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OpenCV4.8+YOLOv8對(duì)象檢測(cè)C++推理演示
自從YOLOv5更新成7.0版本,YOLOv8推出以后,OpenCV4.6以前的版本都無(wú)法再加載導(dǎo)出ONNX格式模型了,只有OpenCV4.7以上版本才...
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉(zhuǎn)化為適合在受限移動(dòng)設(shè)備上存儲(chǔ)的緊湊版本。此外,它還可以優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和最小的延遲,或在這些目標(biāo)之間取得平衡。
2023-09-26 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1486 0
重磅!OpenAI在ChatGPT內(nèi)推出語(yǔ)言和圖像功能
語(yǔ)音和圖像為用戶在生活中使用 ChatGPT 提供了更多方式。旅行時(shí),拍下地標(biāo)性建筑的照片,然后就它的有趣之處進(jìn)行實(shí)時(shí)對(duì)話。當(dāng)您在家時(shí),拍下冰箱和儲(chǔ)藏室...
華為提出Sorted LLaMA:SoFT代替SFT,訓(xùn)練多合一大語(yǔ)言模型
而這一切的背后,是一項(xiàng)名為Sorted Fine-Tuning(SoFT)的新訓(xùn)練技術(shù)。SoFT讓我們可以在一個(gè)訓(xùn)練周期內(nèi)產(chǎn)出多個(gè)子模型,無(wú)需任何額外的...
一個(gè)在推上測(cè)試Phi-1.5的例子引發(fā)了眾多討論。例如,如果你截?cái)嘞聢D這個(gè)問(wèn)題并輸入給Phi-1.5,它會(huì)自動(dòng)完成為計(jì)算第三個(gè)月的下載數(shù)量,并且回答是正確的。
2023-09-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 443 0
定向去除微污染物,可助力半導(dǎo)體制造高效除污,確保材料純度
幾乎所有進(jìn)入晶圓廠的物質(zhì),包括液體、氣體和環(huán)境空氣,都有可能攜帶污染物,會(huì)對(duì)晶圓和器件的性能造成不利影響。每個(gè)制程區(qū)域?qū)γ糠N污染物的敏感度各不相同。在不...
2023-09-25 標(biāo)簽:晶圓廠模型半導(dǎo)體制造 813 0
上一篇文章中,簡(jiǎn)單的介紹了一下RabbitMQ的work模型。這篇文章來(lái)學(xué)習(xí)一下RabbitMQ中的發(fā)布訂閱模型。 發(fā)布訂閱模型(Publish/Sub...
路由模型 RabbitMQ 提供了五種不同的通信模型,上一篇文章中,簡(jiǎn)單的介紹了一下RabbitMQ的發(fā)布訂閱模型模型。這篇文章來(lái)學(xué)習(xí)一下RabbitM...
RabbitMQ 是一個(gè)流行的開源消息隊(duì)列軟件,它提供了多種通信模型,例如發(fā)布/訂閱模型、路由模型、work模型等。在前面的文章中我們已經(jīng)介紹了前四種模...
基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Physics-informed Neural Network, 簡(jiǎn)稱PINN),是一類用于解決有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅...
2023-09-24 標(biāo)簽:labview神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1563 0
Netty version: 4.1.55.Final 傳統(tǒng)的IO模型的web容器,比如老版本的Tomcat,為了增加系統(tǒng)的吞吐量,需要不斷增加系統(tǒng)核心...
一、簡(jiǎn)介 在計(jì)算機(jī)中,IO 傳輸數(shù)據(jù)有三種工作方式,分別是: BIO、NIO、AIO 。 在講解 BIO、NIO、AIO 之前,我們先來(lái)回顧一下這幾個(gè)概...
2023-09-30 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸模型BIO 817 0
elasticsearch 8 之前使用的一個(gè)老系統(tǒng)使用了elasticsearch7.x版本,之后又反應(yīng)es版本存在各種漏洞 無(wú)奈只能做版本升級(jí)來(lái)解決...
車載以太網(wǎng)通常采用OSI(開放系統(tǒng)互連)模型的分層結(jié)構(gòu),該模型將網(wǎng)絡(luò)通信劃分為七個(gè)不同的層次,每個(gè)層次負(fù)責(zé)不同的功能。以下是車載以太網(wǎng)的分層結(jié)構(gòu),與OS...
2023-10-04 標(biāo)簽:以太網(wǎng)車載網(wǎng)絡(luò) 1329 0
最新研究綜述——探索基礎(chǔ)模型中的“幻覺(jué)”現(xiàn)象
這種“幻覺(jué)”現(xiàn)象可能是無(wú)意中產(chǎn)生的,它可以由多種因素導(dǎo)致,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在的偏見、模型不能獲取最新的信息,或是其在理解和生成準(zhǔn)確回應(yīng)時(shí)的固有限制。為...
深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化:策略與實(shí)踐;L40S與A100、H100的對(duì)比分析
深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、Transformer、Cha...
2023-09-22 標(biāo)簽:AI模型深度學(xué)習(xí) 1608 0
視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹
Torchvision是基于Pytorch的視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架,當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與...
2023-09-22 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1280 0
在我們的日常編程實(shí)踐中,我們經(jīng)常會(huì)遇到各種類型的對(duì)象,比如字符串、列表、自定義類等等。這些對(duì)象在內(nèi)存中是如何存儲(chǔ)的呢? 你可能會(huì)毫不猶豫地回答:“在堆中...
Falcon-7B大型語(yǔ)言模型在心理健康對(duì)話數(shù)據(jù)集上使用QLoRA進(jìn)行微調(diào)
使用領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練LLM進(jìn)行微調(diào)可以提高在特定領(lǐng)域任務(wù)上的性能。但是,進(jìn)行完全微調(diào)可能會(huì)很昂貴,并且可能會(huì)導(dǎo)致CUDA內(nèi)存不足錯(cuò)誤。當(dāng)進(jìn)行完全微調(diào)...
2023-09-19 標(biāo)簽:模型語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 846 0
應(yīng)如何對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器進(jìn)行建模以進(jìn)行系統(tǒng)仿真?
對(duì)于誤碼率 (BER) 模擬,將發(fā)現(xiàn)的誤碼數(shù)除以總位數(shù)來(lái)計(jì)算 BER。對(duì)于統(tǒng)計(jì)上顯著的結(jié)果,應(yīng)該計(jì)算數(shù)百到一千個(gè)錯(cuò)誤。即使 BER 相當(dāng)高(10-4)...
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