在平时的工作中，经常会遇到这样一种情形：一个功能需求，但是可能会根据不同的情况有多种实现方式。比如：我们想制作一个音乐格式转换工具，需要把mp3音乐的格式转换为wav,或者rm格式，或者以后还会增加其他的格式转换需求。根据软件开发的设计宗旨：高内聚；低耦合；隔离变化。我们可以这样来设计，做一个frame实现基本的界面和格式转换调用，我们希望根据用户的选择在框架只调用一个FormatChange接口
学习与记忆 | 记忆的分类及其理论模型 学习与记忆是相互联系的两个过程。简单地说，学习（learning）是获取新知识或新技能的过程，而记忆（memory）则是对所获取信息的保存和读出的过程。学习和记忆一般被认为包括三个主要的阶段： 编码（encoding）是对输入信息的处理与储存，主要分为获取和巩固两个阶段。获取(acquisition)是对感觉通路和感觉分析阶段的输入信息进行登记；巩固(
在Python编程中，"dense"通常与多种上下文相关，其中最常见的就是在机器学习和深度学习领域，特别是与神经网络和张量操作有关的场景。在这些上下文中，"dense"指的是全连接层（或稠密层），它是深度学习模型中的一种基础结构。此外，在数据处理和数组管理中，"dense"也可形容数据的密集存储格式。下面将详细介绍"python中dense"相关的问题，包括如何解决它。
## 问题背景
在进行
随着ChatGPT的火爆，大模型受到的关注度越来越高，大模型展现出的能力令人惊叹。第一个问题：怎样的模型可以称之为大模型呢？一般来说，我们认为参数量过亿的模型都可以称之为“大模型”。而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。第二个问题：大模型的应用有什么条件？大数据和大算力是大模型应用的重要前置
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2024-08-14 09:20:50
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@创建于：20210413 @修改于：20210413 文章目录1、背景2、指定输入数据的尺寸3、核心网络层没有显式的input_shape, input_dim参数，如何传递的?4、*args与**kwargs使用4.1 *args的用法4.2 **kwargs的用法 1、背景在keras.layers的Sequential 顺序模型API中，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，可以通过将层的列表传
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2023-12-17 13:25:26
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最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套：对文档进行切片将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中用户问题转换为向量匹配用户问题向量和向量库中各文本块向量的相关度将最相关的Top 5文本块和问题拼接起来，形成Prompt输入给大模型将大模型的答案返回给用户具体可以参考下图， 这个流程的打通其实特别容易，基本上1天就能把架子搭起来，然后开发好了AP
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2024-06-26 05:14:47
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要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。从分布式训练到大规模训练常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器配置1块AI芯片，这是最简单的训练方式。随着数据量的增加，希望加快模型的训练速度，于是出现了单机多卡，多块AI芯片并行，以一台机器上配置8块AI芯片为例，把数据切分成8份，分别在8块AI芯片上都跑一次B
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2024-08-15 13:59:55
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在深度学习中，`Dense(128)`通常用来表示一个全连接层（Fully Connected Layer），其输出具有128个神经元。在本文中，我将探讨Python中`Dense(128)`的具体含义，以及相关的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展等内容。
### 版本对比
了解`Dense(128)`的定义需要区分版本差异。这里主要考虑Keras的不同版本对比，如1
一、简介： 架构模式是一个通用的、可重用的解决方案，用于在给定上下文中的软件体系结构中经常出现的问题。架构模式与软件设计模式类似，但具有更广泛的范围。 模型-视图-控制器模式，也称为MVC模式。是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）：负责存储系统的中心数据。视图（View）：将信息显示给用户（可以定义多个视图）。控制器（Controller）：处理用户输
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2023-10-01 17:33:40
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文章目录老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?2.线性模型2.1 线性回归2.1.1 什么是回归？哪些模型可用于解决回归问题？2.1.2 线性回归的损失函数为什么是均方差?2.1.3 什么是线性回归？什么时候使用它？2.1.4 什么是梯度下降？SGD的推导？2.1.5 什么是最小二乘法（最小平方法）？2.1.6 常见的损失函数有哪些？2.1.7 有哪些评估回归模型的指标？2.1.8 什么是正规方
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2024-08-19 17:31:01
