Tim Mamtora将担任IMG实验室负责人，领导这一面向下一代IP的技术孵化器英国伦敦，2021年3月25日 – Imagination Technologies宣布成立IMG实验室（IMG Labs），这是一个负责开发突破性创新技术的专业部门，旨在支撑新型先进半导体产品的开发。IMG实验室的使命是了解半导体行业的未来趋势，并将这些趋势转化为新的可授权技术，助力Imagination的合作伙伴
# 理解深度学习中的 Token Patch
在深度学习的快速发展中，Token Patch作为一种新兴的技术，正在被越来越多的研究者和工程师关注。Token Patch的核心思想是将输入数据分割成多个小块（或称为tokens），并在这些小块上进行进一步处理，以便提取更加丰富的特征信息。在本文中，我们将探讨Token Patch的基本原理、实现方式和应用场景，并通过代码示例加以说明。
## 什
原创
2024-08-18 07:42:40
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目录1 引言2 如何区分Interpretability和Explainability2 为什么机器学习需要Interpretability或Explainability3 怎么提高机器学习模型的InterpretabilityAlgorithmic generalizationPay attention to feature importanceLIME: Local Interpretabl
深度学习 文章目录深度学习前言一、训练准备1.新建 data/voc.names 文件2.新建 cfg/voc.data 文件3.新建 cfg/yolov3.cfg 文件4.anchor聚类5.下载预训练权重文件二、开始训练三、测试总结 前言前面我们配置好了深度学习的环境，也准备好了数据集。一、训练准备训练自己的数据集前，需要修改一些配置文件1.新建 data/voc.names 文件可以复制原有
# 深度学习中前景和背景的区别
## 引言
在计算机视觉领域，深度学习技术逐渐成为图像处理和分析的重要工具。理解前景（Foreground）和背景（Background）的区别，对于有效地应用深度学习方法是非常重要的。本文将深度探讨前景与背景的概念，分析它们的不同特点，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解这些术语。
## 1. 什么是前景和背景？
前景通常指图像中我们关注的主要对象，比如
近日写关于某app数据处理的程序时，总会遇到报错“UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)“ 字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字
# 迁移学习与深度学习的区别
在深度学习的领域中，有许多关键概念和技术，迁移学习是其中重要的一环。本文将通过条理清晰的步骤，帮助初学者理解迁移学习和深度学习之间的区别，同时学习如何实现迁移学习的基本流程。
## 深度学习与迁移学习的概述
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，它利用神经网络通过多层的抽象来学习复杂模式。迁移学习（Transfer Learning）则是一
深度学习和迁移学习的区别
随着人工智能的发展，深度学习与迁移学习的应用逐渐增多，然而许多人在这两个概念上仍存在混淆。今天，我们就来深度探讨这两个方法的区别，帮助大家更好地理解和运用它们的技术。
## 版本对比
首先，我们来看深度学习与迁移学习在特性上的比较。深度学习主要通过构建多层的神经网络对大量原始数据进行处理与训练，而迁移学习则是通过将已有模型对某任务的学习能力迁移到新任务上，达到快速学
其实通常情况下，Autoencoder做数据压缩，性能并不怎么样。以图片压缩为例，想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难，并且要达到这个性能，你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内（例如JPEG不怎么行的某类图片）。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行，你只能在指定类型的数据上获得还可以的效果，但谁知道未来会有啥新需求？在实际应用中用的很少，2012年
传统的图形学和视觉的研究方法，主要还是基于数学和物理的方法。然而随着近几年深度学习在视觉领域取得的卓越的效果，视觉领域研究的前沿已经基本被深度学习占领。在这样的形势之下，越来越多的图形学研究者也开始将目光投向深度学习。在图形学和视觉交叉的领域，一系列问题的研究正在围绕深度学习火热展开，特别是在图像编辑(image editing)和图像生成(image generation)方面，已经初见成效。今
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2023-10-30 15:40:37
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ui中使用好多像按钮等对称的图片，如果使用1/2、1/4图片将大量的节省内存，这里详细说下这个解决方案；unity版本：2018.2.13f1 ugui源码版本2018.2（这里在这个版本基础上修改的）使用的素材有1/2、1/4图片下面1/2图片左边1/2图片左下1/4图片这里新建类MirrorImage继承Image，对Image功能进行扩展 根据ImageType 分为四种扩展：Simple，
