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首页标签pipeline

#pipeline

【人工智能】Transformers之Pipeline(十):视频分类(video-classification)

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本文对transformers之pipeline的视频分类(video-classification)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实...

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【人工智能】Transformers之Pipeline(概述):30w+大模型极简应用

LDG_AGI

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【人工智能】Transformers之Pipeline(九):物体检测(object-detection)

LDG_AGI

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【人工智能】Transformers之Pipeline(八):文生图/图生图(text-to-image/image-to-image)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(七):图像分割(image-segmentation)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(六):图像分类(image-classification)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(五):深度估计(depth-estimation)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(四):零样本音频分类(zero-shot-audio-classification)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(三):文本转音频(text-to-audio/text-to-speech)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(二):自动语音识别(automatic-speech-recognition)

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【人工智能】Transformers之Pipeline(一):音频分类(audio-classification)

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南大 & 吉大 & 移动 优化Pipeline设,VLM 和 LLM 助力提升物体图像修复效果 !

未来先知

扩散模型的快速发展已经革命化了图像修复[1]。文本到图像生成模型使用户能够利用文本或多模态信息控制扩散过程,从而通过将文本或其他模态作为附加线索,允许更个性化的...

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CPU pipeline面试题Q4:如何实现基于硬件的分支预测?

AsicWonder

基于硬件的分支预测有两个方面:分支条件预测和分支目标预测。 分支条件决定是否接受分支,分支目标决定目标地址。 这两个方面都同样重要。

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CPU pipeline面试题Q3:我们可以任意增加CPU pipeline深度吗?

AsicWonder

1.pipeline需要在每个stage之间保持平衡。否则,stage之间将出现瓶颈。通常,pipeline越深,设计pipeline就越困难。

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CPU pipeline面试题Q2:Hazards和解决方案-使用MIPS 5 stage pipeline的案例研究

AsicWonder

CPU pipeline增加了吞吐量和以及提供了更高的时钟频率,但它不是免费的,是有代价的。通过允许并行执行多个指令,CPU设计人员需要处理以下hazards:

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CPU pipeline面试题Q1:MIPS 5-stage pipeline 是什么样子的?

AsicWonder

MIPS 5-stage pipeline是学习CPU pipeline 的简化和经典方法,这是工程师的常见面试问题。5-stage pipeline由以下st...

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实用指南 | 如何提升 RAG Pipeline 效果?

Zilliz RDS

随着RAG应用逐渐的普及,如何提高RAG应用的回答效果正在被越来越多的人关注。本文列出了各类优化RAG pipeline的方法和对应的图例说明,以帮助你快速了解...

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图解 Jenkins Pipeline 的前端自动化部署,用上后真香!

悟空聊架构

Jenkins是一个开源的自动化服务器,它可以帮助自动化各种任务,包括构建、测试和部署软件。

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Milvus 集成 DSPy:搭建高效 RAG Pipeline

Zilliz RDS

DSPy 是由斯坦福 NLP 组推出的一种程序化框架,旨在优化语言模型中的 Prompt 和权重,这在 LLM 跨多个 pipeline 阶段集成时尤其有用。它...

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elasticsearch PipelineI详解:原理与使用

公众号:码到三十五

在 Filebeat 或其他 Beats 中,可以通过配置 pipeline processor 来预处理事件数据。这允许在数据发送到 Elasticsearc...

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