- 🌈个人主页: Aileen_0v0🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"accuse sb of sth.控告 AI绘画 前言Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里,AI 得到了不断发展和完善,并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领... 🌈个人主页: Aileen_0v0🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"accuse sb of sth.控告 AI绘画 前言Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里,AI 得到了不断发展和完善,并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领...
- 遇见了AttributeError: 'ResNet' object has no attribute 'features' 错误,解决在使用深度学习框架进行图像分类任务时,经常会遇到各种错误。其中之一是遇到了AttributeError: 'ResNet' object has no attribute 'features'错误。这个错误可能是由以下情况导致的:模型版本不匹配:这种情况可能... 遇见了AttributeError: 'ResNet' object has no attribute 'features' 错误,解决在使用深度学习框架进行图像分类任务时,经常会遇到各种错误。其中之一是遇到了AttributeError: 'ResNet' object has no attribute 'features'错误。这个错误可能是由以下情况导致的:模型版本不匹配:这种情况可能...
- 如何把稀疏自编码器用在卷积提前特征后进行特征提取稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)是一种无监督学习算法,它可以用于从原始数据中学习到具有较少神经元激活的稀疏表示,以此来发现数据的有用特征。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则常用于图像处理任务中。 在某些场景下,我们可以将稀疏自编码器和卷积神经网络结合起来,用于特征提取阶段,以... 如何把稀疏自编码器用在卷积提前特征后进行特征提取稀疏自编码器(Sparse Autoencoder)是一种无监督学习算法,它可以用于从原始数据中学习到具有较少神经元激活的稀疏表示,以此来发现数据的有用特征。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)则常用于图像处理任务中。 在某些场景下,我们可以将稀疏自编码器和卷积神经网络结合起来,用于特征提取阶段,以...
- Symbolic AI 是一种传统的人工智能方法,其核心思想是基于符号表示和符号推理。这种方法试图模拟人类推理的过程,通过使用符号来表示知识和推理规则,以便计算机可以执行复杂的智能任务。在 Symbolic AI 中,知识以符号的形式存储在计算机内部,并通过一系列逻辑规则进行处理,从而实现对知识的推理和处理。与 Symbolic AI 不同,传统的机器学习方法主要关注于从数据中学习模式和规律... Symbolic AI 是一种传统的人工智能方法,其核心思想是基于符号表示和符号推理。这种方法试图模拟人类推理的过程,通过使用符号来表示知识和推理规则,以便计算机可以执行复杂的智能任务。在 Symbolic AI 中,知识以符号的形式存储在计算机内部,并通过一系列逻辑规则进行处理,从而实现对知识的推理和处理。与 Symbolic AI 不同,传统的机器学习方法主要关注于从数据中学习模式和规律...
- Probabilistic models(概率模型)是一类基于概率论的数学模型,用于描述不确定性和随机性。这种模型通过概率分布来表示不同事件或变量之间的关系,使我们能够更好地理解和处理复杂的现实世界问题。概率模型广泛应用于统计学、机器学习和人工智能领域,为数据建模和推断提供了有力的工具。在概率模型中,我们通常使用概率分布来描述随机变量之间的关系。概率分布可以是离散的,也可以是连续的,根据问题... Probabilistic models(概率模型)是一类基于概率论的数学模型,用于描述不确定性和随机性。这种模型通过概率分布来表示不同事件或变量之间的关系,使我们能够更好地理解和处理复杂的现实世界问题。概率模型广泛应用于统计学、机器学习和人工智能领域,为数据建模和推断提供了有力的工具。在概率模型中,我们通常使用概率分布来描述随机变量之间的关系。概率分布可以是离散的,也可以是连续的,根据问题...
- 详解OutOfRangeError:closed and has insufficient elements (requested 512, current size 362)在深度学习任务中,特别是在处理大规模数据集时,经常会遇到OutOfRangeError这个错误。这个错误通常表示数据集的迭代器已经遍历完了所有的数据,并且请求的元素数量超过了数据集的大小。 当我们使用TensorFlo... 详解OutOfRangeError:closed and has insufficient elements (requested 512, current size 362)在深度学习任务中,特别是在处理大规模数据集时,经常会遇到OutOfRangeError这个错误。这个错误通常表示数据集的迭代器已经遍历完了所有的数据,并且请求的元素数量超过了数据集的大小。 当我们使用TensorFlo...
