计算机图形学中基于物理建模的渲染技术之所以能给人极佳的视觉体验，是因为利用这些渲染技术能够很真实的反映出每种物体独有的“质感”。我们能通过人眼观察来感受物体表面“质感”的原因，也是因为物体表面反射周围环境的特性不同而造成的，因此对物体表面的物理建模对于其表面本身的质感表现至关重要。对物体表面的建模，最简单的是镜面模型。利用镜面模型渲染出的物体具有十分光滑的感觉。然而现实生活中很多物体表面一般是粗糙
Multiview Neural Surface Reconstruction by Disentangling Geometry and Appearance主页：https://lioryariv.github.io/idr/论文：https://arxiv.org/abs/2003.09852代码：https://github.com/lioryariv/idr效果展示
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RHCSA第一天一、建立虚拟机1.准备 下载VMwareWorkstation，以及镜像光盘，并卸载或关闭360、电脑管家等娱乐软件。2.下载完成后打开VM 3.点击创建新的虚拟机，选择“自定义高级”，点击“下一步” 4.如下图所示，继续点击“下一步” 5.选择安装光盘映像文件，将镜像光盘路径输入，可选择立即安装或稍后安装，（此次以稍后安装为参考）点击“下一步” 6.选择客户操作系统“Linux”
内容介绍这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。看过这篇博客，你将了解：Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其
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2024-08-22 12:54:19
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在使用Hugging Face下载LLaMA模型镜像的过程中，许多用户可能会遇到各种问题。本文旨在系统地记录解决“huggingface模型镜像下载LLaMA”的过程，涵盖从背景定位到最佳实践的各个方面。
### 背景定位
对于机器学习工程师和研究者而言，模型下载和使用是日常工作的一部分。具体到Hugging Face平台，LLaMA（Large Language Model Meta AI）
本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用Auto Model，这些类将根据给定的checkpoint实例化模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关详细信息，请查看：AutoModel文档。请随意修改代码，使其更具体，并使其适应你的特定用例
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2024-06-06 16:31:19
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本文是作者在使用huggingface的datasets包时，出现无法加载数据集和指标的问题，故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的，后面介绍指标的。系统环境： 操作系统：Linux Python版本：3.8.12 代码编辑器：VSCode+Jupyter Notebook datasets版本：2.0.0数据集的：
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2024-07-24 14:34:01
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论文为山世光老师组2018 cvpr的作品。 人脸3D变换基础：平面内旋转(左右歪头问题)：roll，本人重点讨论的问题平面外左右旋转(正脸，侧脸问题)：yaw平面外俯仰(仰头，低头问题)：pitch方向相关人脸检测的思路： (a) 使用数据增强的方法，增加各种角度的人脸进行训练，该思路大大的依赖于样本的多样性，同时为了让网络能同时学到这么多的信息，也需要一个较大的网络结
没说明的一路下一步安装完毕可以使用添加本地环境配置git config --global user.name "liuboss"
git config --global user.email "2456325305@qq.com"配置成功检查配置文件下载上传命令 -------------------------------------创建Git仓库初始化仓库#
几何课上，没有圆规三角尺和粉笔末，学生人手一台平板电脑，注意力全部跟随着老师动态演示的3D几何图形；地理课上，通过头戴式MR设备，学生可以更直观感受宇宙星空……如今，这些场景已经越来越多出现在国内学校的课堂中。2018年8月28日，微软发布面向中国教育用户的Surface Go二合一平板电脑，并宣布携手北京市八一学校打造“微软创新学校”，将为八一学校量身定制丰富的科技课程和应用场景。据悉，双方将充
在做 Ai 应用开发或者学习的时候，我们经常需要下载各种模型，而 huggingface 的模型下载速度很慢或者根本就连不上，这里推荐一个 huggingface 的镜像站，速度很快，可以大大提高我们的效率。推荐一个 huggingface 的镜像站：https://hf-mirror.com/使用教程视频演示示例pip install -U huggingface_hubimport os
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因为项目和毕设的缘故，做了挺多关于Bert分类的实际操作的，本文主要记录下transformers库中使用较多的类。 在本文中，你将看到huggingface(hf)中Bert模型的简单介绍BertConfig，BertTokenizer，BertModel的简单使用Bert(Bidirectional Transformer for Language Understanding)通过MLM和NS
本文为社区成员 Jun Chen 为 百姓 AI 和 Hugging Face 联合举办的黑客松所撰写的教程文档，欢迎你阅读今天的第二条推送了解和参加本次黑客松活动。文内含有较多链接，我们不再一一贴出，请 点击这里 查看渲染后的 Notebook 文件。随着人工智能和大模型 ChatGPT 的持续火爆，越来越多的个人和创业者都想并且可以通过自己创建人工智能 APP 来探索这个新兴领域的机会。只要你
Hugging Face 是一家在自然语言处理和人工智能领域著名的公司，以开发开源的软件库和工具为主要贡献，其中最受欢迎的是 Transformers 库，广泛应用于诸如语言翻译、情感分析和问答等多种自然语言处理任务。此外，Hugging Face 还开发了一些商业产品，例如 Hugging Face Spaces 和 Hugging Face Datasets，为构建和部署自然语言处理模型提供工
目录1.本文改进2.模型结构3.训练模型4.预测数据5.实验结果6.模型比较7.结论分析 8.数据集分析 9.完整代码 1.本文改进本文主要是使用VGG-Face模型（卷积层不变，改变全连接层）在Adience数据库上进行年龄估计。在深度神经网络中，由于深度神经网络有数百万个参数，由于它们有若干层和数千个节点，因此过拟合问题变得更加严重。所有用于年龄分类和预测的数据库
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2024-10-30 10:56:31
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# 使用 Hugging Face Java 模型的指南
Hugging Face 是一个广受欢迎的自然语言处理平台，其中包含大量预训练的模型、工具和框架，主要以 Python 生态系统为主。然而，在 Java 环境中也有越来越多的需求，因此使用 Hugging Face 提供的模型变得愈发重要。
本文将介绍如何在 Java 中使用 Hugging Face 模型，包括设置环境、加载模型和进行
原创
2024-10-23 05:56:57
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huggingface上又很多开源模型，可以直接开箱即用，一个简单的模型使用实例如下：from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
model = BertModel.from_pretraine
模型评估是模型开发过程的不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。在数据挖掘中，使用训练集中的数据评估模型性能是不可接受的，因为这易于生成过于乐观和过拟合的模型。数据挖掘中有两种方法评估模型，验证（Hold-Out）和交叉验证（Cross-Validation）。为了避免过拟合，这两种方法都使用（模型没有遇到过的）测试集来评估模型性能。 验证（Hold-Out
前言深度学习一般分为训练和部署两大部分。训练部分首先也是最重要的是构建网络结构，准备数据集，使用各种框架进行训练，训练要包含validation和test的过程，最后对于训练好的模型要在实际业务中进行使用。训练的操作一般在线下，实时数据来之后在线训练的情况比较少，大多数情况下数据是离线的，已经收集好的，数据更新不频繁的一天或一周一收集，数据更新频繁的可能几十分钟，在线下有大规模的集群开始对数据或模
BERT 在 NLP 领域的地位正如 ResNet 在 CV 领域的地位一样，属于里程碑的进展。目前，BERT 已经成为 NLP 深度学习管道中的重要组成部分。 但 BERT 并不是完美无瑕的，它最大的问题就是：太大。 BERT-base 模型能够包含一亿个参数，较大的 BERT-large 甚至包含 3.4 亿个参数。显然，很难将这种规模的模型部署到资源有限的环境（例如移动设备或嵌入式系
