CIFAR-10 数据集有 60000 张图片，每张图片均为分辨率为 32*32 的彩色图片（分为 RGB3 个信道）。...模型的输入数据是网络的输入是一个 4 维 tensor，尺寸为 (128, 32, 32, 3)，分别表示一批图片的个数 128、图片的宽的像素点个数 32、高的像素点个数 32 和信道个数 3。...首先使用多个卷积神经网络层进行图像的特征提取，卷积神经网络层的计算过程如下步骤： 卷积层 1：卷积核大小 3*3，卷积核移动步长 1，卷积核个数 64，池化大小 2*2，池化步长 2，池化类型为最大池化...测试集准确率为 69.36%。 ?...最后评估测试集，发现准确率为 69.36%，也没有达到很满意的程度，说明我们对模型需要进行很大的改进，接下来进行漫长的调参之旅吧！
零/缺失值处理 让我们检查数据集中缺失值的比例: df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)/df.shape[0] ?...年龄和BMI有一些零值——虽然很少。我们将处理这些缺失的数据，然后开始数据分析。Sklearn的SimpleImputer允许您根据各自列中的平均值/中值/最频繁值替换缺失的值。...——用于将基于排名的分类数据值表示为数字。...在这两种方法之间，decision - trees给出的MAE更好为2780。 让我们看看如何使我们的模型更好。 特性工程 我们可以通过操纵数据集中的一些特征来提高模型得分。...将' children '转换为一个名为' more_than_one_child '的分类特性，如果child的数量为> 1，则该特性为' Yes ' from sklearn.cluster import
蒸馏、量化和剪切模块都依赖底层的基础框架。最上层为用户接口，在 Python 脚本中调用模型压缩功能时，只需要构造一个 Compressor 对象即可。...，并保持尽量少的精度损失。...蒸馏压缩策略可明显提升原始模型的精度。 量化训练与蒸馏的组合使用，可同时做到缩减模型大小和提升模型精度。...量化 PaddleSlim 为开发者提供在训练过程中对量化进行建模以确定量化参数的 Quantization Aware Training 量化模式，提供更高的预测精度。...然后，通过 clone 方法得到 eval_program, 用来在压缩过程中评估模型精度，如下： ? 定义完目标网络结构，需要对其初始化，并根据需要加载预训练模型。
补充 xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度？用xgboost/gbdt在在调参的时候把树的最大深度调成6就有很高的精度了。...用RandomForest所需要的树的深度和DecisionTree一样我能理解，因为它是用bagging的方法把DecisionTree组合在一起，相当于做了多次DecisionTree一样。...但是xgboost/gbdt仅仅用梯度上升法就能用6个节点的深度达到很高的预测精度，使我惊讶到怀疑它是黑科技了。请问下xgboost/gbdt是怎么做到的？...其实就机器学习算法来说，其泛化误差可以分解为两部分，偏差（bias)和方差(variance)。这个可由下图的式子导出（这里用到了概率论公式D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2）。...如下图所示，当模型越复杂时，拟合的程度就越高，模型的训练偏差就越小。但此时如果换一组数据可能模型的变化就会很大，即模型的方差很大。所以模型过于复杂的时候会导致过拟合。 ?
