第一类是 Medium 上热门文章的翻译，其实我也翻译过： 在 Android 上使用协程（一）：Getting The Background 在 Android 上使用协程（二）：Getting started...在 Android 上使用协程（三） ：Real Work 说实话，这三篇文章的确加深了我对协程的理解。...在 Android 中，一般是不建议直接使用 GlobalScope 的。那么，在 Android 中应该如何正确使用协程呢？再细分一点，如何直接在 Activity 中使用呢？...如何配合 ViewModel 、LiveData 、LifeCycle 等使用呢？我会通过简单的示例代码来阐述 Android 上的协程使用，你也可以跟着动手敲一敲。...协程在 Android 上的使用 GlobalScope 在一般的应用场景下，我们都希望可以异步进行耗时任务，比如网络请求，数据处理等等。当我们离开当前页面的时候，也希望可以取消正在进行的异步任务。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...：现在，这是可选的，但查看数据是否已正确加载始终是一个好习惯。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。...虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而Georgi Gerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。...这并没有为用户提供很大的灵活性，并且使用户很难利用大量的python库来构建应用程序。而最近LangChain的发展使得我可以可以在python中使用llama.cpp。...降低n_batch有助于加速多线程cpu上的文本生成。但是太少可能会导致文本生成明显恶化。 使用LLM生成文本 下面的代码编写了一个简单的包装器函数来使用LLM生成文本。...llama.cpp库和llama-cpp-python包为在cpu上高效运行llm提供了健壮的解决方案。如果您有兴趣将llm合并到您的应用程序中，我建议深入的研究一下这个包。
这是因为经过微调的模型lama-2- chat模型利用了公开可用的指令数据集和超过100万个人工注释。...(即4位和5位)是可用的，但它们是以准确性和响应质量为代价的。...结果如下： 我们成功地获得了正确响应(即£7.5亿)，以及语义上与查询相似的相关文档块。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
我们在标准的知识蒸馏和 data-free的知识蒸馏方法上进行了广泛的实验，证明Nasty Teacher可以达到几乎相同的准确性(不到1%的准确性差距)，而从Nasty Teacher学习的学生模型将降低准确度高达...相同的现象也出现在CIFAR100数据集上，在MobilenetV2上模仿Nasty Teacher的学生模型甚至不能训练。...相同的现象也出现在Tiny-ImageNet数据集上，可以发现在MobilenetV2上模仿Nasty Teacher的学生模型也不能训练。...上图展示了在CIFAR10数据集上，正常老师和Nasty Teacher得到的概率分布的差异，可以看出Nasty Teacher的预测分布有了很大的改变。...上图显示了用ResNet18在CIFAR10数据集上的t-SNE可视化结果，可以看出正常老师和Nasty Teacher的可视化效果差不多，这也说明了为什么Nasty Teacher的精度和正常的差不多
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
安装官方提供的开发者工具 pip install nuscenes-devkit==1.0.5 2....下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0
这些实验证实了作者的动机，采用ResNet-18在CIFAR100数据集上使用了4种不同的量化方法： 量化基准（不使用KD的均匀量化器） logit蒸馏（logits作为教师信号） 特征蒸馏（FP特征作为教师信号...相比之下，作者的方法在概念上更简单，准确性更高，尤其对于MobileNetV2，作者的QFD大幅超越了QKD（在2比特、3比特和4比特量化设置下，分别增加了7.1％、3.8％和3.1％）。...在MS-COCO数据集上，作者使用提出的QFD方法将其所有层量化为4比特和3比特（包括跳跃连接中的卷积操作），但不包括Backbone网络输入和检测头的输出。...4.4、消融实验 1、效果验证： λ 和特征量化 作者验证了公式（8）中定义的唯一超参数λ在ImageNet和CUB数据集上，在不同比特设置下（2比特、3比特和4比特）的效果。...结果可以在表9至表11中找到。对于CNN和不同数据集上的视觉Transformer，所有 λ 值都导致了比Baseline量化方法的改进，而且作者的方法对于 λ 的值并不敏感。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...使医生能够提高识别上述血球计数的准确性和通量，可以大大改善数百万患者的医疗保健！ 对于自定义数据，请考虑以自动方式从Google图像搜索中收集图像，并使用LabelImg之类的免费工具对其进行标记。...准备用于物体检测的图像包括但不限于： 验证注释正确（例如，所有注释在图像中都没有超出范围） 确保图像的EXIF方向正确（即，图像在磁盘上的存储方式与在应用程序中的查看方式不同，请参见更多信息） 调整图像大小并更新图像注释以匹配新尺寸的图像...首先，访问将在此处使用的数据集：网站（请注意，使用的是特定版本的数据集。图像已调整为416x416。）...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。
基于5个基准数据集的17个预训练模型的实验结果表明，我们的βeff方法优于现有的学习曲线预测方法。...在CIFAR10/CIFAR100/SVHN/Fashion MNIST/Birds上，根据训练前模型的性能，论文的方法比最佳基线提高了9.1/38.3/12.4/65.3/40.1%。...属性能够在训练过程的早期阶段通过少量观察预测图神经网络的最终准确性。...该团队在 17 个预训练 ImageNet 模型上评估了他们的框架，包括 AlexNet、VGGs (VGG16/19)、ResNets (ResNet50/50V2/101/101V2/152/152V2...在实验中，基于神经电容 βeff 的方法优于当前的学习曲线预测方法，并在 CIFAR10/CIFAR100、SVHN、Fashion MNIST 和 Birds 数据集的最佳基线上取得了显着的相对改进。
