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在当今世界,我们被复杂的问题所包围,需要有效的解决方案。遗传算法是一种优化算法,可以通过模拟自然选择来找到问题的最佳解决方案。在本文中,我们将讨论 Python 遗传算法、它们的基本结构以及如何实现它们。什么是遗传算法?遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物
基于TensorFlow2的mnist数据集手写字体识别
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本文介绍基于Python的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等)自动优化的代码~
详解Python TimedRotatingFileHandler 多进程环境下的问题和解决方法在Python的日志处理模块中,TimedRotatingFileHandler是一个非常有用的类,它可以按时间对日志文件进行轮换。然而,在多进程环境下,TimedRotatingFileHandler可能会出现一些问题。本文将详细介绍这些问题以及可能的解决方法。问题描述在多进程环境下,如果多个进程同时
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要求参赛者给出一个算法或模型,对于给定的图片,检测出图片中的蝴蝶类别和属。给定图片数据,选手据此训练模型,为每张测试数据预测出最正确的类别。数据文件包括训练集(有标注)和测试集(无标注),训练集和验证集的所有图片分别保存在Butterfly20文件夹下面的20个文件夹中,文件名即属-物种标签,测试集共有200张待分类的蝴蝶图片在test文件夹下,名称为:图片ID.jpg。
详解'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 16-17: malformed \N character escape在Python的字符串处理中,有时候可能会遇到如下错误信息:'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 16-17: malformed \N charac
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详解module 'yaml' has no attribute 'FullLoader'在使用Python中的YAML库进行解析操作时,可能会遇到类似于module 'yaml' has no attribute 'FullLoader'的错误。这个错误通常是由于不同版本的PyYAML库之间的差异导致的。在本篇文章中,我们将详细解释这个问题的原因,并提供一些解决方法。问题背景YAML是一种常用的
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转载自古月居编辑:东岸因为@一点人工一点智能01  人脸识别大家在生活中经常会看到在我们进入商城时,门口会有相机在拍摄我们,并且会统计有多少人数进入商店,它是如何进行人数量统计的呢?这就是是计算机视觉领域的一项关键技术——人脸识别,它使计算机系统能够自动检测、识别和验证图像或视频中的人脸。人脸识别通过分析图像中的人脸特征来执行各种视觉任务。因为其重要性,所以解决方法很多,如卷积
详解Process object has no attribute '_popen'最近在使用Python的multiprocessing模块进行多进程编程时,遇到了一个奇怪的错误:Process object has no attribute '_popen'。这个错误消息看起来很奇怪,让人摸不着头脑。错误背景在使用multiprocessing模块创建子进程时,通常会创建一个Process对象
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不能导入'compare_ssim'的解决方法当在Python中编写图像处理代码时,可能会遇到ImportError: cannot import name 'compare_ssim'的错误。这个错误通常是由于无法导入compare_ssim函数而引起的。本文将介绍导致此错误的可能原因,并提供解决方案。问题原因compare_ssim函数是用于计算结构相似性指数(SSIM)的函数,常用于图像质量
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Fine-Tuning Mixtral 8x7B with QLoRA:Enhancing Model Performance ?编者按:最近,混合专家(Mixture of Experts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力,如何在此基础上进一步提升 MoE 模型的性能成
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MoE模型性能还能更上一层楼?一次QLoRA微调实践
解决java.lang.RuntimeException: setParameters failed错误在Java开发中,当我们使用相机(Camera)功能进行拍照或录像时,有时可能会遇到java.lang.RuntimeException: setParameters failed这样的错误。这个错误通常表示相机参数设置失败,导致无法进行预期的相机操作。本篇文章将介绍可能导致此错误的原因,并提供
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在大模型中,温度系数(temperature)通常用于调整模型的输出概率分布。温度系数的概念来源于物理学的热力学,它可以理解为一个“热度”值,用于控制模型的输出稀疏程度。温度系数越大,模型输出越倾向于给出较高的概率值,表现为“热情”;温度系数越小,模型输出越倾向于给出较低的概率值,表现为“冷静”。在深度学习框架中,如PyTorch和TensorFlow,温度系数通常通过添加一个标量乘以 softm
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大模型中,温度系数(temperature)的PyTorch和TensorFlow框架
C# Onnx Chinese CLIP 通过一句话从图库中搜出来符合要求的图片
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亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上宣布推出 Amazon Q, 在主题演讲中,亚马逊云科技 CEO Adam Selipsky 将其描述为能够“轻松聊天、生成内容和采取行动”,“一种新型的生成式人工智能助手,旨在工作中为你提供帮助”。 Selipsky说,考虑到这个聊天机器人的对话特性,Q这个名字来源于“问题”(question)这个词。这也是对詹姆斯·邦德小说中角色Q和《星际迷航》中强大人物的模仿。