样例 给出一个矩阵 [ [1, 2], [0, 3] ] 返回 [ [0, 2], [0, 0] ] 先找为零的位置，再分别置零 一种显而易见的方法是先找到为零的位置，把这些位置记下来...记录位置的时候可以用vector>来一组一组来记录，这样是最直观的。我一开始的程序也是这么写的，没有什么问题。...后来发现，如果某一行或者某一列出现多个0的话，上面的方法没有避免重复，可能在前面的操作中都已经清零过了，所以想到可以吧row和col分别用一个set来记录，顺便去重，然后分别遍历两个set，这样就可以保证不做重复的事情...vector> &mat,int row) { mat[row]=vector(mat[row].size(),0); //整行直接置零...&mat,int col) { for(int i=0;i<mat.size();i++) mat[i][col]=0; //这一列置零，
传统的模型缩放方法是任意增加CNN的深度或宽度，或者使用较大的输入图像分辨率进行训练和评估。虽然这些方法确实提高了精度，但它们通常需要繁琐的手动调优，而且常常会产生次优性能。...借助这种新颖的缩放方法和AutoML的最新进展，我们开发了模型，名为EfficientNets，它超越了最先进的精度，效率提高了10倍。...不同缩放方法比较 与传统的缩放方法相比，这种复合缩放方法可以不断提高现有模型的缩放精度和效率，如MobileNet（+ 1.4％imagenet精度）和ResNet（+ 0.7％）。...通常，EfficientNet模型实现了比现有CNN更高的精度和效率，将参数大小和FLOPS降低了一个数量级。 ?...模型大小与精度的比较 尽管EfficientNets在ImageNet上表现良好，但它们也应该迁移到其他数据集。为了评估这一点，我们在八个广泛使用的转移学习数据集上测试了EfficientNets。
python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零...python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零...python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零python后的返回值为零...python后的返回值为零?
前言： 前面文章我们介绍过日期和时间字段的查询方法，最近遇到日期值为零的问题。原来了解过和 sql_mode 参数设置有关，但还不是特别清楚，本篇文章将探究下MySQL怎么处理日期值为零的问题。...1.问题描述 这里我们说的日期为零值是指年、月、日为零，即'0000-00-00'。...显然，这是不合法的日期值，但由于设计问题或历史遗留问题，有时候数据库中有类似日期值为零的数据，默认情况下插入零值日期会报错，可以通过修改参数sql_mode模式来避免该问题。...如果未启用此模式，则允许部分为零的日期插入，并且不会产生任何警告。 如果只启用此模式，则将该零值日期插入为'0000-00-00'并产生警告。...如果启用了此模式和严格模式，则除非IGNORE同时指定，否则不允许插入为零的日期。对于INSERT IGNORE和 UPDATE IGNORE，将该零值日期插入为'0000-00-00'并产生警告。
点击模型通过获取用户的历史点击，为用户行为进行建模，在模拟出用户的点击偏好后，能够最大程度优化系统效果。...特别地，如果指定γ为1，表示用户会一直向后查看item，直到找到满意的结果为止，这时通过页面最后一个点击的位置，就能确定查看过的items（最后点击位置以上）和未查看过的items（最后点击位置以下），...此时不用EM算法就能计算出au和su参数值，以α和β表示的相应的先验概率，计算au和su的方法简化为： 点击模型的相关性分数可以简单计算为：ru = au * su，意义表示为用户被结果吸引后，点击查看并对其满意的概率...采集的大量数据在进行数据清洗，以及反作弊处理后，才能得到有效的点击数据，为后续数据分析挖掘提供支持（达观数据联合创始人 江永青）。...以MRR和MAP分数评估为例，这两种分数的计算方式一直是信息检索领域评估算法好坏的重要指标： 1、MAP（mean average precision） MAP为每个查询的相关排序结果赋予一个评价数字
本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1. 数据预处理 数据预处理是构建高效深度学习模型的重要一环。良好的数据预处理可以加速训练过程，提高模型的收敛速度。...学习率调整 学习率是训练深度学习模型时需要调整的重要超参数之一。合适的学习率可以加速收敛，提高模型性能。...模型压缩与剪枝 深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。...知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将一个复杂模型的知识迁移到一个小型模型，保持模型性能的同时减小模型大小。 6....通过合适的数据预处理、批量归一化、学习率调整等技巧，可以加速训练过程，提高模型性能。此外，模型压缩、并行训练和自动化超参数调整等方法也为深度学习模型优化提供了更多可能性。
