コース 中級 11347
コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。
コース 上級 17652
コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。
コース 上級 11361
コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。
ファイルルート全体がないとイメージを動作させることができません
2024-04-03 23:27:05 0 1 543
一般的にピクセルは RGB 空間 (0 ～ 255) にあるのではないでしょうか? では、上の画像の数値はどのように変換されるのでしょうか?
2017-06-23 09:13:48 0 2 956
java - 平均ハッシュ アルゴリズムを使用して画像フィンガープリントを生成します。複数回呼び出すと、返される情報は実際には一貫性がありません。
2017-06-28 09:23:32 0 1 804
問題 2003 (HY000) を修正する方法: MySQL サーバー 'db_mysql:3306' に接続できません (111)
2023-09-05 11:18:47 0 1 839
2023-09-05 14:46:42 0 1 732
コース紹介：アクティベーション、重み、勾配を 4 ビットに量子化することは、ニューラル ネットワークのトレーニングを高速化するのに非常に有益であることがわかっています。しかし、既存の 4 ビット トレーニング方法では、最新のハードウェアではサポートされていないカスタム数値形式が必要です。この記事では、Tsinghua Zhu Jun らが、INT4 アルゴリズムを使用してすべての行列乗算を実装する Transformer トレーニング方法を提案しました。モデルが迅速にトレーニングされるかどうかは、アクティベーション値、重み、勾配、その他の要素の要件と密接に関係しています。ニューラル ネットワークのトレーニングには一定量の計算が必要であり、低精度のアルゴリズム (完全量子化トレーニングまたは FQT トレーニング) を使用すると、コンピューティングとメモリの効率が向上することが期待されます。 FQT は、元の完全精度の計算グラフに量子化器と逆量子化器を追加し、高価な浮動小数点演算を安価な低精度浮動小数点演算に置き換えます。
2023-07-02 コメント 0 946
コース紹介：OpenCV での SVM トレーニングのための画像特徴抽出サポート ベクター マシン (SVM) を使用した画像分類タスクでは、特徴抽出が重要な役割を果たします。
2024-12-10 コメント 0 449
コース紹介：PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法 はじめに: クラウド コンピューティングとビッグ データ テクノロジの急速な発展に伴い、データ処理とモデル トレーニングの需要が増加しています。分散アルゴリズムとモデルのトレーニングは、効率、速度、拡張性を達成するための鍵となります。この記事では、PHP マイクロサービスで分散アルゴリズムとモデル トレーニングを実装する方法を紹介し、いくつかの具体的なコード例を示します。 1. 分散アルゴリズムとモデル トレーニングとは何ですか? 分散アルゴリズムとモデル トレーニングは、複数のマシンまたはサーバー リソースを使用してデータ処理とモデル トレーニングを同時に実行するテクノロジーです。
2023-09-25 コメント 0 1434
コース紹介：ハイライト: 研究者らは、人工知能によって生成された画像を使用して、非常に詳細な人工知能画像モデルをトレーニングする StableRep と呼ばれる新しいテクノロジーを提案しています。StableRep は、学習プロセスを改善するために「複数の「ポジティブ コントラスト学習法」を使用して、数百万枚のラベル付き合成画像を使用してトレーニングされます。そしてそれをオープンソースのテキストから画像へのモデルに適用する StableDiffusion-⚙️StableRep は ImageNet 分類で大きな成果を達成しましたが、画像の生成が遅く、テキスト プロンプトと生成された画像の両方で時間がかかります。セマンティックな不一致があります。それらの間の。ウェブマスター ホーム (ChinaZ.com) 11 月 28 日のニュース: MIT と Google の研究者
2023-11-29 コメント 0 968
コース紹介：最近では、拡散モデルが GAN モデルや自己回帰モデルを上回り、その優れたパフォーマンスにより生成モデルの主流の選択肢となっています。拡散モデル (SD、SDXL、Midjourney、Imagen など) に基づくテキストから画像への生成モデルは、高品質の画像を生成する驚くべき能力を実証しています。通常、これらのモデルは、既存のハードウェア上で効率的な処理と正確なモデル トレーニングを保証するために、特定の解像度でトレーニングされます。図 1: SDXL1.0 で 2048×2048 画像を生成するためのさまざまな方法の比較。 [1] これらの拡散モデルでは、パターンの重複や重大なアーチファクトが頻繁に発生します。たとえば、図 1 の左端に示されています。これらの問題は、トレーニングの解決策を超えて特に深刻です。
2024-04-08 コメント 0 1279
