1 人脸特征提取算法人脸特征提取算法大体分为基于静态图像的特征提取方法和基于动态图像的特征提取方法。其中基于静态图像的特征提取算法可分为整体法和局部法，基于动态图像的特征提取算法又分为光流法、模型法和几何法。在表情特征提取方法中，研究者考虑到表情的产生与表达在很大程度上是依靠面部器官的变化来反映的。人脸的主要器官及其褶皱部分都会成为表情特征集中的区域。因此在面部器官区域标记特征点，计算
Cisco/Linksys在2003年发布了WRT54G这款无线路由器，同年有人发现它的OS是基于Linux的，然而Linux是基于GPL许可证发布的，按照该许可证Cisco应该把WRT54G 的OS的源代码公开。2003年3月， Cisco迫于公众压力公开了WRT54G的源代码。此后就有了一些基于Cisco源码的第三方路由器固件，OpenWrt就是其中的一个。OpenWrt的
大纲Hugging-Face 介绍Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理Transformers 机器学习框架文本生成推理 (TGI)Hugging FaceHugging-Face -- 大语言模型界的 GithubHugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库，以及允许用户共享机器学习模型和数
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2024-09-09 19:14:29
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目标：在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。NLP的处理流程：对输入的句子进行分词，得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembedding送入到预训练模型，经过attention注意力机制，获得token在句子中的语义embedding向量利用语义embedding向量，
# PyTorch Hugging Bert编码
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型，它在多个NLP任务上取得了很好的效果。PyTorch Hugging Face提供了一个方便的工具库，可以轻松地使用BERT模型进行文本编码。
## BERT简介
BERT是
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2024-06-17 05:38:00
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在当今自然语言处理领域，Hugging Face与LLaMA的组合为开发者提供了强大且灵活的模型选择。然而，当我们尝试申请Hugging Face上的LLaMA模型时，许多用户遇到了一系列的问题。本文将详尽记录解决“hugging face申请LLaMA”问题的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南及最佳实践。
## 背景定位
随着 AI 和机器学习的迅猛发展，LLaMA
一文读懂仿射变换对,我就是标题党，但是会争取一篇文章介绍仿射变换的所有知识点。背景图像常见的变换操作有平移变换，欧几里德变换，相似变换，仿射变换和投影变换。 如果看下面这张图则可以更直观的看出他们的区别：平移变换顾名思义只会对图片进行ｘｙ方向的移动欧几里德变换则在平移变换的基础上加了旋转变换, 能够表示目标的刚体变换。相似性变换是在欧几里德变换基础上加上了缩放和镜像操作仿射变换在相似性变换基础上添
本文主要介绍hugging Face(拥抱脸)的简单介绍以及常见用法，用来模型测试是个好的工具~ 如下图所示左边框是各项任务，包含多模态（Multimodal），计算机视觉(Computer Vision)，自然语言处理(NLP)等，右边是各任务模型。本文测试主要有目录示例1:语音识别1.1.语音识别1.2.语音情绪识别示例2:多模态中的vit模型提取图片特征示例3:自然语言
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2024-07-09 20:43:44
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Hugging Face国内镜像站： https://hf-mirror.com/
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2024-08-12 11:34:19
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大纲 Hugging-Face 介绍 Hugging-Face 大语言模型 LLM 管理 Transformers 机器学习框架 文本生成推理 (TGI) Hugging Face Hugging-F
作为NLP领域的著名框架，Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集。本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集。1.环境HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax。您可以根据HF官方文档安装对应版本，也可以使用矩池云HuggingFace镜像（基于Pytorch），快速启动。矩池云租用机器入门手册如果使用其他镜像，你需要手动
在之前的 博文 中，我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook，跟着一起做！)目前，Transformers 中唯一可用的图 transformer 模型是微软的 Graphormer，因此本文的例子将会基于该模型。我们期待看到大家会使用并集成哪些其他模型进 ?。软件要学习本教程，需要安装 d
大赛简介帝国理工学院联合爱奇艺、格灵深瞳、深见网络科技举办了轻量级人脸识别竞赛ICCV 2019 LFR（Lightweight Face Recognition Challenge），它是今年ICCV人脸识别的一项重要竞赛，吸引了来自全球的292支竞赛队伍参加。此次ICCV LFR挑战赛一共分为四项任务，每项竞赛都有各自的限制和侧重点：Protocol-1 (DeepGlint-Light)图像
Hugging Face Hugging Face 是一个开源的机器学习平台和社区。 库名称主要功能官方资源/文档链接 Transformers 提供数千个预训练模型，用于自然语言处理(NLP)、语音识别、计算机视觉等任务。 https://huggingface.co/docs/transf ...
本文介绍 Hugging face Transformers 库中 Pipeline 的基础用法，它可以帮我们快速调用预训练模型完成各类任务
原创
2024-07-16 10:11:28
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本文介绍 Hugging Face Transformers 库中 Tokenizer 组件的基础用法
原创
2024-07-16 10:11:39
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本文介绍 Hugging face transformers 库中 model 组件的用法
原创
2024-07-16 10:12:12
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要使用Hugging Face的Transformers库下载并使用Qwen1.5预训练模型，你可以按照以下步骤操作：
1.安装Transformers库： 确保你已经安装了transformers库的最新版本，至少是4.37.0，因为Qwen1.5已经被集成到这个版本中。如果还没有安装，可以使用以下命令安装：pip install transformers2.导入必要的模块： 在Python代码
1. CountVectorizerCountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵。 例如矩阵中包含一个元素，它表示词在类文本下的词频。它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数，通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字，通过toarray()可看到词频矩阵的结果。from sklearn.feature_extraction.text
Python Hugging Face是一款用于自然语言处理（NLP）的强大工具，它提供了各种预训练模型，使得开发NLP应用变得更加方便和高效。然而，使用Hugging Face时可能会遇到显存耗尽的问题，特别是在处理大规模数据集或使用大型模型时。本文将介绍如何释放显存以解决这一问题。
## 什么是显存？
显存是显卡上的内存，用于存储图形数据和计算过程中的中间结果。在使用深度学习模型时，显存扮
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2024-03-19 05:39:45
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