当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时，其实是一种超级有用的工具，可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为，让网络管理员更加高效地监管网络活动。...如果你想要给模型加点料，可以考虑用上预训练的模型，比如BERT或GPT，它们会让你的模型更牛叉。玩点特征小把戏：挖掘关于上网行为的重要特征，比如网站访问频率、停留时间、点击癖好等等。...这样模型就能更好地理解各种网站和关键词之间的互动。模型培训营：用标好的数据来训练模型，这是监督学习的一部分。选个合适的损失函数，比如分类交叉熵，用来度量模型的表现。...不要忘了反复调教模型，也许需要调整学习率和批次大小。模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。...通过这些方法，你就可以像游戏大师一样，轻松地利用序列模型算法提高上网行为管理的精度，增强网络安全性，减少误判，提升用户体验，这些技术能够帮助大家更好地了解和管理用户的上网行为。
我一直在撰写有关企业面临的 DevOps 挑战的文章。...如今，大多数企业都围绕具有单向命令和控制结构的分层模型工作。这是自去年以来建立企业的方式：公司高层的“高级主管”领导层以相当专制的方式设定了公司的目标和战略。...在此模型中，经理和业务部门负责人是高级管理人员意愿的执行者，以确保公司其他所有人都可以执行其战略方向。...DevOps 的理想运营模式是一种权力民主化的模式，并且公司中的每个人都有权发挥自己的领导作用。在这里，高级主管确定了出行的方向，但是然后相信他们熟练的开发人员会做些必要的事情。...它只是归结为效率：以一种更加敏捷和有效的开发方法来消除障碍。以一种可以为您提供广泛、以业务为中心并且与供应商无关的方式执行此关键操作。
本文将结合《招商证券：如何在社区生鲜经营和投资中避雷》报告涉及的部分内容，以及我在沃尔玛超市、东方家园家居建材超市、王府井百货的近十年的线下连锁实体店总部的从业经历，和近几年对新零售企业的观察和研究，详细拆解和分析了实体零售的单店模型和连锁模型...实体零售的单店模型 实体店的销售额与周边的人口数有非常大的关系，这是一个决定性的因子。...实体零售的连锁模型 “连锁模型”是线下实体店的核心竞争力，涉及到的具体问题是：区域or全国、直营or加盟及对应的采购规模能力、仓配体系和管理能力。...其次是以生鲜为核心品类的许多超市和社区店本身的标准化程度较低，这时候还需要标准化的管理以提升商品和服务品质的稳定性，让员工在采购与零售过程中均需具备较强的主观能动性与灵活性，所以在“连锁模型”中公司管理能力犹为重要...通过对实体零售单店模型和连锁模型的研究和分析，希望能更深入理解实体零售经营的难点，更理性地以创新的商业模式和新技术共同提升中国实体零售业的经营水平和竞争优势。
该模型以出色的精度识别各种类型的机理。 研究结果表明，人工智能引导的机理分类是一种强大的新工具，可以简化和自动化机理阐明。预计这项工作将进一步推动全自动有机反应发现和开发的发展。...这些技术肯定会继续为化学反应性提供深刻的见解，但它们局限于分析反应组分的顺序，而不是提供一个更全面的机理假设来描述催化系统的动力学行为。 图 1：动力学分析的相关性和最新技术。...Burés 和 Larrosa 现在通过机器学习模型，根据模拟的反应动力学特征对反应进行分类，为动力学分析带来了这场革命。...该模型输出每种机理的概率，概率总和等于 1。 研究人员使用模拟动力学曲线的测试集评估了训练模型，并证明它正确地将这些曲线分配给机理类，准确率为 92.6%。...误解动力学数据的风险始终存在，但该算法能够在少量实验的基础上以高精度识别正确的反应路径，可以说服更多研究人员尝试动力学分析。
具体来说，对于长度为 N 的输入句子，自注意力的计算复杂度高达 O (N^2)，而内存占用则达到了 O (N^2D)，其中 D 是模型的维度。...研究者们探索了多种创新方法，包括卷积语言模型、循环单元、长上下文模型，以及状态空间模型（SSMs）。这些新兴技术为构建高效能的 LLMs 提供了强有力的替代方案。...评估数据集 在评估模型性能时，特别关注了模型在多种下游任务上的零样本和少样本学习能力。...所有模型都是从头开始训练的，并进行了一个 Epoch 的训练，共使用了 1.5B tokens。训练时，设置训练的 batch size 为 0.5M，序列长度为 2048 个 token。...此外，在零样本和少样本设置的下游任务中，DenseRetNet 表现出了显著的优势。
