GMM-HMM：包含3个状态，每个状态由一个GMM混合高斯分布(u，D，pi)，每个混合高斯分布包含pi个高斯函数 单个因素的训练过程trainging训练阶段：1. 每个triphone三音子对应一个GMM-HMM。训练时先对齐 找到每个triphone(GMM-HMM)的音频特征MFCC序列X，2. 还要分别确定MFCC序列X里哪些序列属于当前GMM-HMM状态s1、s2、s3。3.
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2024-07-07 17:02:56
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目录一、关系抽取的介绍介绍方法文档级和句子级远程监督难点二、相关工作1、方法2、任务3、远程监督三、相关数据集句子级关系抽取语料库：文档级关系抽取数据集：远程监督数据集：四、参考文献一、关系抽取的介绍介绍关系抽取[1][2]旨在从给定的自然语言文本抽取出实体类型和关系类型的三元组（主体，客体，关系类型）。其中，关系抽取可以为知识图谱的自动构建[3]、搜索引擎、问答等下游任务提供支撑。方法在关系抽取
一、MMA概述 1、MMA的使用2、函数3、表达式4、数值计算和符号计算5、数据的表示6、程序设计----------------------------------MMA可以用两个字概括：强大。用四个字概括：非常强大。代码短是出
看了网上好多YOLOv8训练自己数据集的帖子，都存在一个问题，在远程服务器上该怎样部署？下面是我的步骤：1.前往github下载源码GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite2.准备自己的数据集新建dataset文件夹，文件夹文件如图所示其中VOCdevk
在最近的项目实验中，我的工作是实现一个具体的置信度传播算法，为了速度快、并且运行稳定，我用c++语言编写代码，并且在linux环境下编译，采用的数据格式是gml。gml格式是国外科研人员广泛应用的数据格式，结构如下：。。。。。。，这里只展示三个节点。 。。。。。。，这里只展示三条边。 其完整的包含了结点信息，边信息，内容信息，ground
单元测试unittest核心工作原理unittest中最核心的四个概念是：test case, test suite, test runner, test fixture。一个TestCase的实例就是一个测试用例。什么是测试用例呢？就是一个完整的测试流程，包括测试前准备环境的搭建(setUp)，执行测试代码(run)，以及测试后环境的还原(tearDown)。元测试(unit test)的本质也
Word中如何对齐文字是个老大难问题，很多朋友对此一直是很头疼，非常困惑。没事儿，今天我们一起来捋一捋Word中到底有哪些实用的对齐文字的方法？工作中常见的Word文字对齐有：段落缩进对齐、文字等距对齐、姓名字数不一致对齐、封面文字对齐等。段落缩进对齐这是个常识问题。在中文写作中，就要求段落前空两个汉字的位置。但是在Word中编辑文字时，这两个汉字的位置，绝大多数朋友都是按空格的，这个做法不恰当或
前面两篇文章分别介绍了我们为什么要学习数据分析方法，以及数据分析的一般路径。基本从整体上看到了分析工作的大致模样，但是仍旧如同月下美人，灯下美玉，虽有朦胧之美，但总要仔细看看，才能看的真切。分析工作的轮廓已经画好，从这篇文章开始，我们正式开始总结一些分析方法，为分析工作增添细节和色彩。首先，来看一种最基本的分析方法：逻辑树分析方法。1、是什么？ 逻辑树分析方法 逻
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2024-05-07 20:15:41
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github链接：github.com网络结构===============================================================首先，图像输入特征提取主干，提取特征；其次，特征金字塔上采样到相同的尺寸，并进行特征级联得到特征F；然后，特征F用于预测概率图（probability map P）和阈值图(threshold map T)最后，通过P和F计算近
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2024-10-25 08:37:09
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paddledetection上自带yolox模型文件，修改一些设计即可训练。安装paddledetection 数据集准备训练yolox模型需要的数据集格式为coco的格式。在paddledetection文件夹下的dataset下的coco文件夹中放好自己的数据集。如果你的数据集是其他格式，例如VOC，tools文件夹下也提供了相应的转换代码。python tools/x2coco.
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2024-06-02 22:26:00
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本次成功案例是ubuntu-server-16.04.5
一、我们所处的背景是Linux服务器完全处于无网状态，而且没有装gcc,make等环境。我们在该背景下，安装离线数据包
<一>.首先在一台有网的相同的服务器上进行操作。
1.apt-cache se
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2024-05-25 20:04:46
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ollama 部署 Gemma
在这篇博文中，我将详细记录如何有效部署“ollama”框架下的“Gemma”模型。我会从环境准备开始，逐步带你实现这一过程，包括配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用，确保你在每一步都能轻松跟上。
## 环境准备
首先，我们需要确保在我们的机器上满足软硬件要求。
### 硬件资源评估
在决定部署前，建议使用下图评估您的硬件资源，这是一个典型的四象限图：
下述步骤除1使用root用户操作外，其余均使用postgres用户： 1. 编译安装环境准备 docker centos7.5 添加postgres用户：adduser postgres 给postgres用户设置密码：passwd postgres 给postgres用户赋予权限： 运行visudo命令,找到root ALL=(ALL) ALL，在下面添加一行 postgr
1.简介gbdt全称梯度下降树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 gbdt的面试考核点，大致有下面几个:gbdt 的算法的流程？gbdt 如何
# PyTorch分布式训练：解决大规模模型训练的问题
在深度学习领域，训练大型模型往往需要大量的计算资源。为了加速模型训练，分布式训练应运而生。本文将介绍如何使用PyTorch进行分布式训练，并提供一个简单的示例。
## 什么是分布式训练？
分布式训练是将模型训练的任务分布到多个计算节点上进行并行计算的过程。这种方法可以显著提高训练速度，也能处理更大的数据集和更复杂的模型。PyTorch提
在 CLI 下写 UI 应用前阵子看了一下自己去年写的 Python-视频转字符动画，感觉好糗。。所以几乎把整篇文章重写了一遍。并使用 curses 库实现字符动画的播放。但是感觉，curses 库不是很好用，而且 curses 库不跨平台。官方说明：A cross platform package to do curses-like operations, plus higher level A
翻译来源://pytorch.org/blog/quantization-in-practice/ 量化是一种廉价而简单的方法，可以使深度神经网络模型运行得更快，并具有更低的内存需求。PyTorch提供了几种量化模型的不同方法。在这篇博客文章中，我们将(快速)为深度学习中的量化奠定基础，然后看看每种技术在实践中是怎样的。最后，我们将以文献中关于在工作流程中使用量化的建议作为结束。量化方法
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2024-03-12 22:41:14
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在本文中，你将学习到以下内容：TensorFlow中调用ResNet网络训练网络并保存模型加载模型预测结果
前言在深度学习中，随着网络深度的增加，模型优化会变得越来越困难，甚至会发生梯度爆炸，导致整个网络训练无法收敛。ResNet(Residual Networks)的提出解决了这个问题。在这里我们直接调用ResNet网络进行训练，讲解ResNet细节的文章有很多，这里找了一篇供参考
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2024-04-08 10:25:24
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算法 原理：训练一系列弱模型，每轮训练前为前一轮预测错的样本分配更大的权重参数示例base_estimator:基分类器，默认是决策树，.
原创
2022-07-18 14:51:37
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# Python 进行 AI 训练指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 进行 AI（人工智能）模型的训练。整个流程看似复杂，但我们会逐步分解，每一步都配有必要的代码和说明。这将帮助你逐渐掌握 AI 模型训练的基本技能。
## 整体流程
首先，我们将整个 AI 模型训练的流程总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
