# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 说明算法对轨面类的识别性能最好,所以后续我们会使用轨面的预测框宽度和轨面实际的物理宽度来计算像素和毫米之间的换算关系,称之为定位标尺(因为轨面的AP最高,所以这个标尺是可信滴)![picture.image](https://p...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 某些情况下对于合并到主干上的特征直接物理删除后可能会有遗漏,或者对下游任务产生影响。针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现...
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... 物理引擎和AI等。以下展示了如何使用Python和Pygame库来创建一个简单的虚拟实验环境,当然要配合上述特定技术才能使得学生有更好体验。```import pygame import random # 初始化Pygame pygame.init() # ...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 这里有一点我需要说明,如果你看attention的论文或者一些文章解读,在经过softmax层前会除了一个$\sqrt {{{\rm{d}}_k}}$,起到了一个归一化的作用,我这里没有除, 因为后面代码举例时不除这个$\sqrt {{{\rm{d}}_...
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 而不是在 3D 空间中物理上真实的变换。 例如,即使识别出潜在空间中影响生成图像中面部姿势的方向,面部的外观也不太可能保持一致。 事实上,生成器甚至可能无法生成不同姿势的同一张脸。 为了确保在操纵姿势时合成图...
## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 我这里不过多说明,这一小节重点讲一下GPT系列的发展历程。GPT系列大体经历了如下6个发展阶段(下图上一行),最新的版本是GPT-4,目前一直在迭代优化中。下图第二行是基于GPT-3.5的一系列迭代版本(大家如果购买过openA...
旨在为分布式深度学习训练提供高性能的通信支持。它提供了一组优化的通信算法和数据结构,可用于在分布式环境中实现高效的通信操作。 oneDNNoneDNN(oneAPI Deep Neural Network Library)是Intel®开发的一个深度学习... resume-download meta-llama/Llama-2-7b-hf --local-dir Llama-2-7b-hf --local-dir-use-symlinks=False 创建运行模型的Demo文件。 说明 本文件仅做参考,请根据实际情况调整。更多详情可查看intel/xFasterTrans...
火山引擎云原生计算资深产品专家迟慧在会上进行了深度讲解。公众号后台回复“知识地图”获取高清版![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7291884007444a0d9c... 下面对应不同的两个物理资源池。用户在提交的时候,不需要关注实际对应的集群,而是提交到一个虚拟队列上,下层会针对作业进行相应的调度,自动分发到合适的集群/机房/队列上,能够有效提升容灾能力。* **应用按多因子...
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 R... 提高物理机资源利用率。但是,随着业务量的增长,服务化 PS 逐渐暴露出了与训练 Worker 难匹配的问题:- **资源不匹配**:新增的训练物理资源需要分别充值到 PS 服务端并上线,同时充值到 YARN 服务中才能进行训练...
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。![1280X1280.PNG](ht... 另外它基于物理机,所以没有虚拟化的损耗。绿线是真实的训练场景,数据需通过 IO 读进来。它是基于云原生的系统,有一些网络虚拟化。从图中可以看到绿线和蓝线非常接近,说明我们整体的 IO 和虚拟化带来的损耗其实非...
服务器配置(物理机or虚拟机or云主机)还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记应用**-所需要的**服务组件**: ## 系统环境准备**系统环境**首先,在云后台-防火墙配置好需要外网访问的端口(IP+PORT解析-公网IP或域名外网访问)。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/4f23854caf6443fb9fcb5312ceeb478f~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)![image.pn...
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 研究人员从心理物理学和感知研究中收集了大量证据,证明更高的空域分辨率和更高的帧速率对视频主观画质有积极的影响。具体而言,感知质量取决于视频内容,特别是空域和时域复杂性。针对这些主观发现,早期的知识驱动的...
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 某些情况下对于合并到主干上的特征直接物理删除后可能会有遗漏,或者对下游任务产生影响。针对这种情况可以通过对特征列重命名实现逻辑删除。由于训练侧是基于特征名字来读,重命名后就读不到了。如果有算法同学发现...