前言很多人都认为人脸识别是一项非常难以实现的工作，看到名字就害怕，然后心怀忐忑到网上一搜，看到网上N页的教程立马就放弃了。这些人里包括曾经的我自己。其实如果如果你不是非要深究其中的原理，只是要实现这一工作的话，人脸识别也没那么难。今天我们就来看看如何在40行代码以内简单地实现人脸识别。一点区分对于大部分人来说，区分人脸检测和人脸识别完全不是问题。但是网上有很多教程有无无意地把人脸检测说成是人脸识别
一、模型下载 下载FasterRCNN源码 链接：https://pan.baidu.com/s/1r9L76SOoZOJxoKya5byf6Q 提取码：jnjv二、准备数据集 1、利用labelImg对训练目标进行标注 2、将标注后的文件分别放入…\models\research\object_detection\images\路径下test、train文件中，其中包含xml文件和原图。 3、在
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2024-01-20 22:18:07
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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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在这篇博文中，我将与大家分享如何使用“llamafactory”训练自己的大模型的过程。这是一个令人兴奋的探索之旅，涉及到环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等多个方面。以下是我整理的详细步骤，大家可以参考。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境准备充分。首先，我们需要了解技术栈兼容性。在这方面，我画了一个四象限图来帮助展示不同技术的匹配度。
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学Java编程怎么提升自己？有哪些学习网站推荐？Java学习，从入门到初级再到中高级，期间总要经历一些过程，比如说：由之前的机械模仿，到之后的自己改编，再然后自己的开发等等。在学习过程中，从书籍到视频，再到各大网站的交流进步，一步一步建成自己的罗马。下面给大家推荐一些IT技术学习网站，大家可以依据自己的水平做出一个主次先后。 1、Stack overflowSta
在最近的项目实验中，我的工作是实现一个具体的置信度传播算法，为了速度快、并且运行稳定，我用c++语言编写代码，并且在linux环境下编译，采用的数据格式是gml。gml格式是国外科研人员广泛应用的数据格式，结构如下：。。。。。。，这里只展示三个节点。 。。。。。。，这里只展示三条边。 其完整的包含了结点信息，边信息，内容信息，ground
1. 大模型的发展背景1.1 深度学习技术的进步随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术取得了突破性进展。这一技术的快速发展为构建大规模语言模型提供了坚实的基础。从早期的神经网络到深度卷积神经网络，再到如今的多层循环神经网络和Transformer架构，深度学习技术的不断演进，为处理复杂任务和构建强大模型奠定了关键基础。1.2 大规模计算资源的可用性随着信息技术的飞速发展，计算能力的提升为大
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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【背景】最近由于公司项目需要，花了点时间入门了一下深度学习算法。选择deepinsight/insightface项目的Retinaface算法练手，按照项目说明的training步骤无法直接运行，这里把踩过的坑都记录一下。#环境部署这里用的是MXNet的框架，MXNet和CUDA的环境部署不在本文档的范围内，大家自行百度，我的环境是ubuntu 18.04.3\python 3.7\CUDA 1
随着人工智能技术的快速发展，大模型语言模型的出现引起了广泛关注。松果财经消息，昆仑万维和奇点智源合作自研的「天工」3.5即将发布，并将于4月17日启动邀请测试，而这也是中国第一个真正实现智能涌现的国产大语言模型。一、「天工」3.5，“首”当其冲在目前的自然语言处理技术中，大模型是近年来的发展趋势。然而，由于自然语言处理任务需要的是能够理解和推理的智能化，而非简单的模式匹配。因此尽管大模型的规模越来
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2023-12-13 06:35:40
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【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 前言首先来一波地址：happynear大神的第三方caffe：Neil Z大神的第三方caffe：https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6
最近重新学习了Mongodb，总结下了Monogodb的用法，以便以后查看。 备份：
mongodump -h 127.0.0.1 -d spm -o /home/liuwei
还原：
mongorestore -h dbhost -d dbname -directoryperdb /home/liuwei/spm
显示所有数据库：
show dbs;
创建数据库： 如果数据库不
文章目录前言一、环境配置1.安装python3.82.安装pip3.安装CUDA10.14.安装CUDNN5.tensorflow安装6.MaixHub本地训练代码下载二、本地训练使用步骤1.安装依赖2.数据集准备3.开始训练三、训练中可能出现的问题1.版本错误
