无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。人工智能教程项目目录： 数据集： 下载 二分类数据集：cats_and_dogs_filtered文件夹wget https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs
Java的生态系统不断发展，很多人开始询问“Java可以训练模型吗？”这个问题。答案是肯定的，Java可以用来训练机器学习和深度学习模型。本文将详细记录如何在Java中进行模型训练的过程。
## 环境准备
### 软硬件要求
| 组件 | 版本 | 兼容性说明 |
|----------------|
在监督分类中，需创建训练样本来表示类。在多维属性空间中，不同的类应相互隔开。如果某些类互相重叠，可考虑将重叠的类合并为一个类。为检查训练样本的分离程度和分布情况，训练样本管理器 提供了三种评估工具：直方图 窗口、散点图 窗口和统计数据 窗口。可通过管理器上的按钮访问这些工具。 直方图窗口 通过直方图 窗口可对多个训练样本的分布情况进行比较。如果训练样本所表示的类各自不同，则它们的直方图不应
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2024-10-18 08:31:06
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分布式训练总的来说，分布式训练分为这几类：按照并行方式来分：模型并行 v.s. 数据并行
按照更新方式来分：同步更新 v.s. 异步更新
按照算法来分：Parameter Server算法 v.s. AllReduce算法（1）如果有n张GPU，当模型非常大，一张GPU存不下时，使用模型并行——把模型的不同部分交给不同的机器负责，但是这样会带来很大的通信开销，而且模型并行各个部分存在一定的依赖，规
最近由于项目的原因，需要使用Java进行3D建模。Java3D是Java自带的技术，没什么配置难度，拿来入门再适合不过了。本来按照苏若年大神的文章以及足够将两种模型都用Java3D显示出来了，但文章给出的显现效果是不含纹理的，而项目需要生成含纹理的3D模型。因此，本文的重点主要在载入纹理上，算是对苏若年大神文章的小小补充吧。—————————————————————————————————————
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2023-11-06 19:03:21
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首先几个软件要弄明白：1.3dmax 2.maya 3.zbrush 4.Substance painter MD 八猴等。1.3dmax3dmax:各种大大小小建模同上，建模用max感觉好做点，动作建议用Maya，其实也都差不多，二会一就够了，学会用渲染器（如：八猴）调效果图，渲染图，绑骨骼（动作师），花点时间学学刷权重，还有3d的粒子系统，3d做建筑也是比较好的软件，新手可以从道具与小场景开始
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2023-12-11 11:59:30
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华为Model Arts一、产品介绍ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 二、应用场景ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且
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2024-01-29 22:02:15
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深度学习的秘诀(Recipe)在深度学习上其实并没有很容易overfitting因此，深度学习学习好网络后，我们应该先检查Training Data上的正确率，因为模型并不一定能够训练起来。如果NO，这个时候算是underfitting(欠拟合)，你需要先想办法，将训练集训练起来然后才去检查Testing Set上如果这个时候是NO，那么这个时候就是overfitting过拟合——不同的方法用于不
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2023-12-08 10:55:11
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在使用jieba分词模块进行分词的处理之后，由于项目的需要，要写一个java的分词模块。浏览了jieba的GitHub网页之后发现：jieba的java部分已经是好久没有更新过了，并且jieba的java版本功能非常不完善(甚至没有按照词性分词的功能)。不过无可厚非就是了，毕竟jieba的口号是做最好的Python分词。于是我就去网上查阅，发现另外一个评价非常高的分词模块——HanLP分词。&nb
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2023-11-13 11:13:26
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一个模型的记录可能与另一个模型的记录有关。实际就是多张表中记录的关联方法。 例如，销售订单记录与包含客户数据的客户记录相关;它也与它的销售订单行项目记录有关。 练习：创建一个会话模型 我们考虑一个会话的模型:一个会话是在给定的时间给定的听众所教
# iOS 模型合并的实现
作为一名开发者，处理模型合并是一项常见的需求，尤其在多个模型在同一应用中进行交互时。今天我将为你提供一个关于 iOS 模型合并的详细指南，包括流程、每一步具体的代码示例以及相应的解释。
## 流程概述
在进行模型合并之前，我们需要明确整个流程。以下是模型合并的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-08-14 03:41:55
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# iOS模型训练指南
## 整体流程
为了帮助你理解如何在iOS平台上进行模型训练，我将整个流程分为几个步骤，以便你更好地理解和实践。
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型 |
## 具体步
原创
2024-06-22 03:45:26
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1. 训练模型是怎么回事训练模型是指，通过程序的反复迭代来修正神经网络中各个节点的值，从而实现具有一定拟合效果的算法。 在训练神经网络的过程中，数据流有两个方向：正向和反向。正向负责预测生成结果，沿着网络节点的运算方向一层层计算下去。反向负责优化调整模型参数，即用链式求导将误差和梯度从输出节点开始一层层传去，对每层的参数进行调整。训练模型的完整步骤如下：通过正向生成一个值，然后计算该值和真实标签之
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2024-01-27 23:04:39
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前言在我们构建完机器学习模型，经常会遇到训练得到模型无法正确预测，这之后我们往往会采取下面的一些方案：增加训练数据减少特征的个数增加更多的特征增加多项式特征（X1*X2 ...）增大lambda的值减小lambda的值若是不了解模型具体的问题所在，而根据随便拿出一个方案去试错，这往往都是既费力又费心，往往个把月过去了仍然在进行模型的调试。CV 数据集 [数据集处理]将一个数据集先按下面进行划分：T
原文地址： Oracle RAC的优势在于利用多个节点（数据库实例）组成一个数据库，这样在保证了数据库高可用性的情况下更充分的利用了多个主机的性能，而且可以通过增加节点进行性能的扩展。实现Oracle RAC需要解决的关键问题就是多节点进行数据访问时如何保证数据的一致性，Oracle是通过各节点间的私有连接进行内存融合（cache fusion
# 使用 Python 实现表格单元格合并（行合并）
在实际应用中，常常需要对数据进行美化和整理，而合并单元格是常见的需求之一。本文将向你详细讲解如何用 Python 实现行合并的功能。我们将借助 `openpyxl` 库来进行 Excel 文件的操作，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现行合并：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-19 06:18:46
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本文包含以下内容：1.为什么生成模型值得研究2.生成模型的分类3.GAN相对于其他生成模型相比有什么优势4.GAN基本模型5.改进的GANs6.GAN有哪些应用7.GAN的前沿研究一、为什么生成模型值得研究主要基于以下几个原因：1. 从生成模型中训练和采样数据能很好的测试我们表示和操作高维概率分布的能力。而这种能力在数学和工程方面都有广泛的应用。2. 生成模型可以通过很多方
大家好，小编来为大家解答以下问题，python训练好的模型保存py后调用，python训练模型后怎么投入应用，今天让我们一起来看看吧！Source code download: 本文相关源码 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.
在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
使用 tensor
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2024-06-18 14:19:59
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# PyTorch迁移训练与模型合并：一探究竟
迁移学习（Transfer Learning）是深度学习领域中一种重要的方法，它允许我们利用已有的知识来解决新问题。在实际应用中，迁移学习能够极大地提高模型的训练速度与表现。本文将讨论如何在PyTorch中实现迁移学习，并实现模型的合并。
## 什么是迁移学习？
迁移学习的核心思想是将一个问题上训练好的模型部分或全部应用于另一个相关但不同的任务
[论文 - MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark - 2019](https://arxiv.org/abs/1906.07155)
[github open-mmlab/mmdetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)
[Github 项目 - mmdete
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2023-08-27 22:58:16
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