- 美国干旱监测《美国干旱监测》是每周四发布的地图,显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级:异常干旱(D0),显示可能进入或即将摆脱干旱的地区;四级干旱:中度(D1)、严重(D2)、极度(D3)和异常(D4)。前言 – 人工智能教程干旱监测仪自 1999 年推出以来,一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心 (NDMC)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国农业部 (U... 美国干旱监测《美国干旱监测》是每周四发布的地图,显示美国部分地区的干旱情况。该地图采用五种分级:异常干旱(D0),显示可能进入或即将摆脱干旱的地区;四级干旱:中度(D1)、严重(D2)、极度(D3)和异常(D4)。前言 – 人工智能教程干旱监测仪自 1999 年推出以来,一直由内布拉斯加大学林肯分校的国家干旱缓解中心 (NDMC)、美国国家海洋与大气管理局 (NOAA) 和美国农业部 (U...
- 引言端到端语音识别是近年来语音处理领域的一个研究热点,它通过深度学习技术实现了从声音信号到文本的端到端映射。本文将深入研究端到端语音识别的发展趋势,包括技术原理、实际项目部署过程、示例应用,以及未来的发展方向。技术原理深度学习模型端到端语音识别通常采用深度学习模型,其中长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和注意力机制是常见的组件。这些模型能够学习从声学特征到文本的映射,无需手动... 引言端到端语音识别是近年来语音处理领域的一个研究热点,它通过深度学习技术实现了从声音信号到文本的端到端映射。本文将深入研究端到端语音识别的发展趋势,包括技术原理、实际项目部署过程、示例应用,以及未来的发展方向。技术原理深度学习模型端到端语音识别通常采用深度学习模型,其中长短时记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和注意力机制是常见的组件。这些模型能够学习从声学特征到文本的映射,无需手动...
- 引言开源语音识别引擎的发展在近年来取得了显著的进展,为语音识别应用的开发提供了更多选择。本文将对几种常见的开源语音识别引擎进行比较与评估,包括其技术特点、部署过程、实例应用,以及未来发展方向。项目介绍我们选取了三个代表性的开源语音识别引擎进行比较与评估:CMU Sphinx、Kaldi 和 Mozilla DeepSpeech。这三个引擎在语音识别领域都有广泛的应用,并且各自具有不同的特点。... 引言开源语音识别引擎的发展在近年来取得了显著的进展,为语音识别应用的开发提供了更多选择。本文将对几种常见的开源语音识别引擎进行比较与评估,包括其技术特点、部署过程、实例应用,以及未来发展方向。项目介绍我们选取了三个代表性的开源语音识别引擎进行比较与评估:CMU Sphinx、Kaldi 和 Mozilla DeepSpeech。这三个引擎在语音识别领域都有广泛的应用,并且各自具有不同的特点。...
- 引言语音识别技术近年来取得了巨大的进展,其在多个领域的应用不断拓展。本文将深入探讨语音识别技术的最新进展,并提供一个详细的部署过程。文章分为两大部分:一是关于语音识别技术的最新发展,包括技术原理、应用场景和挑战;二是一个实际的语音识别项目部署过程,涵盖了从数据准备到模型训练的全过程。语音识别技术的最新发展技术原理语音识别技术的核心在于将语音信号转化为文本信息。最新的进展主要集中在深度学习领域... 引言语音识别技术近年来取得了巨大的进展,其在多个领域的应用不断拓展。本文将深入探讨语音识别技术的最新进展,并提供一个详细的部署过程。文章分为两大部分:一是关于语音识别技术的最新发展,包括技术原理、应用场景和挑战;二是一个实际的语音识别项目部署过程,涵盖了从数据准备到模型训练的全过程。语音识别技术的最新发展技术原理语音识别技术的核心在于将语音信号转化为文本信息。最新的进展主要集中在深度学习领域...
- Global Healthsites Mapping ProjectHealthsites.io和全球健康网站绘图项目的使命是帮助向政府、非政府组织和私营部门提供准确的最新健康设施信息。医疗机构登记簿是一个国家内运作良好的医疗信息系统的基石。准确和最新的数据提供了基础数据,有助于推动服务可用性规划、监测和评估以及灾害风险防范等活动。前言 – 人工智能教程关于 healthsites.io当... Global Healthsites Mapping ProjectHealthsites.io和全球健康网站绘图项目的使命是帮助向政府、非政府组织和私营部门提供准确的最新健康设施信息。医疗机构登记簿是一个国家内运作良好的医疗信息系统的基石。准确和最新的数据提供了基础数据,有助于推动服务可用性规划、监测和评估以及灾害风险防范等活动。前言 – 人工智能教程关于 healthsites.io当...