3.5 TorchVision tnr 预训练模型参数调优实验 最后，我们还将 ResNet 的预训练模型替换为 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型，并分别通过 SGD 与 AdamW...来训练 Faster R-CNN，从而获得 TorchVision 通过新技巧训练出来的高精度模型在检测任务上的效果。...TorchVision 的高精度预训练模型可以使精度上涨 2.2 (37.4 -> 39.6) 个点。...当学习率为 0.04，weight decay 为 0.00001 时，使用 r50-tnr 作为预训练模型，在 SGD 算法下优化的 Faster R-CNN 可以达到最高的 39.8% mAP 的结果...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
它提供了与tensorflow模型的即是可用集成，但很容易扩展以便服务其他类型的模型和数据。 tf serving的安装过程这里不多说，大家可以百度。...此处主要介绍tensorflow模型在docker中转换时的修改内容。...修改inception_model.py文件中的内容，包括从nets文件夹中导入所需网络的信息，修改inference函数中对应的网络名称。...0,1' #shell环境 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" #python环境 以上这篇tensorflow转换ckpt为savermodel...模型的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在多年的工作中，我提出了以任务为核心的 BTSD 设计模型，为完成商业目和提升用户体验助力。 一、什么是 BTSD 模型？ 1....BTSD 模型的定义 首先，我们先来看一下以任务为中心的 BTSD 模型： B=商业价值 Business T=用户任务 Task S=设计策略 Strategy D=设计方案 Design 商业价值引出了用户任务...DTSD 模型的由来 你已经发现，BTSD 是增长设计的变体；增长模型是商业价值引领设计策略，设计策略决定设计方案，设计方案赋能商业价值。 二者的却别在于 BTSD 引入了用户任务的模块。...二、任务的基本概念 1. 任务的定义 「任务」可以理解为有目标的活动。 对于以屏幕为载体的界面设计，「用户任务」可以理解为界面之上系统和用户共同完成的有目标的活动； 2....一个流程或过程可以有多个目标，而目标之间可以包含关系的，比如OKR，Object 可以理解为父目标，KR 可以理解为关键子目标。
下面说一下我们这个项目做了哪些事情 1、YOLO系列模型在tensorrt上的部署与精度对齐 该项目详细介绍了Yolo系列模型在TensorRT上的FP32的精度部署，基于mmyolo框架导出各种yolo...模型的onnx，在coco val数据集上对齐torch版本与TensorRT版本的精度。...在此过程中我们发现，由于TopK算子限制和NMS算子实现上的不同，我们无法完全对齐torch和yolo模型的精度，不过这种风险是可解释且可控的。...在基于PytorchQuantization导出的含有QDQ节点的onnx时，我们发现尽管量化版本的torch模型精度很高，但是在TensorRT部署时精度却很低，TRT部署收精度损失很严重，通过可视化其他量化形式的...4、针对YoloV6这种难量化模型，分别采用部分量化和QAT来弥补量化精度损失 在部分量化阶段，我们采用量化敏感层分析技术来判断哪些层最需要恢复原始精度，给出各种metric的量化敏感层实现。
关注公众号，发现CV技术之美 本文为粉丝投稿。 大家好，我是海滨。...写这篇文章的目的是为宣传我在23年初到现在完成的一项工作---Yolo系列模型在TensorRT上的部署与量化加速，目前以通过视频的形式在B站发布（不收费，只图一个一剑三连）。...下面说一下我们这个项目做了哪些事情： YOLO系列模型在tensorrt上的部署与精度对齐 该项目详细介绍了Yolo系列模型在TensorRT上的FP32的精度部署，基于mmyolo框架导出各种yolo...模型的onnx，在coco val数据集上对齐torch版本与TensorRT版本的精度。...在基于PytorchQuantization导出的含有QDQ节点的onnx时，我们发现尽管量化版本的torch模型精度很高，但是在TensorRT部署时精度却很低，TRT部署收精度损失很严重，通过可视化其他量化形式的
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