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 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" } })