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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引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
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2024-07-23 15:12:15
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文章目录微调方法Lora(在旁边添加训练参数)Adapter（在前面添加训练参数）Prefix-tuning（在中间添加训练参数）Prompt tuningPEFTPEFT 使用PeftConfigPeftModel保存和加载模型 微调方法现流行的微调方法有：Lora,prompt,p-tunning v1,p-tunning v2,prefix，adapter等等，下面抱着学习的心态进行宏观层
# 使用 SnowNLP 训练自定义模型的完整指南
在自然语言处理（NLP）领域，训练自己的模型是提升产品效果的一个重要环节。SnowNLP 是一个用 Python 编写的中文文本处理工具，适合新手进行文本分析和情感分析。本文将详细介绍如何使用 SnowNLP 训练自定义模型，从准备数据到训练模型的整个流程。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现自定义模型的训练：
| 步骤 | 描
利用PaddleNLP训练自己的模型是一个快速发展的技术领域，适用于各种自然语言处理任务，从文本分类到对话系统的构建，甚至更复杂的应用场景。在不断演进的AI领域，充分利用如PaddleNLP这样的工具，对于研究人员与工程师来说至关重要。
### 适用场景分析
在当今的数据驱动世界，自然语言处理的需求愈加迫切。PaddleNLP不仅提供了丰富的预训练模型，还支持自定义模型的训练，适合用于以下场景：
# 使用 SnowNLP 训练自己的模型
在自然语言处理领域，训练一个合适的模型是开发应用的基础。SnowNLP 是一个用于中文文本处理的 Python 库，提供了一系列的工具，特别是在情感分析、文本分类等任务上表现良好。在这篇文章中，我将指导你如何使用 SnowNLP 来训练自己的模型。
## 整体流程
下面是训练自己模型的整体流程。我们将这个流程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
要点：提供步骤：使用一个经过训练的paddleocr模型继续训练，然后继续优化后使用flask部署到服务器水表数据集：水表数字检测和识别 - 飞桨AI Studio
验证码识别的案例：简单进阶实践：通过OCR实现验证码识别 - 飞桨AI Studio
一 大致步骤安装PaddleOCR模型：使用pip或conda安装PaddleOCR模块，确保可以调用PaddleOCR模型。准备数据集：准备一些O
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2024-07-17 11:18:10
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文章目录 **1、运行环境2、获取本人人脸图片集 3、获取其他人脸图片集 4、cnn训练模型 5、使用模型进行识别**1、运行环境系统: window或linux 软件: python 3.X 、 pycharm (软件安装可以看——最详细的anaconda+python+pycharm安装）2、获取本人图片集获取本人的照片，我们需要通过代码来打开摄像头给自己拍照，如果你自己有照片，也可以用那些现
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2024-06-14 16:28:00
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opencv ---- opencv_haartraining 训练目标检测模型1 样本整理 2 训练参数解读 3 测试demo书写一 目标检测样本整理1 使用labelimg 标注目标图像的label文件（附labelimg配置文件及教程网址：） 2 裁剪只包含目标的图片作为正样本，通过计算iou>0.65确定为正样本（可参考mtcnn中 样本生成的方法得到正负局部样本集），还通过调整io
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2024-05-13 11:06:30
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Tensorflow slim最近在做这个迁移学习，看了一本书，叫《21个项目玩转深度学习》里面的第三章介绍如何用自己的数据集去训练自己的深度模型，当然了 这本书的python版本好像是2.x，用现在的3.会有一些bug,不过去网上都可以解决，在这里我搜到的第三章解决问题的链接(http://www.pianshen.com/article/500471432/)基本都可以解决按照这个连接去解决，
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2023-12-21 16:14:38
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@Author：Runsen上次介绍了Faster-RCNN模型，那么今天就开始训练第一个Faster-RCNN模型。本文将展示如何在水果图像数据集上使用Faster-RCNN模型。这是我目前见到RCNN最好的教程数据集来源：https://www.kaggle.com/mbkinaci/fruit-images-for-object-detection由于很多对象检测代码是相同的，并且必须编写，
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2024-07-17 15:31:36
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做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
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2024-05-13 13:57:08
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使用object detection训练并识别自己的模型1.安装tensorflow(version>=1.4.0)2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录下 - 在linux下 - 进入tensorflow/models/research/目录，运行protoc ob
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2023-10-05 11:35:44
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训练模型通常需要以下几个步骤：数据预处理： 将原始数据转换为可以被模型处理的形式。这包括数据清洗、数据归一化、特征提取等操作。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.data API 来进行数据预处理。定义模型： 使用 TensorFlow 定义模型结构。这包括选择合适的神经网络结构、搭建神经网络层、定义损失函数等。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras API 来定义模型
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2023-10-24 09:08:01
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用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧（上）8.随机你的输入！训练神经网络的一个常见建议是通过在每个时期开始时对输入进行混洗来随机化训练样本。我们可以使用tf.utils.shuffle来实现这个目的：/** Shuffles the array using Fisher-Yates algorithm. */
export function shuffle(array: any[
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2024-06-10 17:54:25
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闲来想完善一下之前做的汽车运动检测的工程，打算认认真真的将整辆车给识别出来，可是唯一的问题是，我手上没有足够的用来做训练的素材，于是从很流行的人脸识别开始，探求一下机器识别的流程如何。花了一些时间，在此作一下笔记。一、使用TBB编译opencv_traincascade.exe会跳到我这篇博文里来的童鞋，多是已经参考网上其他的文章，大概的流程估计已经知晓，文档式的内容我尽量少提。简单的提一下，视觉
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2024-02-24 14:20:21
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文章目录前言0. 环境搭建&快速开始1. 数据集制作1.1 标签文件制作1.2 数据集划分1.3 数据集信息文件制作2. 修改参数文件3. 训练4. 评估5. 其他教程 前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdRes2Net原论文：
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2024-09-01 17:11:44
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准备数据集 自己新建目录 下载识别预训练模型 下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录） 修改配置文件 修改内容： 1.训练后模型存储目录； 2.是否训练可视化； 3.训练数据集图片和标注位置； 4.测试数据集图片和标注位置； 5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。# 训练后模型存储目录
Global:
debug: false
use
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2024-01-05 20:13:14
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网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法，多为tensorflow v1，本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型，在自定义的数据集上进一步训练，所谓fine-tune过程，实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境，从github克隆了models到本地，并安装完成所需要的
美国20世纪最重要的实用主义哲学家约翰·杜威提出一个学习方法，叫做：Learning By Doing，在实践中精进。胡适、陶行知、张伯苓、蒋梦麟等都曾是他的学生，杜威的哲学也影响了蔡元培、晏阳初等人。实验楼以此理念为核心，设计了许多的学习项目，通过动手实践来攻克知识难点，并且比看书看视频更加具有趣味性；希望大家可以试一试。Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以
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2024-09-01 17:07:52
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