Kursus Pertengahan  11275

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  17601

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  11310

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：Baru-baru ini, Sebastian Raschka, seorang penyelidik terkenal dalam bidang pembelajaran mendalam dan ketua pendidik kecerdasan buatan LightningAI, menyampaikan ucaptama "ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges" di CVPR2023. Untuk berkongsi hasil penyelidikan dengan lebih ramai orang, Sebastian Raschka menyusun ucapan itu ke dalam artikel. Artikel ini meneroka cara untuk menskalakan latihan model PyTorch dengan perubahan kod yang minimum dan menunjukkan bahawa tumpuan adalah pada memanfaatkan kaedah ketepatan campuran dan mod latihan berbilang GPU berbanding pengoptimuman mesin peringkat rendah. Pandangan penggunaan artikel

2023-08-14 komen 0  927

Pengenalan Kursus：Kecondongan model bahasa ialah ia mungkin berat sebelah terhadap kumpulan orang, tema atau topik tertentu apabila menghasilkan teks, menyebabkan teks tidak berat sebelah, neutral atau diskriminasi. Bias ini mungkin timbul daripada faktor seperti pemilihan data latihan, reka bentuk algoritma latihan atau struktur model. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita perlu memberi tumpuan kepada kepelbagaian data dan memastikan data latihan merangkumi pelbagai latar belakang dan perspektif. Selain itu, kita harus menyemak algoritma latihan dan struktur model untuk memastikan keadilan dan berkecualinya untuk meningkatkan kualiti dan keterangkuman teks yang dijana. Sebagai contoh, mungkin terdapat terlalu berat sebelah terhadap kategori tertentu dalam data latihan, menyebabkan model memihak kepada kategori tersebut apabila menjana teks. Kecondongan ini boleh menyebabkan model berprestasi buruk apabila berurusan dengan kategori lain, menjejaskan prestasi model. Di samping itu, mungkin terdapat beberapa percanggahan dalam reka bentuk model.

2024-01-22 komen 0  433

Pengenalan Kursus：Dalam pembelajaran mesin, mesin vektor sokongan (SVM) sering digunakan untuk klasifikasi data dan analisis regresi, dan merupakan model algoritma diskriminasi berdasarkan satah besar pemisahan. Dalam erti kata lain, memandangkan data latihan berlabel, algoritma mengeluarkan hyperplane optimum untuk mengklasifikasikan contoh baharu. Model algoritma mesin vektor sokongan (SVM) mewakili contoh sebagai titik dalam ruang Selepas pemetaan, contoh kategori berbeza dibahagikan sebanyak mungkin. Selain melaksanakan pengelasan linear, mesin vektor sokongan (SVM) boleh melaksanakan pengelasan tak linear dengan cekap, secara tersirat memetakan input mereka ke dalam ruang ciri berdimensi tinggi. Apakah yang dilakukan oleh mesin vektor sokongan? Memandangkan satu set contoh latihan, setiap contoh latihan ditandakan dengan kategori mengikut dua kategori, dan kemudian model dibina melalui algoritma latihan mesin vektor sokongan (SVM) untuk mengklasifikasikan contoh baharu ke dalam

2024-01-24 komen 0  1132

Pengenalan Kursus：Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, kemajuan ketara telah dicapai dalam menukar teks secara automatik kepada kandungan 3D, didorong oleh pembangunan model resapan terlatih [1, 2, 3]. Antaranya, DreamFusion[4] memperkenalkan kaedah cekap yang memanfaatkan model resapan 2D terlatih[5] untuk menjana aset 3D secara automatik daripada teks tanpa memerlukan set data aset 3D khusus Inovasi utama yang diperkenalkan oleh DreamFusion ialah Pensampelan penyulingan pecahan (SDS) algoritma. Algoritma ini menggunakan model resapan 2D yang telah dilatih untuk menilai perwakilan 3D tunggal, seperti NeRF [6], dengan itu mengoptimumkannya untuk memastikan imej yang diberikan daripada mana-mana perspektif kamera mengekalkan konsistensi yang tinggi dengan teks yang diberikan. Diilhamkan oleh algoritma SDS mani, beberapa

2023-12-15 komen 0  563

Pengenalan Kursus：Selepas beberapa dekad penyelidikan asas, bidang pengecaman visual telah membawa kepada era baharu pembelajaran perwakilan visual berskala besar. Model penglihatan berskala besar yang telah dilatih telah menjadi alat penting untuk pembelajaran ciri dan aplikasi penglihatan. Prestasi sistem pembelajaran perwakilan visual sangat dipengaruhi oleh tiga faktor utama: seni bina rangkaian neural model, kaedah yang digunakan untuk melatih rangkaian dan data latihan. Penambahbaikan dalam setiap faktor menyumbang kepada peningkatan dalam prestasi model keseluruhan. Inovasi dalam reka bentuk seni bina rangkaian saraf sentiasa memainkan peranan penting dalam bidang pembelajaran perwakilan. Seni bina rangkaian neural convolutional (ConvNet) telah memberi kesan yang ketara ke atas penyelidikan penglihatan komputer, membolehkan penggunaan kaedah pembelajaran ciri universal dalam pelbagai tugas pengecaman visual tanpa bergantung pada kecerdasan buatan.

2023-04-11 komen 0  1419