深度学习rm机制
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
# 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... batch normalization和leaky relu操作;CSP代表跨阶段局部网络CSPNet;SPP代表空间金字塔池化;concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
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我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... key_frame_name = 'keyframe_{}.jpg'.format(frame_count) cv2.imwrite(key_frame_name, frame) print('Saved key frame: {}'.format(key_frame_name)) frame_count += 1video_captu...
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... 机器学习与训练样本-语言模型趋势以语言模型为例看一下参数和样本量的趋势。首先是 BERT,这是一种在 2018 年首次亮相的语言模型。BERT 基于 Transformer 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222049&x-signature=RMViMQtKCDY4RhoWIfArSNBVb3A%3D)# 程序员初入职场的福音各位开发者们是否面临过这样的问题?代码质量层次不齐,规范不统一;大量基本代码拉扯编码速度;繁琐的...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222077&x-signature=CgFDOkRMfbV35kZ9MGp7X8crv6k%3D)利用**VAE**的编码器将**输入图片Input**降维,得到**Latent Image Input**。利用训练好的**DM**,不断对图片进行噪声预测,并对...
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...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 该方法将 SE 注意力机制的压缩降维方式进行改进,节省了压缩降维消耗的时间。转而采用能使网络提取到更多通道间依赖关系的 1 维卷积局部跨通道交互方式。该方法可以根据通道数自适应地选择 1 维卷积的核大小,以确定...
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
驱动的智能化:人工智能和机器学习技术将会在后端服务架构中扮演越来越重要的角色。- 包括智能推荐系统、自动化决策、数据分析等。- 事件驱动架构:事件驱动架构将逐渐成为后端服务架构的主流之一,通过将系... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=rm24ehr%2FXpmaNCDVWptVyT4Dnt0%3D)- 服务1.0时代:系统相对简单,使用LAMP单体架构快速构建Web网站。对于复杂业务,可以采用MVP思想进行分层化解决。- 服务...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
** 针对于嗅探机制的超时处理机制 - **「添加了对 Pod 层面启动探针和活跃性探针的控制(v1.20版本开始)」** 向探针添加initializationFailureThreshold,允许在容器的初始启动期间出现更多的失败。5. **【可移植... 可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的...
