项目链接
https://
github.com/THUDM/cogdl
前言结构化数据的表示学习在近年备受关注和热捧，图神经网络成为处理这一应用场景下的有力工具，基于随机游走、矩阵分解的方法也依旧保持着生命力。这些方法在搜索推荐、分子和药物生成领域获得了很大的成功。但随之而来的问题是，许多论文的代码未开源或者开源代码的风格多种多样，让使用者在使用时碰到各种
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
Deep Snake本机环境配置：1、系统环境一览：显卡：RTX2060 驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-440.82 CUDA：10.0 Cudnn：7.6.5 Python：3.7.9 Torch： 1.2.0 torchvision：0.4.0 其他的按照Github官网安装就好 关于DeepSnake训练coco数据集的方法，参照博客：Real-Time实例分割DeepSna
iOS MachineLearning 系列（20）—
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2023-06-04 22:49:56
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yolo 学习系列（三）：训练参数与网络参数手把手教你做目标检测（YOLO、SSD）视频链接1 训练参数博主在使用 yolov2-tiny-voc 训练 人 这一类目标物体时，训练过程中在终端输出的参数如图所示，了解这些参数的含义有助于了解训练过程中的训练效果。1.1 训练参数解释Region Avg IOU: 0.196824：表示在当前subdivision内的图片的平均IOU，代表预测的矩形
iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用，也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的AI能力。然而，无论是成熟的API提供的能力，还是各种各样的三方模型，有时候都并不能满足某一领域内的定制化需求。当我们拥有很多的课训练数据，且需要定制化的AI能力时，其实就可以自己训练生成Core
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2023-05-28 19:11:07
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# iOS CoreML实现流程
## 1. 简介
在开始介绍iOS CoreML的实现流程之前，先来了解一下CoreML是什么。CoreML是苹果公司在iOS 11中引入的一个机器学习框架，它允许开发者将训练好的机器学习模型集成到iOS应用中，并利用这些模型来完成各种任务，如图像识别、自然语言处理等。
## 2. 实现流程
接下来，我们将按照以下步骤来实现iOS CoreML：
| 步骤
前几天WWDC上，苹果发布了机器学习框架CoreML 。借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中，根据文档，Core ML是基于Metal和Accelerate开发的，在性能效率上有很高的保证。在 CoreML 中， Apple 定义了一套自己的模型格式，后缀名为： mlmodel，通过 CoreML 框架，以及模型库，可以在 App 层面进行机器学习的功能研发。
去年，Apple推出了Core ML，这是针对Apple开发人员的机器学习世界的一个契机。 在此之前，我们已经将机器学习与诸如AutoCorrect，Siri和可预测键盘之类的技术一起使用，但是Core ML为开发人员带来了更高水平的功能和灵活性。 在WWDC 18期间，Apple宣布了Core ML 2，在本文中，您将学习新功能。 乍看上去 在深入研究Core ML 2带来的变化之前，让我们简
概览 借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中。 所谓已训练模型 (trained model)，指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后，所生成的一组结果。举个例子，通过某个地区的历史房价来训练出一个模型，那么只要指定房间有几卧几卫，就有可能对未来该房间的房价做出预测。Core ML 是领域特定 (domain-specific) 框架和功能的基础所在。C
本文介绍如何用 Relay 部署 CoreML 模型。
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2023-06-26 17:19:17
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iOS MachineLearning 系列（21）——CoreML模型的更多训练模板前面文章中，有介绍如何训练生成定制化需求的 CoreML 模型，以图像分类为例做了演示，文章地址：https://my.oschina.net/u/2340880/blog/9377371Create ML工具还提供了更多训练模版，本篇文章将系统的对其用法进行介绍。一.Object Detection类的模型训练
原创
2023-07-25 15:11:53
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iOS MachineLearning 系列（21）——CoreML模型的更多训练模板2...
原创
2023-07-31 07:46:26
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官方文档：https://developer.apple.com/documentation/coremlCore ML 将机器学习模型集成到应用程序中。Overview 使用 Core ML，您可以将经过训练的机器学习模型集成到应用程序中。 一个训练模型(trained model)是将机器学习算法应用于一组训练数据的结果。该模型基于新的输入数据进行预测。例如，一个被训练在一个地区的历史房屋
一、概述： 当程序在运行的过程中异常终止或崩溃，操作系统会将程序当时的内存状态记录下来，保存在一个文件中，这种行为就叫做core dump。我们可以认为 core dump 是“内存快照”，但实际上，除了内存信息之外，还有些关键的程序运行状态也会同时 dump 下来，例如寄存器信息（包括程序指针、栈指针等）、内存管理信息、其他处理器和操作系统状
今天介绍美国佐治亚理工学院计算机学院的Jimeng Sun团队在AAAI2020的论文，该研究提出了一种分子生成模型的优化策略——CORE（Copy & Refine Strategy），其核心思想是：在每个生成步骤中，CORE将决定是从输入分子复制子结构（Copy）还是加入新的子结构（Refine）。 背景设计具有所需特性的分子或化合物是药物研究中的基本任务， 由于
先决条件请确保安装了 .NET Core 第6 或 7 版本，我这安装的是 7. 一. 领域建模方式Entity Framework （非 Core）支持以下三种建模方式。但 Entity Framework Core 仅支持第一种也就是 Code First。1. Code FirstPOCO：Plain Old CLR Object。内在含义是指那些没有从任何
一，导出onnx模块1.1 运行python .\export.py导出onnx模块 yolov7提供了简单的点对点预测，不需要再重新写NMS，非常方便，于是当然采用--end2end方法啦，命令如下图： 运行时发现没装onnx, 那就安装好了1.2 安装onnxconda install -c conda-forge onnx但是！
Modeling数据库模型映射即将CLR类映射到数据库架构，用于生成实体数据模型(EDM)模型。通常通过DBContext类重写OnModelCreate(DBModelBuilder)来配置模型。使用该对象注册构成的模型类型，并可通过将数据注释应用与类。调用该方法时将运行一组约定以发现初始模型，这些约定将自动发现模型的各个方面(如主键)且还将处理类上指定的任何数据注释。映射关系、属性的方式分为数
将自己的类封成库供别人调用，非常方便，就行xcode中的许多类库一样。那么如何制作自己的类库呢？本人在网上看过很多童鞋的文章，都没有试成功，最后在同事的帮助下搞定。今天有点空闲时间，赶紧记下来，一是跟大家分享，二是怕忘了，今天有同事问我，都感觉有点生了，所以有了这篇文章。 下面教大家一步步制作framework 1、 &nbs