- 首发CSDN 一见已难忘 存内计算:提高计算性能和能效的新技术传统的计算机架构是将数据存储在存储器中,然后将数据传输到计算单元进行处理。这种架构存在一个性能瓶颈,即数据传输延迟。存内计算通过将计算单元集成到存储器中,消除了数据传输延迟,从而提高了系统性能。 什么是存内计算存内计算(Processing-In-Memory)是指在存储器内部直接进行数据处理的技术。存内计算的实现方式主要有两种... 首发CSDN 一见已难忘 存内计算:提高计算性能和能效的新技术传统的计算机架构是将数据存储在存储器中,然后将数据传输到计算单元进行处理。这种架构存在一个性能瓶颈,即数据传输延迟。存内计算通过将计算单元集成到存储器中,消除了数据传输延迟,从而提高了系统性能。 什么是存内计算存内计算(Processing-In-Memory)是指在存储器内部直接进行数据处理的技术。存内计算的实现方式主要有两种...
- 地面火灾数据集 LANDFIRE (LF),即 "地貌火灾和资源管理规划工具",是美国农业部森林服务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野地火灾管理项目之间的共享项目。前言 – 人工智能教程LANDFIRE (LF) 图层是利用基于大量实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度图层的预测性景观模型,通过分类和回归树创建的。您可在此阅读有关地火 2022 更新版本 2.3.0 的信息LAND... 地面火灾数据集 LANDFIRE (LF),即 "地貌火灾和资源管理规划工具",是美国农业部森林服务局、美国内政部地质调查局和大自然保护协会的野地火灾管理项目之间的共享项目。前言 – 人工智能教程LANDFIRE (LF) 图层是利用基于大量实地参考数据、卫星图像和生物物理梯度图层的预测性景观模型,通过分类和回归树创建的。您可在此阅读有关地火 2022 更新版本 2.3.0 的信息LAND...
- 摘要:动态世界训练数据(Dynamic World Training Data )是一个由超过 50 亿像素的人工标注欧空局哨兵-2 卫星图像组成的数据集,分布在从世界各地收集的 24000 块瓷砖上。该数据集旨在训练和验证自动土地利用和土地覆被制图算法。分辨率为 10 米的 5.1km x 5.1km 瓦片采用十类分类模式进行了密集标注,显示了一般土地利用土地覆被类别。该数据集创建于 ... 摘要:动态世界训练数据(Dynamic World Training Data )是一个由超过 50 亿像素的人工标注欧空局哨兵-2 卫星图像组成的数据集,分布在从世界各地收集的 24000 块瓷砖上。该数据集旨在训练和验证自动土地利用和土地覆被制图算法。分辨率为 10 米的 5.1km x 5.1km 瓦片采用十类分类模式进行了密集标注,显示了一般土地利用土地覆被类别。该数据集创建于 ...
- 详解Smooth L1 Loss函数的计算方式在深度学习中,Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差(MSE)损失函数的局限性,特别适用于处理离群值。简介Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在离群值附近不敏感。计算方式Smooth ... 详解Smooth L1 Loss函数的计算方式在深度学习中,Smooth L1 Loss函数是一种用于回归任务的损失函数。它在一定程度上克服了均方误差(MSE)损失函数的局限性,特别适用于处理离群值。简介Smooth L1 Loss函数是Huber Loss的一种近似形式。它通过引入平滑因子,使损失函数在离群值附近呈现鲁棒性。相比于MSE损失函数,它在离群值附近不敏感。计算方式Smooth ...
上滑加载中
推荐直播
-
昇思MindSpore技术公开课·大模型专题(第二期)第十二课:Prompt Engineering
2024/03/31 周日 14:00-15:30
周汝霖 昇思MindSpore布道师
本期邀请到昇思MindSpore布道师、昇思十大优秀开发者周汝霖作客直播间,为大家讲解Prompt以及示例演示。Prompt Engineering(提示工程)可帮助用户将LLM(大语言模型)用于各研究领域和特定场景,从而更有助于我们了解和运用大模型,本期我们将学习这一新课题。
即将直播
热门标签