文章目录摘要亮点1.空洞卷积2.空洞空间金字塔池化（ASPP）3.条件随机场（CRF）4.实现过程部分效果1.分割的数据对比2.分割的效果对比总结摘要本文提出了一种用于语义分割的DeepLab系统，主要有三大贡献：① 使用“空洞卷积”代替传统的普通卷积；② 提出空洞空间金字塔池化（ASPP）有效地解决图像多尺度问题；③ 使用条件随机场（CRF）对特征图进行后处理，解决了图像边界定位，分割不准确的问
之前在开发中遇到一个问题，vue项目结合 element ui 使用。但是 element ui 的样式不一定符合我们的需求，这时我们就需要改变它的样式。比如博主使用到了element ui 的对话框，我想要改变这个对话框标题的颜色，所以我需要在页面中审查元素找到对应的标签。但是当我找到并且复制，然后试图去改变它的样式时，怎么都没办法改变。我以为是权重的问题，所以我加 ! important，但是
DeepAR-概率预测模型介绍DeepAR是Amazon在2017年提出的基于深度学习的时间序列预测方法，目前在Amazon机器学习平台Amazon SageMaker和其开源的时序预测工具库GluonTS里有集成RNN一般常见的RNN模型，如下图，当输入时，通过隐藏层和状态的计算后得到，然后再输入计算后得到，其中，和为具体“预测”的值相当于输入一个序列X，可以得到输出序列O 当然这种情况下Seq
Wide&Deep论文名称：Wide & Deep Learning for Recommender Systems论文链接：https://arxiv.org/pdf/1606.07792.pdf通过wide侧Memorization of feature interactions是很有效的、解释性非常好，但是需要很多的特征工程。对于sparse特征来说，deep神经网络能够实现
知识蒸馏介绍A是效果比较好的大模型，但不适合部署在计算资源有限的小型设备上，可以用知识蒸馏的方法训练一个高效的小模型B。通常只应用于分类任务，且学生只能从头学起知识蒸馏可以分为输出值知识蒸馏和特征值知识蒸馏 小模型预测结果为[1,0,0]，[0,7,0.29,0.01]是教师模型的，而另外两个图片概率为[0.29,0.01] ，也可能是西红柿和香蕉。这个信息对学生是有意义的，我们希望学生
这是一篇保姆级别的"微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型"的操作文章，只要稍微懂点计算机软件知识就可以成功复现此文章中所述内容。
今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测，可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试。著名的推荐模型Wide & deep就是
win10系统可使用的DeepSeek模型（1.5b、8b、14b）
『2022 CCF BDCI』- 阅读理解可解释性评测1、项目介绍深度学习模型在很多NLP任务上已经取得巨大成功，但其常被当作一个黑盒使用，内部预测机制对使用者是不透明的。这使得深度学习模型结果不被使用者信任，增加了落地难度，尤其在医疗、法律等特殊领域。同时，当模型出现效果不好或鲁棒性差等问题时，由于不了解其内部机制，很难对模型进行改进优化。近期，深度学习模型的可解释性被越来越多的人关注。但模型的
由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。它是在一个包含2万亿个英文和中文代币的庞大数据集上从零开始训练的。为了促进研究
原创
2024-09-30 15:41:10
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LoraConfig这个类中可以设置很多参数，但主要的参数没多少，简单讲一讲，感兴趣的同学可以直接看源码。task_type：模型类型：
原创
2024-09-30 15:41:00
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DeepSeek 16B 是一种新兴的深度学习模型，它在自然语言处理和生成领域展示了其强大的性能。本文将深入探讨解决 DeepSeek 16B 相关问题的多个方面，从版本对比开始，到迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展，帮助开发者更好地理解和应用这一技术。
## 版本对比
我们首先来看 DeepSeek 16B 的版本演进史，这有助于理解各个版本的改进之处及应用场景。下图展示了
[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新文章目录[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新0x00 摘要0x01 DIN源码1.1 问题1.2 答案0x02 原理2.1 随机梯度下降SGD2.2 反向传播2.3 自动求导0x03 优化器3.1 Optimizer基类3.2 反向传播过程3.2.1 compute_gradients3.2.2 g
惠普 Pop!_OS 笔记本电脑发售，硬件信息全公开编辑: Alias_Travis
2022-06-04 08:52:00 2上个月，惠普宣布计划发布一款搭载 Pop!_OS 操作系统的笔记本电脑 —— HP Dev One，售价 1099 美元，当时官方并没有公布产品太多的硬件信息，如今随着产品正式发售，HP Dev One 笔记本电脑的完整规格也一同公开了。HP Dev
人工智能artificial intelligence，AI是科技研究中最热门的方向之一。像IBM、谷歌、微软、Facebook 和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。考虑到人们对此感兴趣的程度，我们将不会惊讶于斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论：“越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的社会和经济产生深远的积极
DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有什么区别？参数量的区别，B代表十亿的意思，1.5b代表15亿参数量的意思。除了尺寸大小方面，性能特点、适应场景有啥区别？运行模型的硬件配置有什么限制要求？服务器百科fwqbk.com整理671B是基础大模型，1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景
ollama 是一个强大的本地大语言模型工具，支持多种开源模型，例如 deepseek-r1:8b。通过 Ollama 的 API，我们可以轻松调用这些模型来
蒸馏过程中，教师模型首先对输入数据生成输出概率分布，这些输出被称为“软目标”（soft targets）。生模型则通过学习这些软目标，来近
由70亿个参数组成的高级语言模型 DeepSeek LLM。它是在一个包含2万亿个英文和中文代币的庞大数据集上从零开始训练的。为了促进研
原创
2024-09-30 15:41:05
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这篇文章主要介绍了llama.cpp这一大模型工具的使用。因为已经使用Ollama来run大模型，因此仅介绍了llama.cpp在H
