課程 中級 11347
課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。
2024-04-03 23:27:05 0 1 543
一般像素不都是RGB空間嗎（0~255） 那麼上面影像內的數字 是怎麼轉過去的？
2017-06-23 09:13:48 0 2 956
java - 使用均值hash演算法 產生影像指紋 多次呼叫 傳回的資訊居然不一致
2017-06-28 09:23:32 0 1 804
解決問題2003（HY000）：無法連接到MySQL伺服器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 839
課程介紹：我們知道，將活化、權重和梯度量化為4-bit對於加速神經網路訓練非常有價值。但現有的4-bit訓練方法需要自訂數位格式，而當代硬體不支援這些格式。在本文中，清華朱軍等人提出了一種使用INT4演算法實現所有矩陣乘法的Transformer訓練方法。模型訓練得快不快，這與激活值、權重、梯度等因素的要求緊密相關。神經網路訓練需要一定計算量，使用低精度演算法（全量化訓練或FQT訓練）有望提升計算和記憶體的效率。 FQT在原始的全精度計算圖中增加了量化器和去量化器，並將昂貴的浮點運算替換為廉價的低精度浮點運算。
2023-07-02 評論 0 946
課程介紹：OpenCV 中用於 SVM 訓練的影像特徵提取在使用支援向量機 (SVM) 的影像分類任務中，特徵提取起著...
2024-12-10 評論 0 449
課程介紹：如何在PHP微服務中實現分散式演算法和模型訓練引言：隨著雲端運算和大數據技術的快速發展，資料處理和模型訓練的需求越來越大。分散式演算法和模型訓練是實現高效、快速、可擴展性的關鍵。本文將介紹如何在PHP微服務中實現分散式演算法和模型訓練，並提供一些具體程式碼範例。一、什麼是分散式演算法和模型訓練分散式演算法和模型訓練是利用多台機器或伺服器資源同時進行資料處理和模型訓練的技
2023-09-25 評論 0 1434
課程介紹：重點強調：研究人員提出了一項名為StableRep的新技術，該技術利用由人工智慧生成的圖像來訓練高度詳細的人工智慧圖像模型StableRep透過使用數百萬標記的合成圖像進行訓練，採用「多正對比學習方法」來提高學習過程，並將其應用於開源文本到圖像模型StableDiffusion-⚙️儘管StableRep在ImageNet分類上取得了顯著成就，但其生成圖像的速度較慢，同時在文本提示和生成圖像之間存在語義不匹配的問題。站長之家(ChinaZ.com)11月28日消息:MIT和Google的研究人員
2023-11-29 評論 0 968
課程介紹：近期，擴散模型憑藉其出色的性能已超越GAN和自回歸模型，成為生成式模型的主流選擇。基於擴散模型的文字到影像生成模型（如SD、SDXL、Midjourney和Imagen）展現了生成高品質影像的驚人能力。通常，這些模型在特定解析度下進行訓練，以確保在現有硬體上實現高效處理和精確的模型訓練。圖1:採用不同方法在SDXL1.0下產生2048×2048影像的比較。 [1]在這些擴散模型中，經常會出現模式重複和嚴重的人工偽影（artifacts）問題。例如圖1最左側所示。超出訓練解析度時，這些問題尤其突出。
2024-04-08 評論 0 1279
