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,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新提出注意力机制,能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话...
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... 轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生...
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... 这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行...
> 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... Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好的支持、更快的文件扫描。然而 Iceberg 的 MOR 方式也...
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽...
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽...
> 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... Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更好的支持、更快的文件扫描。然而 Iceberg 的 MOR 方式也...
> 🍊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... 是指定下载数据集保存的位置,第二个参数train=True/Flase是指下载的数据是训练集数据还是测试集数据【Trueb表示训练集,Flase表示测试集】,第三个参数是图片的一个转化,要将图片格式转化为tensor类型,第四个参数dow...
**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技... 不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不受影响。我们的主...
通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens Per ... 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽...
通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens Per ... 输出稠密向量维度是 1024,类型是 float。输出稀疏向量为字典类型,k 为 Tokenizer 输出的 token,v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽...
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...
当然数据结构和算法也是相辅相成的,不能完全独立来看待,但是本文会相对重点聊聊那些常用的数据结构。**数据结构是什么呢?**首先得知道数据是什么?**数据是对客观事务的符号表示**,在计算机科学中是指所有能输入... `n`的深度为从根到n的唯一路径长,根的深度为`0`;- 高度:对于任意节点`n`,`n`的高度为从`n`到一片树叶的最长路径长,所有树叶的高度为`0`;- 堂兄弟节点:父节点在同一层的节点互为堂兄弟;- 节点的祖先:从根到该节点...