之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...并且我们已将数据集分成了 train.txt 和 val.txt 。...代码 加载数据集 首先使用 datasets 加载数据集： from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('text', data_files
DeepShift 模型可以在不使用乘法的情况下实现，且在 CIFAR10 数据集上获得了高达 93.6% 的准确率，在 ImageNet 数据集上获得了 70.9%/90.13% 的 Top-1/Top...此类技术在小型数据集（如 MNIST 或 CIFAR10）上可能有较高的准确率，但在复杂数据集（如 ImageNet）上准确率会严重下降。...基准测试结果 研究者在 3 个数据集上测试了模型的训练和推断结果：MNIST、CIFAR10 和 ImageNet 数据集。 MNIST 数据集 下表 1 展示了模型在 MNIST 验证集上的准确率。...CIFAR10 数据集 下表 2 展示了模型在 CIFAR10 验证集上的评估结果。...ImageNet 数据集 下表 3 展示了模型在 ImageNet 数据集上的结果，我们从中可以看到不同的模型结果迥异。
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...具体每一层的Shape参考下图： 数据集说明 为了模型测试的训练速度考虑，图像数据集主要节选了一小部分的OCR字符（X、Y、Z），数据集的特征如下： · 分类数量：3 classes 【X...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...· 训练完成的模型对test数据集进行预测，并统计准确率 · 计算图中增加了一个提取预测结果Top-1的概率的节点，最后测试集预测的时候可以把详细的预测数据进行输出，方便实际工程中进行调试和优化...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。
Hudi是在HDFS的基础上，对HDFS的管理和操作。支持在Hadoop上执行upserts/insert/delete操作。这里大家可能觉得比较抽象，那么它到底解决了哪些问题？...什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...由Uber开发并开源，HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务：读优化表（Read Optimized Table）和近实时表（Near-Real-Time Table）。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...Hudi机制 存储机制 hudi维护了一个时间轴，记录了在不同时刻对数据集进行的所有操作。 hudi拥有2种存储优化。
但是，您不必使用混合搜索甚至向量搜索。Elasticsearch 可以灵活地使用最适合您需求的搜索模式，并为您的特定数据集提供最相关的结果。 ...在此示例中，我们之所以选择这个模式，是因为它是在涵盖广泛主题的非常大的数据集上训练的，适合一般用途。...但是，我们并非一定要选择这个模型，对于向量搜索用例，使用针对您的特定数据集进行微调的模型通常会提供最佳相关性。为此，我们将使用Elastic 创建的Eland python 库。...该库提供了广泛的数据科学功能，但我们将使用它作为桥梁，将模型从 Hugging Face 模型中心加载到 Elasticsearch，以便它可以部署在机器学习节点上以供推理使用。 ...该项目的目标之一是为 ChatGPT 提供包含正确信息的数据，并让它制定答案。那么当我们给 ChatGPT 一个不包含正确信息的文档时会发生什么？
在移动版 CPU 上，MobileNetV3 的速度是 MobileNetV2 的两倍（准确率相同的情况下），它也刷新了移动计算机视觉网络目前最佳的性能。...使用 Google Pixel 4 CPU 在 ImageNet 分类任务上对于移动模型的准确性和延迟的比较。...MobileNetV3 的目标检测和语义分割 除了分类模型之外，谷歌还引入了 MobileNetV3 目标检测模型，该模型在 COCO 数据集上比 MobileNetV2 减少了 25％ 的检测延迟（准确率相同的情况下...LR-SPP 和 MobileNetV3 的组合在高分辨率的 Cityscapes 数据集上减少了超过 35% 的延迟。...与基于 MobileNetV2 的检测模型相比，在 Edge TPU 上可比较的运行时上，MobileNetEdgeTPU 模型大大提高了在「COCO14 minival」数据集上的模型质量（通过平均精度均值
在本博客中，我们：使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...根据这些准则，我们可以将MobileNetV2模型迁移到Visual Wake Words数据集上。...这是因为一些先前有帮助的权重可能已被剔除。建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。...结论本博客介绍了如何使用NVIDIA TAO Toolkit中提供的预训练模型，将其适应于自定义数据集和用例，然后使用TAO中的通道剪枝功能获取符合延迟要求并在Arm Ethos-U NPU上获得更好性能的模型...使用现成的预训练模型使用户能够快速针对较小的数据集进行下游任务的微调，同时仍能够实现高准确性。
在本博客中，我们： 使用TAO获取在ImageNet数据上预训练的MobilenetV2模型，并在Visual Wake Words数据集上进行微调。...根据这些准则，我们可以将MobileNetV2模型迁移到Visual Wake Words数据集上。...这是因为一些先前有帮助的权重可能已被剔除。建议重新使用相同数据集对这个剪枝后的模型进行重新训练，以恢复准确性。重新训练后，我们获得了90.35%的评估准确性。...结论 本博客介绍了如何使用NVIDIA TAO Toolkit中提供的预训练模型，将其适应于自定义数据集和用例，然后使用TAO中的通道剪枝功能获取符合延迟要求并在Arm Ethos-U NPU上获得更好性能的模型...使用现成的预训练模型使用户能够快速针对较小的数据集进行下游任务的微调，同时仍能够实现高准确性。
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