강의 중급 11391
코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.
강의 고급의 17703
코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.
강의 고급의 11398
코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.
2024-04-03 23:27:05 0 1 570
픽셀은 일반적으로 RGB 공간(0~255)에 있지 않습니까? 그렇다면 위 이미지의 숫자는 어떻게 변환됩니까?
2017-06-23 09:13:48 0 2 964
Java - 평균 해시 알고리즘을 사용하여 이미지 지문을 생성합니다. 여러 번 호출한 후에는 반환된 정보가 실제로 일치하지 않습니다.
2017-06-28 09:23:32 0 1 809
문제 2003(HY000) 해결 방법: MySQL 서버 'db_mysql:3306'에 연결할 수 없습니다(111).
2023-09-05 11:18:47 0 1 892
2023-09-05 14:46:42 0 1 777
코스소개：우리는 활성화, 가중치 및 기울기를 4비트로 양자화하는 것이 신경망 훈련 속도를 높이는 데 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 기존 4비트 훈련 방법에는 최신 하드웨어에서 지원하지 않는 사용자 정의 숫자 형식이 필요합니다. 이 기사에서 Tsinghua Zhu Jun 등은 INT4 알고리즘을 사용하여 모든 행렬 곱셈을 구현하는 Transformer 훈련 방법을 제안했습니다. 모델이 빠르게 훈련되는지 여부는 활성화 값, 가중치, 기울기 및 기타 요인의 요구 사항과 밀접한 관련이 있습니다. 신경망 훈련에는 일정량의 계산이 필요하며, 정밀도가 낮은 알고리즘(전체 양자화 훈련 또는 FQT 훈련)을 사용하면 컴퓨팅 및 메모리 효율성이 향상될 것으로 예상됩니다. FQT는 원래의 완전 정밀도 계산 그래프에 양자화기와 역양자화기를 추가하고 값비싼 부동 소수점 연산을 저렴한 저정밀 부동 소수점 연산으로 대체합니다.
2023-07-02 논평 0 961
코스소개：SVM(Support Vector Machine)을 사용하는 OpenCVIn 이미지 분류 작업에서 SVM 훈련을 위한 이미지 특징 추출, 특징 추출은 다음과 같은 역할을 합니다.
2024-12-10 논평 0 472
코스소개：PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법 소개: 클라우드 컴퓨팅 및 빅 데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 처리 및 모델 교육에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 분산 알고리즘과 모델 교육은 효율성, 속도, 확장성을 달성하는 데 핵심입니다. 이 문서에서는 PHP 마이크로서비스에서 분산 알고리즘 및 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 분산 알고리즘과 모델 학습이란 무엇입니까? 분산 알고리즘과 모델 학습은 여러 머신이나 서버 리소스를 사용하여 데이터 처리와 모델 학습을 동시에 수행하는 기술입니다.
2023-09-25 논평 0 1454
코스소개：하이라이트: 연구원들은 인공 지능이 생성한 이미지를 사용하여 매우 상세한 인공 지능 이미지 모델을 훈련하는 StableRep라는 새로운 기술을 제안합니다. StableRep은 학습 프로세스를 개선하기 위해 "다중 "양성 대비 학습 방법"을 사용하여 수백만 개의 레이블이 지정된 합성 이미지를 사용하여 훈련됩니다. 오픈 소스 텍스트-이미지 모델 StableDiffusion에 적용-⚙️StableRep은 ImageNet 분류에서 상당한 성과를 거두었지만 이미지 생성 속도가 느리고 텍스트 프롬프트와 생성된 이미지 모두에서 느립니다. 그들 사이에. 웹마스터 홈(ChinaZ.com) 11월 28일 뉴스: MIT와 Google 연구원
2023-11-29 논평 0 982
코스소개：최근에는 확산 모델이 GAN 및 자기회귀 모델을 능가하고 뛰어난 성능으로 인해 생성 모델의 주류 선택이 되었습니다. 확산 모델(예: SD, SDXL, Midjourney 및 Imagen)을 기반으로 하는 텍스트-이미지 생성 모델은 고품질 이미지를 생성하는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 일반적으로 이러한 모델은 기존 하드웨어에서 효율적인 처리와 정확한 모델 교육을 보장하기 위해 특정 해상도로 교육됩니다. 그림 1: SDXL1.0에서 2048×2048 이미지를 생성하기 위해 다양한 방법을 사용한 비교. [1] 이러한 확산 모델에서는 패턴 복제와 심각한 아티팩트가 자주 발생합니다. 예를 들어 그림 1의 맨 왼쪽에 나와 있습니다. 이러한 문제는 훈련 해결 범위를 넘어 특히 심각합니다.
2024-04-08 논평 0 1301
