看看这句话，是否有似曾相似的感觉？同样的话术，我们在低代码/无代码的各种业务场景中，已经反反复复看到或者听到，关键的内容就是“我们不需要编程”。没想到，这句豪言在23年前的一本书上看到了，这本书就是《特定领域应用框架：行业的框架经验》。
本文围绕一篇论文展开，探讨了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch. Distributed.Pipeline) 的加速混合。
我们介绍了 CoTTA 方法，这次介绍的是基于它的优化工作：EcoTTA，被接受在 CVPR 2023 上。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
[1]吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。
此数据包含大小为150x150、分布在6个类别下的约25k图像。 {'建筑物'：0，'森林'：1，'冰川'：2，'山'：3，'海'：4，'街道'：5}
本教程的数据摘自Kaggle，该数据最初由Intel在analytics-vidhya上发布，以举办图像分类挑战赛。
Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。
广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放模式。
当我们解决任何机器学习问题时，我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。我们将尝试用图像分类问题来解开训练数据中不平衡类别的奥秘。
作者：coreyzhong，腾讯 IEG 应用研究员 本文分为三个部分： Part1 是前菜，帮助没接触过相关内容的同学快速了解我们要做什么、为什么做； Part2 适合刚刚接触 pCTR 建模想要完成项目的算法同学； Part3 适合正在做 CTR 建模项目且想要进一步优化效果的算法同学。 Part1 计算广告 广告是互联网流量变现的重要手段，也是互联网产品进行推广的重要方式。互联网广告行业经历了合约广告时期、精准定向广告时期、竞价广告时期等多阶段的发展，现在行业内已经普遍采用了自动化竞价的广告投放
在我们训练模型时，会经常使用一些小技巧，包括：模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。这些在我们训练网络的过程中会经常遇到。
是否能够更快地训练和提供对象检测模型？我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。 那么，它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢？ 现在，来自康奈尔大学和Meta AI等机构，通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型，结果发现： 完全可以！ 比起全面微调，Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么变，24种情况中有20种都完全胜出。 与此同时，它还能大幅降低每项任务所需的存储成本。 只使用不到
视频会议中常常受到网络丢包的影响,导致视频质量下降甚至视频冻结。传统解决方案如重传丢失的数据包在实时应用中往往不切实际。采用前向纠错(FEC)技术恢复丢失的包具有挑战性,因为很难设定合适的冗余度。
Dropbox 是世界上流行的桌面应用之一，你可以安装在 Windows、macOS 和部分的 Linux 发行版上。但你可能不知道，这个应用大部分是用 Python 写的。实际上，Drew 给 Dropbox 写下的第一行代码就是用的 Windows 版 Python，用的是老牌的 pywin32 等库。
Keras有一个简洁的API来查看模型的每一层输出尺寸，这在调试网络时非常有用。现在在PyTorch中也可以实现这个功能。
问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？ 答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。 那么，它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢？ 现在，来自康奈尔大学和Meta AI等机构，通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型，结果发现： 完全可以！ 比起全面微调，Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么变，24种情况中有20种都完全胜出。 与此同时，它还能大幅降低每项任务所需的存储成本。 只使用不到1%的模型参数
今天这个项目来自Nazar Kaminskyi，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
本文经ai新媒体量子位（公众号 id：qbitai）授权转载，转载请联系出处本文约1500字，建议阅读5分钟通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型。 Prompt tuning，作为NLP领域中的一个“新宠”，甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。 那么，它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢？ 现在，来自康奈尔大学和Meta AI等机构，通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型，结果发现： 完全可以！ 比起全面微调，Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么
AI 科技评论按： 作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
今天，我们介绍一个有趣的项目，该项目使用Nvidia Jetson Xavier NX，深度学习和计算机视觉。
