Cours Intermédiaire  11396

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17706

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11401

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Récemment, Sebastian Raschka, chercheur bien connu dans le domaine de l'apprentissage profond et éducateur en chef en intelligence artificielle chez LightningAI, a prononcé un discours d'ouverture « ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges » au CVPR2023. Afin de partager les résultats de la recherche avec davantage de personnes, Sebastian Raschka a compilé le discours dans un article. L'article explore comment faire évoluer la formation du modèle PyTorch avec un minimum de modifications de code et montre que l'accent est mis sur l'exploitation de méthodes de précision mixte et de modes de formation multi-GPU plutôt que sur des optimisations de machine de bas niveau. Vue d'utilisation des articles

2023-08-14 commentaire 0  958

Introduction au cours：Le biais du modèle linguistique est que lors de la génération du texte, il peut être biaisé en faveur de certains groupes de personnes, thèmes ou sujets, ce qui rend le texte impartial, neutre ou discriminatoire. Ce biais peut provenir de facteurs tels que la sélection des données d'entraînement, la conception de l'algorithme d'entraînement ou la structure du modèle. Pour résoudre ce problème, nous devons nous concentrer sur la diversité des données et garantir que les données de formation incluent une variété d’arrière-plans et de perspectives. De plus, nous devrions revoir les algorithmes de formation et les structures de modèles pour garantir leur équité et leur neutralité afin d'améliorer la qualité et l'inclusivité du texte généré. Par exemple, il peut y avoir un biais excessif en faveur de certaines catégories dans les données d'entraînement, ce qui amène le modèle à favoriser davantage ces catégories lors de la génération de texte. Ce biais peut entraîner de mauvaises performances du modèle lorsqu'il traite d'autres catégories, affectant ainsi les performances du modèle. De plus, il peut y avoir des divergences dans la conception du modèle.

2024-01-22 commentaire 0  456

Introduction au cours：Dans l'apprentissage automatique, les machines à vecteurs de support (SVM) sont souvent utilisées pour la classification des données et l'analyse de régression, et sont des modèles d'algorithmes discriminants basés sur des hyperplans de séparation. En d’autres termes, étant donné les données d’entraînement étiquetées, l’algorithme génère un hyperplan optimal pour classer de nouveaux exemples. Le modèle d'algorithme de machine à vecteurs de support (SVM) représente les exemples sous forme de points dans l'espace. Après le mappage, les exemples de différentes catégories sont divisés autant que possible. En plus d'effectuer une classification linéaire, les machines à vecteurs de support (SVM) peuvent effectuer efficacement une classification non linéaire, en mappant implicitement leurs entrées dans un espace de fonctionnalités de grande dimension. À quoi sert une machine à vecteurs de support ? Étant donné un ensemble d'exemples de formation, chaque exemple de formation est marqué d'une catégorie selon deux catégories, puis un modèle est construit via l'algorithme de formation de la machine à vecteurs de support (SVM) pour classer les nouveaux exemples en

2024-01-24 commentaire 0  1182

Introduction au cours：Ces dernières années, des progrès significatifs ont été réalisés dans la conversion automatique de texte en contenu 3D, grâce au développement de modèles de diffusion pré-entraînés [1, 2, 3]. Parmi eux, DreamFusion[4] a introduit une méthode efficace qui exploite un modèle de diffusion 2D pré-entraîné[5] pour générer automatiquement des actifs 3D à partir de texte sans avoir besoin d'un ensemble de données d'actifs 3D spécialisé. Une innovation clé introduite par DreamFusion est l'échantillonnage par distillation fractionnée. (SDS). L'algorithme utilise un modèle de diffusion 2D pré-entraîné pour évaluer une représentation 3D unique, telle que NeRF [6], l'optimisant ainsi pour garantir que l'image rendue depuis n'importe quelle perspective de caméra conserve une haute cohérence avec le texte donné. Inspirés par l'algorithme fondateur SDS, plusieurs

2023-12-15 commentaire 0  599

Introduction au cours：Après des décennies de recherche fondamentale, le domaine de la reconnaissance visuelle a marqué le début d’une nouvelle ère d’apprentissage des représentations visuelles à grande échelle. Les modèles de vision pré-entraînés à grande échelle sont devenus un outil essentiel pour l’apprentissage des fonctionnalités et les applications de vision. Les performances d'un système d'apprentissage de représentation visuelle sont grandement affectées par trois facteurs principaux : l'architecture du réseau neuronal du modèle, la méthode utilisée pour entraîner le réseau et les données d'entraînement. Les améliorations de chaque facteur contribuent à l’amélioration des performances globales du modèle. Les innovations dans la conception de l'architecture des réseaux neuronaux ont toujours joué un rôle important dans le domaine de l'apprentissage des représentations. L'architecture de réseau neuronal convolutif (ConvNet) a eu un impact significatif sur la recherche en vision par ordinateur, permettant l'utilisation de méthodes universelles d'apprentissage de fonctionnalités dans diverses tâches de reconnaissance visuelle sans recourir à l'intelligence artificielle.

2023-04-11 commentaire 0  1487