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数据建模和设计定义数据建模是发现、分析和确定数据希求的过程，用一种称为数据模型的精确形式标识和传递这些数据需求。这个过程是循环迭代的，可能包括概念、逻辑、物理模型业务驱动因素提供有关数据的通用词汇表获取、记录组织内数据和系统的详细信息在项目中作为主要的交流沟通工具提供了应用定制、整合，甚至替换的起点建模方法关系建模多维模型面向对象模型基于事实建模基于时间建模菲关系型建模: 文档数据库、健值数据库、
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2024-10-23 15:18:43
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[ 图像分类 ] 经典网络模型5——DenseNet 详解与复现? Dense Convolutional Network? DenseNet 详解? DenseNet 网络结构? 核心思想? DenseNet 网络特点? DenseNet 复现 ? Dense Convolutional NetworkDense Convolutional Network 就是熟知的 DenseNet（密
本文主要讲解一下 Dense 层的源码，Dense 层即最常用的全连接层，代码很简单，主要是重写了 build 与 call 方法，在我们自定义 Layer 时，也可以参考该层的实现。但是不需要这么复杂，只要写出必要的部分就可以了，参见下一篇博客。1. Layer 类的相关说明参考：TensorFlow函数：tf.layers.Lay
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2024-04-17 10:44:58
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从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行模型训练，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，预训练模型的训练和使用分别对应两个阶段：预训练阶段（pre-training）和 微调（fune-tuning）阶段。预训练阶段一般会在超大规模的语料上，采用无监督（unsupervised）或者弱监督（weak-superv
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2023-08-11 17:07:33
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DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。下图是 DenseNet 的一个示意图。 如果记第 l 层的变换函数为 H_l（通常对应于一组或两组 Batch-Normalization，ReLU 和 Convolution 的操作），输出为 x
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2023-12-12 13:24:03
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《Densely Connected Convolutional Networks》阅读笔记代码地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet首先看一张图： 稠密连接：每层以之前层的输出为输入，对于有L层的传统网络，一共有L个连接，对于DenseNet，则有L(L+1)2。这篇论文主要参考了Highway Networks，Residual Networks
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2024-08-12 13:34:12
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目录模型部署工作ONNX存在的意义ONNX（Open Neural Network Exchange）ONNX示例模型推理示例Batch调整量化量化方式常见问题 模型部署工作训练好的模型在特定软硬件平台下推理针对硬件优化和加速的推理代码训练设备平台： CPU、GPU、DSPONNX存在的意义模型与硬件之间的对应关系适配复杂度mxn的结果，导致开发复杂化、效率较低等问题 使用一种模型表达结构将训练
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2024-08-24 10:26:28
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我们知道在高安全模式下，在主服务器上提交的事务必须同时在镜像服务器上提交成功，否则该事务无法在主数据库上提交。在上面的图中，一个事务在主数据库上提交的步骤包含：客户端程序将事务发送给主数据库服务器SQLServer主数据库服务器 SQL Server为这个事务写日志文件2.1 主数据
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2024-08-04 19:57:48
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介绍了机器学习常用的评估指标
科学家门捷列夫曾经说过“没有测量，就没有科学” 在计算机科学中，特别是在机器学习的领域，对模型的测量和评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，我们才能够快速的发现在模型选择和训练过程中可能出现的问题，迭代地对模型进行优化。 本
卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet 卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）-DenseNet自Resnet提出以后，ResNet的变种网络层出不穷，都各有其特点，网络性能也有一定的提升。本文介绍的最后一个网络是CVPR 2017最佳论文DenseNet，论文中
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2023-12-15 11:47:32
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