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深度学习一个epoch

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

深度学习模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.fc(x) # 初始化模型和优化器 model = SimpleModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设我们有一个输入数据x...

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

# 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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729224&x-signature=fkMnqMq1TjQhz96v0k79nhgJSeU%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patien...

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patien...

深度学习一个epoch-相关内容

veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本

**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质量的前提下,如何将图像压缩到更小体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。字节跳动在公司成立之初就建设了图像处理平台,起初主要服务于今日头条APP的图文资源。随着业务扩展,后逐...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...

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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 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、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...

图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...

图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...

调用方式(V2-公测中)

接口简介基于深度学习算法,支持运用3D变焦技术以人像为聚焦,形成远近景拉伸的效果。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG、PNG、BMP等常见格式,建议使用JPG格式。2.输入资源分辨率:大于64x64,小于2048x20483. 图片文件大小:最大 5 MB。 请求说明名称 内容 接口地址 https://visual.volcengineapi.com 请求方式 POST Content-Type application/json 请求参数 (1)header请求参数 以下请求参数列表仅列出了接口请求...

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