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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17652

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11361

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Wir wissen, dass die Quantisierung von Aktivierungen, Gewichten und Gradienten in 4-Bit sehr wertvoll ist, um das Training neuronaler Netze zu beschleunigen. Bestehende 4-Bit-Trainingsmethoden erfordern jedoch benutzerdefinierte Zahlenformate, die von moderner Hardware nicht unterstützt werden. In diesem Artikel schlugen Tsinghua Zhu Jun und andere eine Transformer-Trainingsmethode vor, die den INT4-Algorithmus verwendet, um alle Matrixmultiplikationen zu implementieren. Ob das Modell schnell trainiert wird oder nicht, hängt eng mit den Anforderungen an Aktivierungswerte, Gewichte, Gradienten und anderen Faktoren zusammen. Das Training neuronaler Netze erfordert einen gewissen Rechenaufwand, und die Verwendung von Algorithmen mit geringer Präzision (Vollquantisierungstraining oder FQT-Training) soll die Rechen- und Speichereffizienz verbessern. FQT fügt dem ursprünglichen Berechnungsgraphen mit voller Präzision Quantisierer und Dequantisierer hinzu und ersetzt teure Gleitkommaoperationen durch billige Gleitkommaoperationen mit geringer Genauigkeit.

2023-07-02 Kommentar 0  946

Kurseinführung：Bildmerkmalsextraktion für SVM-Training in OpenCVIBei Bildklassifizierungsaufgaben mit Support Vector Machines (SVMs) spielt die Merkmalsextraktion eine Rolle...

2024-12-10 Kommentar 0  449

Kurseinführung：So implementieren Sie verteilte Algorithmen und Modelltraining in PHP-Microservices. Einführung: Mit der rasanten Entwicklung von Cloud Computing und Big-Data-Technologie steigt die Nachfrage nach Datenverarbeitung und Modelltraining. Verteilte Algorithmen und Modelltraining sind der Schlüssel zum Erreichen von Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. In diesem Artikel wird die Implementierung verteilter Algorithmen und Modelltrainings in PHP-Microservices vorgestellt und einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Was ist verteiltes Algorithmus- und Modelltraining? Verteiltes Algorithmus- und Modelltraining ist eine Technologie, die mehrere Maschinen oder Serverressourcen verwendet, um Datenverarbeitung und Modelltraining gleichzeitig durchzuführen.

2023-09-25 Kommentar 0  1434

Kurseinführung：Highlights: Forscher schlagen eine neue Technologie namens StableRep vor, die von künstlicher Intelligenz generierte Bilder verwendet, um hochdetaillierte Bildmodelle mit künstlicher Intelligenz zu trainieren. StableRep wird mithilfe von Millionen beschrifteter synthetischer Bilder trainiert und verwendet „mehrfache „Positive Contrast Learning Method““, um den Lernprozess zu verbessern und wenden Sie es auf das Open-Source-Text-zu-Bild-Modell StableDiffusion-⚙️Obwohl StableRep bei der ImageNet-Klassifizierung erhebliche Erfolge erzielt hat, ist es langsam, Bilder zu generieren, und es gibt eine semantische Diskrepanz zwischen Textaufforderungen und generierten Bildern zwischen ihnen. Startseite des Webmasters (ChinaZ.com) Neuigkeiten vom 28. November: Forscher vom MIT und Google

2023-11-29 Kommentar 0  968

Kurseinführung：In jüngster Zeit haben Diffusionsmodelle GAN- und autoregressive Modelle überholt und sind aufgrund ihrer hervorragenden Leistung zur gängigen Wahl für generative Modelle geworden. Auf Diffusionsmodellen basierende Text-zu-Bild-Generierungsmodelle (wie SD, SDXL, Midjourney und Imagen) haben die erstaunliche Fähigkeit bewiesen, qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen. Normalerweise werden diese Modelle mit einer bestimmten Auflösung trainiert, um eine effiziente Verarbeitung und ein genaues Modelltraining auf vorhandener Hardware sicherzustellen. Abbildung 1: Vergleich der Verwendung verschiedener Methoden zur Generierung von 2048×2048-Bildern unter SDXL1.0. [1] In diesen Diffusionsmodellen kommt es häufig zu Musterduplikationen und schwerwiegenden Artefakten. Es ist beispielsweise ganz links in Abbildung 1 dargestellt. Diese Probleme sind über die Schulungslösung hinaus besonders akut.

2024-04-08 Kommentar 0  1279