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re:Invent 2023 Amazon Q 初体验
讲解 'BatchNorm2d' object has no attribute 'track_running_stats'在使用深度学习框架 PyTorch 进行模型训练时,有时可能会遇到以下错误提示:plaintextCopy code 'BatchNorm2d' object has no attribute 'track_running_stats'这个错误提示通常与 PyTorch 版本
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本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互,到计算图的构建和管理,再到反向传播和梯度计算的细节,最后涵盖了 Autograd 的高级特性。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,
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深度解析 PyTorch Autograd:从原理到实践
盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。
在线K歌软件的开发有许多技术难点,需考虑到音频录制和处理、实时音频传输和同步、音频压缩和解压缩、设备兼容性问题等技术难点外,此外,开发者还应关注音乐版权问题,确保开发的应用合规合法。
AIGC、GPT、休闲小游戏三者可以怎么结合? AIGC、GPT与小游戏的结合为游戏体验带来了新的可能性。AIGC(Artificial Intelligence Game Content)作为一种人工智能技术,可以自动生成任务、剧情和角色对话等游戏元素,为小游戏注入丰富多样的内容。GPT(Generative Pre-trained Transformer)作为一种强大的自然语言处理模型,承担着在AIGC系统中生成各种游戏内容的角色,如对话、任务和地图等。GPT可以从大量的文本数据中学习,生成具有逻辑性和连贯性的游戏元素,为小游戏注入新颖、有趣和个性化的元素。
YOLOX目标检测实战:LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测(含源码)
使用LabVIEW实现 DeepLab 语义分割含源码
虚拟人和数字人是人工智能技术在现实生活中的具体应用,它们可以为人们的生活和工作带来便利和创新。在直播间场景里,虚拟人和数字人可用于直播主播、智能客服、营销推广等。接入GPT的虚拟人像是加了超强buff,具备更强大的自然语言处理能力和智能对话能力,可以实现更加智能化、自然化的人机交互。 - 直播主播:虚拟人可以作为直播间的主播角色,通过与粉丝的对话和互动,提高粉丝的互动效果和兴趣 - 代替客服:数字人可以作为客服角色,通通过自然语言处理和智能对话,解决客户的问题,并提高客户满意度。 - 营销推广:虚拟人可以作为品牌形象进行推广,数字人可以通过客观数据进行精准营销,提高粉丝的黏性和忠诚度。
概述即构虚拟形象引擎(Zego Avatar)支持自定义管理人物的虚拟形象,通过默认的虚拟形象或者自定义生成的专有虚拟形象,以表情随动、声音驱动等方式与真人实时互动,可广泛应用于语聊直播、社交互动、在线培训等多种场景中。即构虚拟形象引擎(Zego Avatar)自定义人物虚拟形象集成 SDK准备环境在开始集成 ZegoAvatar SDK 前,请确保开发环境满足以下要求:Android Studi
摘要ChatGPT和元宇宙都是当前数字化领域中非常热门的技术和应用。结合两者的优势和特点,可以探索出更多的应用场景和商业模式。例如,在元宇宙中使用ChatGPT进行自然语言交互,可以为用户提供更加智能化、个性化的服务和支持;在ChatGPT中使用元宇宙进行虚拟现实体验,可以为用户提供更加真实、丰富、多样化的交互体验。 下面我将结合元宇宙和ChatGPT的优势,实战开发一个GPT虚拟直播的Demo并
虚拟直播既可以实现单人视频直播,也可以邀请观众上麦、与虚拟主播进行多人连麦互动。虚拟直播场景架构设计虚拟直播场景的主要架构如下图所示(以多人连麦直播互动为例):虚拟人直播体验 App 源码ZEGO 针对虚拟直播提供了 体验 App 源码,以供开发者进一步了解 ZEGO 虚拟直播方案。前提条件已在项目中集成 ZEGO Express SDK,详情请参考 实时音视频 - 快速开始 - 集成 SDK。已
COW(Copy-On-Write) 和 MRO(Merge-On-Read)是 Hudi 中两种不同类型的表,它们的主要区别在于读写操作的性能以及内存占用。 1. COW(Copy-On-Write) COW 表是在写入操作时进行复制的表,每次写入操作都会创建一个新的 COW 表,并将原表覆盖。COW 表的主要优点是可以减少内存占用和提高写入性能。由于每次写入操作都会创建一个新的COW 表,因此
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3分钟了解Hudi数据表类型——COW和MOR
DeepSpeed Chat: 一键式RLHF训练,让你的类ChatGPT千亿大模型提速省钱15倍 1. 概述 近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性,能够执行归纳、编程、翻译等任务,其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例
✅作者简介:热爱科研的算法开发者,Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。 ?个人主页:算法工程师的学习日志前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现,本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。前文参看:粒子群优化算法(PSO)以Ras函数(Rastrigin's Function)为目标函数,求其在x1,x2∈[-5,5]上的最小值。这个函数
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粒子群优化算法-Python版本和Matlab函数调用
✅作者简介:热爱科研的算法开发者,Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。 ?个人主页:算法工程师的学习日志想要初步了解ADRC,可以从韩京清教授的一篇文献和一本书看起1.文献: 从PID技术到“自抗扰控制”技术(《控制工程》,2002)2.书: 自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术ADRC控制中包含三个主要的部分:跟踪微分器,非线性状态反馈(非线性组合),
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Matlab自动化控制-Adrc自抗扰控制