git合并代码方式主要有两种方式，分别为：1、merge处理，这是大家比较能理解的方式。2、rebase处理，中文此处翻译为衍合过程。git rebase操作讲解例子：cd /usr/local/test
mkdir hellogit
cd hellogit # 创建hellogit目录
git init # 初始化git项目
vim readme # 新建readme文件，往里边添加内容
git
论文：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition
代码：https://github.com/deepinsight/insightface0 摘要本文提出了新的监督值：，在进行权重和特征归一化的基础上最大化角度空间的决策边界。还强调了使用深度网络进行人脸识别过程中的网络设置和数据修正的重要性。1 简介目前已经有大
deepseek rag模型是一种用于智能搜索与信息检索的创新性模型，旨在更有效地处理和生成文本，以及从大数据中提取有价值的信息。本文将详细记录解决“deepseek rag模型”的全过程，从环境配置到生态集成，每个步骤都尽量详细，希望能给有相同需求的朋友们提供借鉴。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
安装必要软件
依赖库配置
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
一、移动研发平台EMAS 3.0全新升级欢迎登陆阿里云官网搜索EMAS进行体验！点击进入?移动研发平台EMAS产品详情页1、体验升级：EMAS首采应用设计中心打造的REAL 3D（全真3D）产品全景互动架构，基于自研的WebGL和shader技术，实现场景实时渲染和产品三维互动效果，围绕DevOps协作流串联各个子产品，形成一站式应用平台。2、流程优化：原“工作空间”改为“项目”，进入控制台需要创
一、DeepSeek 大模型1、DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3 大模型DeepSeek-V3 大模型DeepSeek-R1 大模型大模型调用2、DeepSeek 官网访问 DeepSeek-R1
一 前言在图中，如果能把节点表示成合适的数值，能做很多任务，例如节点分类，关系预测，聚类等等。如何把节点表示成计算机能看懂的数值目前也有很多方法，本文主要为大家介绍基于DeepWalk的节点表示方法。从某个节点的邻居中随机挑选一个节点作为下一跳节点的过程称为随机游走(Random Walk，下文简称游走)，多次重复游走过程可产生游走序列。随机游走负责对图进行采样，获得图中节点与节点的共现关系。产生
深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子前言本套课程仍为 kaggle 课程《Intro to Deep Learning》，仍按之前《机器学习》系列课程模式进行。前一系列《Keras入门教程》内容，与本系列有部分重复内容，但重点在于快速入门深度学习中的keras 使用，即从代码入手，快速掌握
文章目录介绍SE 模块SE 模块在其他网络上的应用模型效果SE 模块代码实现SE 模块应用到 ResNet 代码实现介绍SENet 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官赛）的冠军模型，具有复杂度低，参数少和计算量小的优点。另外，SENet 思路很简单，很其中的 SE 模块很容易扩展在已有网络结构如 Inception 和 ResNet 中。SE 模块已经有很多工作在空间维度上来提
一、结论使用id类特征效果很好，很重要dropout对模型性能影响较大dnn层数对模型性能影响大同样数据特征的情况下，deepfm比lr在AUC（ROC）的效果好0.02～0.03只使用id类特征（用户id，物品id）比使用全部特征（包含用户id，物品id）的AUC值差0.005左右，但是训练速度和预测速度大幅度提升。二、应用场景2.1 指标选择应用deepfm和lr模型的目的是给召回阶段的候选集
中新网1月28日电(中新财经记者 吴家驹) 1月28日凌晨，人工智能社区Hugging Face显示，DeepSeek发布了开源多模态AI模型Janus-Pro。据介绍，Janus-Pro是Janus的高级版本，其拥有优化的训练策略，扩展的训练数据以及更大的模型规模，这些改进使得Janus-Pro在多模态理解和文本到图像的指令跟踪能力方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。J
Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation多尺度速度的级联或并行卷积的模块来捕获多尺度上下文，为了解决多尺度目标分割的问题Atrous Spatial Pyramid Pooling module：Atrous空间金字塔池模块该模块探测多个尺度的卷积特征，使用图像级特征编码全局上下文，进一步提高性能tips：提出的“D
DeepLab系列总结DeepLab系列DeepLab V1DeepLab V2DeepLab V3DeepLab V3+DeepLab系列DeepLab网络是由Liang-Chieh Chen（下文以大神指代）与google团队提出来的，是一个专门用来处理语义分割的模型。目前推出了4个（或者说3.5个）版本。最近把四个版本从头撸了一遍，做一个简单的总结。DeepLab V1原文：Semantic
训练一个像DeepSeek这样的高级语言模型是一个复杂的过程，通常需要大量的计算资源和专业知识。以下是训练类似DeepSeek模型的一般步骤，但请注意，具体的实现细节可能因模型的版本和架构而异：数据收集与预处理：
数据收集：收集大量的文本数据，这些数据可能包括书籍、文章、网页内容等。数据的质量和多样性对于训练一个功能强大的模型至关重要。数据清洗：去除数据中的噪声，比如错误的拼写、格式问题等。数据预
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
本文主要参考了 严宽 大神的学习笔记，并在其基础上补充了一点内容，点此查看原文。一、Keras入门-笑脸识别本次我们将：学习到一个高级的神经网络的框架看看如何在几个小时内建立一个深入的学习算法Keras 是为了使深度学习工程师能够很快地建立和实验不同的模型的框架，正如TensorFlow是一个比Python更高级的框架，Keras是一个更高层次的框架，并提供了额外的抽象方法。最关键的是Keras能
1，概述 模型量化属于模型压缩的范畴，模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小，加速模型的推断速度（除了压缩之外，一些模型推断框架也可以通过内存，io，计算等优化来加速推断）。 常见的模型压缩算法有：量化，剪枝，蒸馏，低秩近似以及紧凑模型设计（如mobileNet）等操作。但在这里有些方法只能起到缩减模型大小，而起不到加速的作用，如稀疏化剪枝。而在现代的硬件设备上，其实更关注的是模型推断速度。今天
文章主要介绍了DeepSeek大模型的本地部署方法、使用方式以及API接入相关内容。首先指出可通过下载Ollama来部署DeepSeek-R1模型，并给出了模型不同参数版本及存储信息。接着说明了如何通过Chatbox官网下载并接入DeepSeek API，以及如何接入本地部署模型。最后提及了DeepSeek官网使用和集成工具使用相关内容。
