经过了十几年的发展，推荐系统在互联网行业已经变得越来越流行。从早年没有一个合适的产品形态，到如今在今日头条和抖音等商业产品中发挥重要作用，推荐系统已经越来越受到互联网公司和研究界学者的重视。早年的推荐算法主要是各种单模型，例如逻辑回归、协同过滤、矩阵分解等等。后来推荐算法演化成了混合模型，例如 GBDT + LR , GBDT + FM 等。而随着深度学习的崛起，深度神经网络越来越深刻地影响了推荐
1、有一个水池，A排水口打开，需要4小时放完水，B排水口打开，需要6小时放完水，问两个排水口同时打开，多长时间放完水？2、下面的图形中一共有多少个正方形？3、两根绳子粗细不均匀，燃烧时间均为1个小时，燃烧速度不均匀，现给你一个打火机，如何准确度量15分钟的时间？4、有四个人借钱的数目分别是这样的：A向B借了10美元；B向C借了20美元；C向D借了30美元；D又向A借了40美元。碰巧四个人都在场，决
在过去的两周的实习时间里，公司有使用TensorRT对UNet进行推理加速的需求，目前我这边已经取得了一些进展，所以在这里稍微总结一下。1. UNet网络 网络有很多对UNet算法的说明，因为该部分并不是本文的重点，就不详细进行介绍了。为了更好的使用TensorRT的API搭建U
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2023-11-12 12:02:36
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简介本文用一个普适的关系网络RNs（Relation Networks）来解决“关系推理”(relational reasoning)问题。其使用的模型结构简单，效果远胜已有算法，甚至超出人类表现。关系推理问题关系推理问题由三部分组成。一系列事实，即推理的素材。可以是：一张图片：红色的球，黄色的圆柱，蓝色的立方体。一组场景信息：每个物体的类别，颜色，尺寸，位置。几个句子：Mike拿着足球。Mike
# 深度学习中推理速度的计算方案
## 引言
深度学习已经在许多领域取得了显著的进步，如计算机视觉、自然语言处理和自动控制等。推理速度，即模型在给定输入上进行预测所需的时间，是评估模型在实际应用中可行性的重要指标。本文将介绍一种计算深度学习推理速度的方案，包括流程图和类图的设计，以及代码示例，帮助研究人员和工程师更好地理解和优化推理速度。
## 推理速度的定义
推理速度通常定义为模型在一次
原创
2024-08-27 04:11:52
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深度学习推理速度30FPS
在当今深度学习的应用中，推理速度的快慢直接决定了模型的实用性和用户体验。本文将通过多个结构要素深入探讨如何解决“深度学习推理速度30FPS”的问题，并为开发者提供实用的迁移指南、兼容性处理、实战案例等内容。
### 版本对比
要提高深度学习模型的推理速度，我们首先需要对不同版本的深度学习框架进行比较。在这方面，TensorFlow 2.x 和 PyTorch 1.x
知识图谱推理：现代的法方法与应用论文引用：王文广.知识图谱推理：现代的方法与应用[J].大数据,2021,7(03):42-59.1. 新的知识分类设计技术新的实体——实体抽取、实体消歧、实体融合新的关系——关系抽取、知识推理（链接预测）2. 早期的推理方法基于规则的方法——知识图谱NELL手写规则符号推理系统——一阶逻辑规则+统计学习——马尔可夫逻辑网基于本体的推理基于随机游走的路径排序算法（+
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2024-01-03 07:08:15
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1.背景介绍深度推荐算法是一种利用深度学习技术来解决推荐系统中的问题的方法。推荐系统是现代信息服务的核心组成部分，它的目的是根据用户的历史行为、兴趣和需求，为用户提供个性化的推荐。随着数据规模的增加，传统的推荐算法已经无法满足现实中的需求，因此深度学习技术成为了推荐系统的一个热门研究方向。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行深入的探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型
深度分析
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2022-10-14 11:09:30
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因为：协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐模型仍然凭借其可解释性强、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，拥有大量适用的应用场景。传统推荐模型是深度学习推荐模型的基础1 传统推荐模型的演化关系传统推荐模型的发展脉络主要由以下几部分组成。(1) 协同过滤算法族经典的协同过滤算法曾是推荐系统的首选模型，从物品相似度和用户相似度角度出发，分为物品协同过滤(ltemCF)和用户协同过滤(
