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深度学习数据集用什么数据库放

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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我的深度学习项目经验分享|社区征文

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,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等。下面我将使用软件工程的思路,为大家详细介绍...

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... 整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据...

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... 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...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

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... 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...

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深度学习数据集用什么数据库放-优选内容

我的深度学习项目经验分享|社区征文
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大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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深度学习数据集用什么数据库放-相关内容

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... 提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, ...

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。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...

产品架构

数据集管理、索引管理、数据检索,以及上线后服务弹性调度和监控告警的全链路服务。最终应用在智能问答、智能搜索、推荐系统和数据去重等产品中,可广泛应用于LLM支持的智能客服、领域知识问答,文本检索、AIGC跨模态检索、结构化混合检索,相似推荐、相关推荐、相似检测和去重,相关排序、打散排序、聚类分析和数据挖掘等场景。Viking DB 产品能力模块详细介绍如下: 文本生成向量:非结构化数据文本写入之后,向量数据库通过深度学习神...

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未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文

语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的... 可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据库的优势?向量数据库与传统的关系型数据库有很大提升。传统的关系型数据库是基于表格的数据集合而向量数据库是基于向量的,它的数据是按照向量维度的一个个数...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

是根据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。##...

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

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...

万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文

> 🍊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... L”,再将其作为输入,此时输入都有偏差,大概率会导致此时的输出离预期结果差距更大,这样下去,最后的结果就更加离谱了,这就像是一步错步步错。那么这应该用什么方法解决呢?不卖关子了,这里我们会每次都把正确的单词序...

深入探索:AI与大模型在实际应用中的全景 |社区征文

展示它们如何在项目中发挥关键作用。### 背景介绍- **AI与大模型的崭新时代**随着数据的爆炸性增长和计算能力的不断提升,AI与大模型的结合正引领着科技领域进入一个崭新的时代。过去的几年里,深度学习等技... 能够更好地捕捉用户的兴趣和偏好。这种个性化服务不仅提高了用户的满意度,也为企业提供了更有效的广告投和产品推广手段。### 数据收集与处理- **数据源**在这个案例中使用了一个模拟的电商平台数据集,包...

万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文

[](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/数据结构.png)# 数据结构是什么?> 程序 = 数据结构 + 算法是的,上面这句话是非常经典的,程序由数据结构以及算法组成,当然数据结构和算法也是相... 栈的底层用什么实现的?其实可以用链表,也可以用数组,但是`JDK`底层的栈,是用数组实现的,封装之后,通过`API`操作的永远都只能是最后一个元素,栈经常用来实现递归的功能。如果想要了解`Java`里面的栈或者其他集合实现...

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