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引言 Deformable-DETR的主要贡献： 1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。 2，使用多层级特征，但不使用FPN，对小目标有较好效果。 改进与创新 可变形注意力 可变形注意力提出的初衷是为了解决Transformer的Q，K的运算数据量巨大问题。作者认为Q没必要与 继续阅读
大家好我是章北海mlpy 看到一个蛮有意思的项目，可以把ChatGPT调教成导师 https://github.com/JushBJJ/Mr.-Ranedeer-AI-Tutor 可以根据你选择的学习难度、学习方向帮你制定学习计划 我用“如何学习逻辑回归模型”测试了一下，感觉还不错。 完整聊天记录如下 Zhang： { “ai_tutor”：{ “作者”: “JushBJJ”, “name”: “Ranedeer 先生”, “ 继续阅读
【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读
图源：unsplash毋庸置疑，Python是如今最受欢迎的机器学习语言。虽然机器学习框架使用CUDA C / C ++之类的语言进行实际运算，但它们都提供了Python接口。这也是为什么大多数机器学习从业人员都工作中都使用Python。而机器学习基础设施——Cortex的代码库88.3％都是Go语言编写的。图源：Cortex GitHub大规模部署模型不同于编写调用PyTorch和TensorFlow函数的P 继续阅读
opnet14.5学习总结三 看懂的问题要总结 存疑的地方要记录 计包模型的总结。 1.那些地方可以写c代码 疑问：转移的过程中会执行代码，然后到达一个新的状态。紧接着执行新状态的入口代码。为什么不把新状态的入口代码放在前一个状态的转移过程中呢？出口代码何时执行？ 2.那些地方可以申明变量 临时变量、状态变量、代码中的变量 2.控制权 仿真的控制权主要掌握在仿真核心手里。当发生中断的时候，仿真核心会将 继续阅读
竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置࿰ 继续阅读
大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读
推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读
FLAN: 微调语言模型是Zero-Shot学习器 《Finetuned Language Models are Zero-shot Learners》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.01652 一、简介 大语言模型(例如GPT-3\text{GPT-3}GPT-3)已经展现出了非常好的few-shot learning\text{few-shot learning}few-shot learning的能力。然而 继续阅读
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读
4月12日，微软宣布开源了Deep Speed Chat，帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型，使得人人都能拥有自己的ChatGPT！（国内chatgpt平台阿猫智能机器人项目合作地址：3AMaoGptChat, AI, APIhttp://1search.top/ 据悉，Deep Speed Chat是基于微软Deep Speed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理 继续阅读
文章目录一、前言二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情： 提供基础知识：ChatGP 继续阅读