在当前的技术潮流中，“QT深度学习推理”逐渐成为了一个热门话题。QT（Qt是一种跨平台C++开发框架）能够为深度学习模型提供推理支持，这对于开发者在实际应用中实现模型的无缝集成具有重大意义。随着深度学习技术的发展，结合QT进行推理的需求愈发明显，本文将围绕“QT深度学习推理”展开，探讨其技术定位、架构对比、特性分析、实战对比、选型指南以及生态扩展等方面。
## 技术定位
在进行技术定位时，我们
# 深度学习推理阶段入门指南
在深度学习中，推理阶段（Inference Phase）是指使用训练好的模型来进行预测或输出的过程。对于刚入行的小白来说，理解和实施这一阶段是非常重要的。我们将通过简单的步骤和代码示例，帮助你掌握推理阶段的实现。
## 推理阶段流程
下面是推理阶段的基本流程：
| 步骤 | 描述
# Java深度学习推理
深度学习是机器学习的一个重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理和自动驾驶等领域。虽然深度学习通常与Python紧密相连，但Java同样可以用于深度学习推理，尤其是在大型企业环境中。本文将介绍Java深度学习推理的基本流程，并附带相应的代码示例。
## 什么是推理？
推理是指使用经过训练的模型对新数据进行预测的过程。简单来说，就是将一个输入（例如一张图片）输入到训
原创
2024-09-14 06:41:24
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深度学习框架直接得到的模型太重,在移动端及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统，用TensorRt. nvidia自家的，还有量化 手机上选择，Tvm ,ncnn等arm opencl的优化成果。
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2020-11-04 20:01:00
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深度学习推理镜像是现代机器学习应用中至关重要的一部分。随着技术的不断发展，开发者需求一个高效的方式来部署和运行深度学习模型。本文将详细探讨如何解决“深度学习推理镜像”问题，通过分析相关的技术原理、架构，以及源码实现，进一步优化性能和功能扩展。
### 背景描述
在过去的几年里，深度学习已经成为了人工智能应用的先锋。根据研究显示，截至2023年，深度学习推理的市场预计以超过30%的年增长率发展。
# 深度学习模糊推理入门指南
深度学习模糊推理是一种结合了模糊逻辑与深度学习的技术，用于处理不确定性和模糊性问题。在本篇文章中，我们将介绍如何实现这一技术，并提供详细步骤及代码示例，保证你能够轻松上手。
## 流程概述
为了实现深度学习模糊推理，我们可以将流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------
文章目录第三章 判别域代数界面方程3.1 用判别域界面方程分类的概念1.分类的基本原理2.判别函数3.线性可分的定义4.分类方法的基本技术思路3.2 线性判别函数两类问题多类问题1.$\omega_i/\bar\omega_i$两分法（第一种情况）2.$\omega_i/\omega_j$两分法（第二种情况）3.没有不确定区域的$\omega_i/\omega_j$两分法（第三种情况）小结3.3
1. 背景需求：针对视频形式的数据输入，对每一帧图像，有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果。如何让整个推理过程更加高效，尝试了几种不同的方案。硬件：单显卡主机。2. 方案由于存在多个模型需要推理，但模型之间没有相互依赖关系，因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率。对比了如下几种方案的结果，包括：串行线程进程协程3. 实现3.1 整体流程配置了 4 个体量相近的模型。
为了屏蔽读取和解码
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2024-10-23 20:45:20
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在上一篇文章中，我们研究了处理非时间序列数据的模型。是时候转向其他一些型号了。在这里，我们将讨论深度顺序模型。它们主要用于处理/预测时间序列数据。简单递归神经网络（RNN）/ Elman网络简单的递归神经网络（也称为RNN）将时间序列问题视为计算机视觉的CNN。在时间序列问题中，您将一个值序列提供给模型，并要求其预测该序列的下n个值。RNN会遍历序列的每个值，同时建立对所见事物的记忆，这有助于它预
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2024-05-08 09:17:39
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写在前面由于实习的第一个横向是“传统视觉+GUI”于是实习方向也基本往这个方向进行虽然自己使用的是Mac，要考虑客户使用，只好在Windows虚拟机环境下进行环境搭建传统视觉有两大图像处理库：OpenCV和HalconOpenCV直接基于C++，主要是底层的算法，性能好，比较难Halcon更注重应用，简单而适合快速开发，有自己的一套语言，但能自动转换成C++/C#进行部署嵌入此文介绍Windows
