深度学习数据集6
社区干货
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,相信都会有所收获。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈
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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
(https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/35fe5cdc4b6c4df5878a0d1cb86aaaa4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716481304&x-signature=GC3rB9ugNReGEVQzQNzpMlI%2FXTg%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716481284&x-signature=y%2B68XBmwQPIBlAjG74w44KzbL7A%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... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。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... 特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类阶段将特征向量输入到分类部分,通过进一步的GCN和CNN卷积层来进行分类。##...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 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。# 前言 随着时代的发展和技术人员不断地研究,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...
