关于深度学习的发方向
社区干货
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。。```python input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用) ...
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...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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... concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。
特惠活动
关于深度学习的发方向-优选内容
关于深度学习的发方向-相关内容
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...
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
**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,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...
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=1714926044&x-signature=%2BX973VdYd0OSgLASeSMMSzHJtGQ%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...
AI技术进展和总结｜社区征文
 # 前言 随着机器学习和深度学习的发展，AI技术也在不断地推陈出新，也融入到了在我的工作和生活中，今年以来我的主要研究方
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... 学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处理方向十分广泛,通...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
在GPU实例中部署NGC环境
本文将介绍在GPU实例上部署NGC环境。 实验介绍:本教程向大家介绍,如何在GPU实例上部署NGC环境。NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,可以使开发者免费访问深度学习软件堆栈,建立合适深度学习的开发环境。在实验正式开始之前,请先完成以下准备工作: 购买Linux GPU实例。具体操作步骤可参考购买云服务器; 确保您已经为您的Linux实例绑定了公网IP,若暂未绑定,可参考绑定公网IP; 在实例安全组入方向添加规则并...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 百度智能云提供了全方位的技术支持,无论是直接调用大模型能力,在大模型之上进行AI应用开发的企业,还是负责建立行业大模型的企业,都能够在百度智能云千帆上通过最简单的方式用上大模型,用好大模型。小编就基于千帆大...
GPU-部署NGC环境
本文介绍如何在Linux实例上基于NGC部署TensorFlow。 NGC介绍NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习容器库,具有强大的性能和良好的灵活性,可以帮助科学家和研究人员快速构建、训练和部署神经网络模型。N... 则需要在实例安全组入方向添加如下规则:放行端口TCP 443(用于HTTPS)或TCP 5000(用于DIGITS 6)端口。 步骤一:查看驱动版本已安装成功远程连接云服务器并登录,具体操作请参考登录Linux实例小节。 执行以下命令,查看...