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2024-04-17 11:50:08
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papercodemorehttps://arxiv.org/abs/1807.05520https://github.com/facebookresearch/deepclusterhttps://www.youtube.com/watch?v=n2_My2IfBM4伪标签方法用于视觉特征无监督学习的深度聚类聚类是一类无监督学习方法，在计算机视觉中得到了广泛的应用和研究。在使其适应大规模数据集上
如何正确理解用户的诉求是交互过程的核心，近几年随着机器学习和深度学习的发展，语义匹配模型在学术界也有质的飞跃。本文将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地在旅游场景中，同时结合旅游场景做相应的模型改进。一、基于深度学习的语义匹配模型问题匹配模型是机器人进行交互的基础模型，对匹配率的要求较高。传统的做法是直接根据关键词检索或 BM25等算法计算相关性排序，但这种方法的缺点是需要维护大量的同义词典
2.26 基于深度学习的机器翻译研究进展机器翻译研究如何利用计算机实现自然语言的自动转换，是人工智能和自然语言处理的重要研究领域之一。机器翻译大致可分为理性主义和经验主义两类方法。基于理性主义的机器翻译方法 , 主张由人类专家通过编纂规则的方式 , 将自然语言之间的转换规律“传授”给计算机。这种方法的主要优点是能够显式描述深层次的语言转换规律。然而，理性主义方法对于人类专家的要求非常高，不仅能够通
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2023-12-15 12:14:31
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深度学习是一种典型的监督学习方式，基于大量带有标签的数据进行预测（回归问题） 分类（分类问题）强化学习则是通过与环境不断地交互获得奖励，并基于这些奖励调整学习过程以获得全局最优的行为策略。...
原创
2022-06-04 01:14:53
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## 深度学习和强化学习的区别
深度学习和强化学习是当今人工智能领域最热门的两个分支。尽管它们都是机器学习的子领域，但在方法和应用方面存在着明显的区别。本文将介绍深度学习和强化学习的区别，并通过代码示例来解释。
### 深度学习
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。它通过学习大量数据来提取特征和模式，并用于分类、回归和生成等任务。深度学习模型通常由多个层次组成，每个层次都包含多个神经元
原创
2023-09-13 05:05:03
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## 强化学习和深度学习的区别
强化学习（Reinforcement Learning）和深度学习（Deep Learning）是两个在人工智能领域中非常热门的概念。尽管它们都属于机器学习的范畴，但是它们在目标、方法和应用等方面存在显著的区别。
### 强化学习
强化学习是一种通过智能体（Agent）与环境的交互来学习最佳行为策略的方法。智能体在环境中观察当前状态，采取行动并获得奖励或惩罚，
原创
2023-08-03 06:46:54
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patch方法用来更新局部资源，这句话我们该如何理解？假设我们有一个UserInfo，里且真心...
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2023-02-27 15:49:27
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在开发中，有的时候会遇到一些奇奇怪怪的问题，比如说在3D游戏开发中需要制作一个 主角血条或者 敌人血条的时候，一般来说有两种方式，一个是 使用 Canvas 制作一张 Image 进行渲染，一个是使用 SpriteRenderer 进行渲染，如果使用 Image进行渲染的话每一个敌人都得引用一个 Image进行实时的渲染，那么可能效果上没有区别，但是本质上却又很多的差异； Image：使用 Can
原创
2023-02-03 00:53:22
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今天上QQ的时候发现eva不能用了，后来又看到了解决方法，所以想打个补丁，不过不会:-)。后来查了查明白了，写了个总结，分享一下，也不知道以前有没有这方面的东西，希望我这个不是多余的。
创建补丁文件：
代码:
diff -Naur 旧的目录 新的目录 > patch文件或者 diff -Naur 旧的文件 新的文件 > patch文件
对于目录层数的
原创
2009-03-19 15:28:00
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