Kursus Pertengahan  11344

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17650

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  11360

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Kami tahu bahawa pengkuantitian pengaktifan, pemberat dan kecerunan kepada 4-bit adalah sangat berharga untuk mempercepatkan latihan rangkaian saraf. Tetapi kaedah latihan 4-bit sedia ada memerlukan format nombor tersuai yang tidak disokong oleh perkakasan kontemporari. Dalam artikel ini, Tsinghua Zhu Jun dan yang lain mencadangkan kaedah latihan Transformer yang menggunakan algoritma INT4 untuk melaksanakan semua pendaraban matriks. Sama ada model dilatih dengan cepat atau tidak adalah berkait rapat dengan keperluan nilai pengaktifan, berat, kecerunan dan faktor lain. Latihan rangkaian saraf memerlukan jumlah pengiraan tertentu, dan menggunakan algoritma ketepatan rendah (latihan pengkuantitian penuh atau latihan FQT) dijangka meningkatkan kecekapan pengkomputeran dan ingatan. FQT menambah pengkuantiti dan nyahkuantisasi pada graf pengiraan ketepatan penuh asal dan menggantikan operasi titik terapung yang mahal dengan operasi titik terapung ketepatan rendah yang murah.

2023-07-02 komen 0  945

Pengenalan Kursus：Pengekstrakan Ciri Imej untuk Latihan SVM dalam tugas pengelasan imej OpenCVI menggunakan Mesin Vektor Sokongan (SVM), pengekstrakan ciri memainkan...

2024-12-10 komen 0  448

Pengenalan Kursus：Cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP Pengenalan: Dengan perkembangan pesat pengkomputeran awan dan teknologi data besar, permintaan untuk pemprosesan data dan latihan model semakin meningkat. Algoritma dan latihan model yang diedarkan adalah kunci untuk mencapai kecekapan, kelajuan dan kebolehskalaan. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma teragih dan latihan model dalam perkhidmatan mikro PHP dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. 1. Apakah yang dimaksudkan dengan latihan algoritma dan model yang diedarkan ialah teknologi yang menggunakan pelbagai mesin atau sumber pelayan untuk melaksanakan pemprosesan data dan latihan model secara serentak.

2023-09-25 komen 0  1432

Pengenalan Kursus：Sorotan: Penyelidik mencadangkan teknologi baharu yang dipanggil StableRep yang menggunakan imej yang dijana oleh kecerdasan buatan untuk melatih model imej kecerdasan buatan yang sangat terperinci StableRep dilatih dengan menggunakan berjuta-juta imej sintetik berlabel, menggunakan "berbilang "Kaedah Pembelajaran Kontras Positif" untuk meningkatkan proses pembelajaran. dan gunakannya pada model teks-ke-imej sumber terbuka StableDiffusion-⚙️Walaupun StableRep telah mencapai pencapaian ketara dalam klasifikasi ImageNet, ia adalah perlahan untuk menjana imej, dan ia adalah perlahan dalam kedua-dua gesaan teks dan imej yang dijana antara mereka. Berita Laman Utama Webmaster (ChinaZ.com) pada 28 November: Penyelidik dari MIT dan Google

2023-11-29 komen 0  968

Pengenalan Kursus：Baru-baru ini, model resapan telah mengatasi model GAN ​​dan autoregresif dan menjadi pilihan arus perdana untuk model generatif kerana prestasi cemerlangnya. Model penjanaan teks-ke-imej berdasarkan model resapan (seperti SD, SDXL, Midjourney dan Imagen) telah menunjukkan keupayaan yang menakjubkan untuk menjana imej berkualiti tinggi. Biasanya, model ini dilatih pada resolusi khusus untuk memastikan pemprosesan yang cekap dan latihan model yang tepat pada perkakasan sedia ada. Rajah 1: Perbandingan menggunakan kaedah berbeza untuk menjana imej 2048×2048 di bawah SDXL1.0. [1] Dalam model resapan ini, pertindihan corak dan artifak teruk sering berlaku. Sebagai contoh, ia ditunjukkan di sebelah kiri paling kiri Rajah 1. Masalah ini amat akut di luar penyelesaian latihan.

2024-04-08 komen 0  1279