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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17750

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11450

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Kürzlich hielt Sebastian Raschka, ein bekannter Forscher auf dem Gebiet des Deep Learning und Chefpädagoge für künstliche Intelligenz von LightningAI, auf der CVPR2023 eine Keynote-Rede mit dem Titel „ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges“. Um die Forschungsergebnisse mit mehr Menschen zu teilen, hat Sebastian Raschka die Rede in einem Artikel zusammengefasst. Der Artikel untersucht, wie das PyTorch-Modelltraining mit minimalen Codeänderungen skaliert werden kann, und zeigt, dass der Schwerpunkt auf der Nutzung von Mixed-Precision-Methoden und Multi-GPU-Trainingsmodi statt auf Maschinenoptimierungen auf niedriger Ebene liegt. Artikelverwendungsansicht

2023-08-14 Kommentar 0  975

Kurseinführung：Die Voreingenommenheit eines Sprachmodells besteht darin, dass es bei der Generierung von Text auf bestimmte Personengruppen, Themen oder Themen ausgerichtet sein kann, was dazu führt, dass der Text unvoreingenommen, neutral oder diskriminierend ist. Diese Verzerrung kann auf Faktoren wie die Auswahl der Trainingsdaten, das Design des Trainingsalgorithmus oder die Modellstruktur zurückzuführen sein. Um dieses Problem zu lösen, müssen wir uns auf die Datenvielfalt konzentrieren und sicherstellen, dass Trainingsdaten unterschiedliche Hintergründe und Perspektiven umfassen. Darüber hinaus sollten wir Trainingsalgorithmen und Modellstrukturen überprüfen, um ihre Fairness und Neutralität sicherzustellen und so die Qualität und Inklusivität des generierten Textes zu verbessern. Beispielsweise kann es zu einer übermäßigen Ausrichtung auf bestimmte Kategorien in den Trainingsdaten kommen, was dazu führt, dass das Modell diese Kategorien bei der Textgenerierung bevorzugt. Diese Verzerrung kann dazu führen, dass das Modell bei der Verarbeitung anderer Kategorien eine schlechte Leistung erbringt, was sich auf die Leistung des Modells auswirkt. Darüber hinaus kann es zu Abweichungen im Design des Modells kommen.

2024-01-22 Kommentar 0  467

Kurseinführung：Beim maschinellen Lernen werden Support Vector Machines (SVM) häufig zur Datenklassifizierung und Regressionsanalyse verwendet und sind diskriminante Algorithmusmodelle, die auf Trennungshyperebenen basieren. Mit anderen Worten: Bei gegebenen beschrifteten Trainingsdaten gibt der Algorithmus eine optimale Hyperebene zum Klassifizieren neuer Beispiele aus. Das SVM-Algorithmusmodell (Support Vector Machine) stellt Beispiele als Punkte im Raum dar. Nach der Zuordnung werden Beispiele verschiedener Kategorien so weit wie möglich unterteilt. Zusätzlich zur Durchführung einer linearen Klassifizierung können Support-Vektor-Maschinen (SVMs) effizient eine nichtlineare Klassifizierung durchführen, indem sie ihre Eingaben implizit in einen hochdimensionalen Merkmalsraum abbilden. Was macht eine Support-Vektor-Maschine? Bei einer Reihe von Trainingsbeispielen wird jedes Trainingsbeispiel mit einer Kategorie entsprechend zwei Kategorien markiert, und dann wird mithilfe des Support Vector Machine (SVM)-Trainingsalgorithmus ein Modell erstellt, um die neuen Beispiele zu klassifizieren

2024-01-24 Kommentar 0  1197

Kurseinführung：In den letzten Jahren wurden erhebliche Fortschritte bei der automatischen Umwandlung von Text in 3D-Inhalte erzielt, angetrieben durch die Entwicklung vorab trainierter Diffusionsmodelle [1, 2, 3]. Unter anderem führte DreamFusion[4] eine effiziente Methode ein, die ein vorab trainiertes 2D-Diffusionsmodell[5] nutzt, um automatisch 3D-Assets aus Text zu generieren, ohne dass ein spezieller 3D-Asset-Datensatz erforderlich ist. Eine wichtige von DreamFusion eingeführte Innovation ist die fraktionierte Destillation (SDS)-Algorithmus. Der Algorithmus nutzt ein vorab trainiertes 2D-Diffusionsmodell, um eine einzelne 3D-Darstellung wie NeRF [6] auszuwerten und sie dadurch zu optimieren, um sicherzustellen, dass das gerenderte Bild aus jeder Kameraperspektive eine hohe Konsistenz mit dem gegebenen Text beibehält. Inspiriert durch den bahnbrechenden SDS-Algorithmus, mehrere

2023-12-15 Kommentar 0  606

Kurseinführung：Nach Jahrzehnten der Grundlagenforschung hat das Gebiet der visuellen Erkennung eine neue Ära des groß angelegten Lernens visueller Darstellungen eingeläutet. Vorab trainierte großformatige Vision-Modelle sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Feature-Learning und Vision-Anwendungen geworden. Die Leistung eines Lernsystems für visuelle Darstellung wird stark von drei Hauptfaktoren beeinflusst: der neuronalen Netzwerkarchitektur des Modells, der zum Trainieren des Netzwerks verwendeten Methode und den Trainingsdaten. Verbesserungen bei jedem Faktor tragen zu einer Verbesserung der Gesamtleistung des Modells bei. Innovationen im Design neuronaler Netzwerkarchitekturen haben im Bereich des Repräsentationslernens schon immer eine wichtige Rolle gespielt. Die Convolutional Neural Network Architecture (ConvNet) hatte einen erheblichen Einfluss auf die Computer-Vision-Forschung und ermöglichte den Einsatz universeller Feature-Learning-Methoden bei verschiedenen visuellen Erkennungsaufgaben, ohne auf künstliche Intelligenz angewiesen zu sein.

2023-04-11 Kommentar 0  1542