读写文件Elasticsearch中的每个索引都分为多个分片，每个分片可以有多个副本。这些副本称为复制组，在添加或删除文档时必须保持同步。如果我们不能做到这一点，那么从一个拷贝上读会得到与从另一个拷贝上读截然不同的结果。我们称之为数据复制模型（data replication model），即保持分片拷贝同步并从中读取数据的过程。Elasticsearch的数据复制模型基于主备份模型，在Micro
# ESRGAN：用Python训练模型提升图像分辨率
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ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks 论文笔记ESRGAN：增强的超分辨率生成对抗网络 1、介绍超分辨率生成对抗网络(SR-GAN)[1]是一项开创性的工作，其能够在单图像超分辨率期间生成逼真的纹理。然而，虚幻的细节常常伴随讨厌的伪像。为了进一步增强视觉质量，我们充分研究了SRGAN的三个关键组
## ESRGAN：用Python训练自己的模型
 就表示 PG 和 Pdata 之间的差异，然后要找一个最好的 G，让这个最大值最小，也就是两个分布之间的差异最小。2.训练G: 使用两个卷积层，小的3×3内核和64个特征映射，然后是批量标准化层[32]和ParametricReLU [28]作为激活函数。 我们用Shi等
概念数据模型（E-R模型）概念数据模型是现实世界第一层次的抽象，是数据库设计人员和用户交流的工具，因此要求概念数据模型一方面应该具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识，另一方面应该简单、直观和清晰，能为不具备专业知识或者专业知识较少的用户所理解。概念数据模型的表示方法很多，其中最常用的是P.P.S. Chen于1976年提出的实体-联系方法（Entity Relation
对Faster RCNN的详解类文章实在是数都数不过来，这些详解类的文章大多是从网络结构角度出发，对于Faster RCNN的训练流程介绍的比较少。从我个人的经历来看，感觉单纯的理解网络结构对Faster RCNN理解的还不够透彻，尤其是生成有效anchor这一块。因此本文从Faster RCNN的训练流程这个角度出发，对Faster RCNN进行详解，重点对anchor相关的操作进行细致分支。本
作者：David Page导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练ResNet，到第4篇文章为止，我们使用单个V100的GPU，可以在79s内训练得到94%的准确率。里面有各种各样的trick和相关的解释，非常好。我们建立了一个基线，在CIFAR10上训练Residual网络达到94%的测试精度，在单个V100 GPU上需要297秒。我们复制了一个基线，在6分钟内训练CIFAR10，然后
在modelarts上使用notebook上使用evs空间默认大小是5G，能满足大部分文本和图片训练模型的需求。如果训练数据稍微超过这个限额，可以适当的扩增下空间。但如果训练对象是视频，或是实际生成过程中的海量数据，这个空间就显得小了，这时候扩增evs空间就显得很不经济了。最近老山便碰到这样的案例，客户的训练数据大约在1T的量级，在obs上存储的数据结构大概如下图所示。your-obs-name
此部分主要讨论knn（k nearest neighbor, k近邻）在k=1情况下，bias, variance和error（MSE）随输入维度p的变化。1. bias-variance拆分首先对误差平方和（mean squared error）进行著名的bias-variance拆分如下： MSE(x0)=Eτ[f(xo)−y^0]2=Eτ[y^0−Eτ(y^0)]2+[Eτ(y^0)−f(
随着人工智能分析图像技术的提高、以及大数据信息的广泛分享，图片搜索还是有很大的发展空间。
我们都曾有过这样的经历，即看到电视里明星或者路人的衣服、手提包或手机很吸引人，很想买一个同款，但是不知道什么牌子，在哪里能买到？
现在，电商平台eBay就发布了两款视觉搜索工具，帮助用户通过他们拍下的、存储的、在网站或其他社交网站上截取的图片，在eBay的商库中寻
文章目录简介1. 数据集2. 模型预测3. 模型训练4. 总结 简介最近忽然看到不是基于kaldi的ASR代码，尝试了一下发现效果还不错，搬上来记录一下。源码地址：https://pan.baidu.com/s/1tFlZkMJmrMTD05cd_zxmAg 提取码：ndrr 数据集需要自行下载。1. 数据集数据集使用的是清华大学的thchs30中文数据，data文件夹中包含（.wav文件和.t
windows下使用pycharm远程连接服务器训练算法模型（上传代码到服务器，配置服务器环境）背景这个背景没什么背景，记录一下如何使用在windows环境下使用pycharm远程连接服务器，并且跑算法模型。使用pycharm的版本为2020.2版本。配置过程上传代码到服务器以fast_abs_rl项目为例子：首先在github上找到项目的路径，clone到你的pycharm里面。如何clone？
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2023-08-14 16:47:08
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数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。__getitem__）。比如 obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法，为了能求得 my_collection[key] 的值，解释器实际上会调用 my_collectio
什么是大模型？模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能力。大模型在诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著的成果。大模型使用了许多高级技术，主要包括以下几个方面：深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深