要理解第一个问题，得先从ACPI（高级配置与电源接口）说起，ACPI是一种规范（包含软件与硬件），用来供操作系统应用程序管理所有电源接口。
另外一种备份策略是直接复制PostgreSQL用于存储数据库中数据的文件，Section 18.2解释了这些文件的位置。你可以采用任何你喜欢的方式进行文件系统备份，例如：
AI 科技评论按：作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
我们知道可以将某个或者多个货架冻结，防止业务人员将物料上架到这些货架上。实际上我们还可以在更高层的组织结构层面上进行冻结，比如在Storage Type级别上进行冻结。
当下的「人脸识别系统」抗衰老能力非常弱，人物面部老化会显著降低识别性能，隔一段时间就需要更换人脸数据。
卷积神经网络新手指南之二 引言 本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。 步幅和填充 让我们看回之前的转换层
监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法，其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布（IID）。
设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
本文介绍蚂蚁区块链的TEE硬件隐私合约链和标准合约链的框架和功能介绍，说明开发流程。 TEE 硬件隐私合约链是在标准合约链功能基础上采用TEE硬件叠加隐私保护相关功能。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上，并利用TensorRT加速到5倍。
你可以将数据从Spread中存到几种不同类型的文件中或者可以在Spread中打开几种不同类型的数据文件。通过使用相应的代码，你可以将整个控件，某个特定的表单，或者某个特定单元格区域中的数据保存为几种不同的文件类型或者流。类似的，你可以允许用户对某几种文件类型进行文件操作。 保存到Excel文件 你可以使用ExcelSaveFlags枚举类型的UseOOXMLFormat选项，将数据保存到Excel格式文件（BIFF8 格式）或者Excel 2007 XML 格式（xlsx）。默认的，当你保存为Excel文件
选自arXiv 作者：Yoav Levine等 机器之心编译 机器之心编辑部 来自 AI21 Labs 这项研究表明，微调通常是一种不必要的浪费，关键是找到站在大型冻结语言模型的肩膀上的最佳方式。 目前，优化给定 NLP 任务性能的最佳方法通常是微调预训练语言模型 (LM)。然而这样做的一个副作用是，其他任务的性能会随之下降。 近年来，巨型预训练语言模型 (LM) 在各种任务中展示出了令人惊讶的零样本能力，使得众多研究者产生这样一个愿景，即单一的、多功能模型可以在不同的应用程序中得到广泛应用。然而，当前领
2022年的LoRA提高了微调效率，它在模型的顶部添加低秩(即小)张量进行微调。模型的参数被冻结。只有添加的张量的参数是可训练的。
大模型的「幻觉」问题马上要有解了？威斯康星麦迪逊大学和谷歌的研究人员最近开发了一个名为ASPIRE的系统，可以让大模型对自己的输出给出评分。
威斯康星麦迪逊大学和谷歌的研究人员最近开发了一个名为ASPIRE的系统，可以让大模型对自己的输出给出评分。
随着社会生产力的发展，工业化、城镇化的兴起和人口增加，人类社会产生的垃圾与日俱增，加剧了全球范围内的资源短缺和环境污染，对自然环境和人体健康带来了巨大的挑战。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
上期我们一起学习了 深度学习三人行(第3期)---- TensorFlow从DNN入手 简单的介绍了ANN(人工神经网络），并训练了我们第一个DNN(深度神经网络)，但是一个非常浅的DNN，只有两个隐藏层。如果你需要解决一个非常复杂的问题，比如在高分辨率的图像中分辨不上百种不同类型的实体对象，这时候你就需要训练一个更深的DNN来完成，可能是10层，并且每层会包含上百个神经元，并由上成千上百个连接器组成。这时候你将面临如下问题： 你将面临非常诡异的梯度消失或爆炸，这会直接影响DNN的构建并且导致浅层的网络非常
SFT（Supervised Fine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。源模型的输出层与源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。微调时，为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。在目标数据集上训练目标模型时，将从头训练到输出层，其余层的参数都基于源模型的参数微调得到。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 DeepMind 的这个模型，可以说是「看一眼」就学会了。 关于智能，其关键点是在得到一个简短的指令时快速学习如何执行新任务的能力。例如，一个孩子在动物园看到动物时，他会联想到自己曾在书中看到的，并且认出该动物，尽管书中和现实中的动物有很大的差异。 但对于一个典型的视觉模型来说，要学习一项新任务，它必须接受数以万计的、专门为该任务标记的例子来进行训练。假如一项研究的目标是计数和识别图像中的动物，例如「三匹斑马」这样的描述，为了完成这一任务，研究者将不得不收集数千张图片，并在每
设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备，名称依次为 /gpu:0、/gpu:1： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ，根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。
前几天的一篇文章，给大家介绍了预训练模型的微调方法Prompt Tuning。《一文了解预训练模型 Prompt 调优》。今天再给大家介绍另外一种主流的预训练模型微调方法Adapter，并将Adapter与Prompt两种方法做了对比，希望能对你的论文写作有启发。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
