又是 AI 神仙打架的一周，上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型，而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可
本项目旨在研究利用深度学习模型进行水果图像分类的方法，具体包括两个主要任务：一是使用卷积神经网络（CNN）模型进行水果图片的分类，二是探索轻量级神经网络模型MobileNetV2在水果图像分类中的应用。
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
写在前面 这部分真的感觉超级难，其实也不能说难，主要是真的想不到这个思路应该这么做，或者说他好厉害，他怎么知道该这么设计实现。 说下难点吧，我觉得后天逻辑还好，主要是前端部分真的需要点花点时间来思考，比如布局、交互设计的实现等等。 文档页面功能开发 1、任务拆解 增加文档页面，首页点击电子书时，跳转
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库用户自定义数据类型的创建、使用与删除，以及标量值、内嵌表值、多语句表值函数等用户定义函数的创建、使用、删除方法~
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库T-SQL语言程序设计，以及游标的定义、使用与存储过程的创建、信息查找的方法~
CompletableFuture 简介 在Java8中，CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，并且提供了函数式编程的能力，可以通过回调的方式处理计算结果，也提供了转换和组合 CompletableFuture 的方法。 Java
什么时候该改变开发/测试集和指标？ 有时候在项目进行途中，可能意识到，目标的位置放错了。这种情况下，应该移动的目标。 来看一个例子，假设在构建一个猫分类器，试图找到很多猫的照片，向的爱猫人士用户展示，决定使用的指标是分类错误率。所以算法\(A\)和\(B\)分别有3％错误率和5％错误率，所以算法\(
注：如下是在做深度学习框架开发时，用到的火焰图pprof和 CUDA Nsys 配置指南，可能对大家有一些帮助，就此分享。一些是基于飞桨的Docker镜像配置的。 一、环境 & 工具配置 0. 开发机配置 # 1.构建镜像, 记得映射端口，可以多映射几个；记得挂载ssd目录，因为数据都在ssd盘上
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库存储过程与触发器的创建、执行、修改与删除等操作。 目录1 交互式创建并执行——存储过程一2 交互式创建并执行——存储过程二3 用T-SQL创建——存储过程一4 用T-SQL创建——存储过程二5 交互式修改存储过程6 用T-SQL修改
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库表完整性约束、索引与视图的创建、编辑与删除等操作的方法~
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库表的创建、修改、复制、删除与表数据处理的方法。 目录1 交互式创建数据库表T2 交互式创建数据库表S3 T-SQL创建数据库表C4 T-SQL创建数据库表SC5 T-SQL创建数据库表TC6 交互式向数据库表S中添加新列NATIVE
本文介绍基于Microsoft SQL Server软件，实现数据库创建、分离、附加、删除与备份的方法。 目录1 交互式创建数据库2 Transact-SQL指定参数创建数据库3 交互式分离数据库testbase14 使用系统存储过程分离数据库testbase25 数据库文件备份：分离数据库再复制其
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 自己使用visionPro已经有段时间了，最近也一直在研究其算子的理论，为了加深印象，计划将
（这篇博客其实很早之前就写过了，就是自己对当前学习pytorch的一个教程学习做了一个学习笔记，一直未发现，今天整理一下，发出来与前面基础形成连载，方便初学者看，但是可能部分pytorch和torchvision的API接口已经更新了，导致部分代码会产生报错，但是其思想还是可以借鉴的。 因为其中内容
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
当使用ChatGPT帮我们工作的时候，确实很大一部分人就会失业，当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容，也就是timm库。毫不夸张的说，Chat GPT比百分之80的博客讲的更清楚更好，仅次于源码。 当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。P
如果需要了解其他图像处理的文章，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 众所周知，VisionPro是一款功能强大的机器视觉软件，用于开发和部署机器视觉应用程序。其
