课程 中级  11472

课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

课程 高级  17750

课程介绍：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

课程 高级  11450

课程介绍：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

课程介绍：近日，深度学习领域知名研究者、LightningAI的首席人工智能教育者SebastianRaschka在CVPR2023上发表了主题演讲「ScalingPyTorchModelTrainingWithMinimalCodeChanges」。为了能与更多人分享研究成果，SebastianRaschka将演讲整理成一篇文章。文章探讨了如何在最小代码更改的情况下扩展PyTorch模型训练，并表明重点是利用混合精度（mixed-precision）方法和多GPU训练模式，而不是低级机器优化。文章使用视

2023-08-14 评论 0  975

课程介绍：语言模型的偏见是生成文本时可能对某些人群、主题或话题存在偏向性，导致文本缺乏公正、中立或包含歧视性。这种偏见可能来自训练数据选择、训练算法设计或模型结构等因素。要解决这个问题，我们需要关注数据多样性，确保训练数据包含各种背景和观点。此外，我们还应审查训练算法和模型结构，确保其公正性和中立性，以提高生成文本的质量和包容性。例如，训练数据中可能存在对某些类别的过度偏向，导致模型在生成文本时更倾向于这些类别。这种偏向可能会导致模型在处理其他类别时表现不佳，影响模型的性能。另外，模型的设计可能存在一些歧

2024-01-22 评论 0  467

课程介绍：在机器学习中，支持向量机（SVM）常被用于数据分类和回归分析，是由分离超平面的判别算法模型。换句话说，给定标记的训练数据，该算法输出一个对新示例进行分类的最佳超平面。支持向量机（SVM）算法模型是将示例表示为空间中的点，经过映射后，不同类别的示例被尽可能划分。除了执行线性分类外，支持向量机（SVM）还可以有效地执行非线性分类，将其输入隐式映射到高维特征空间。支持向量机做什么？给定一组训练示例，并根据2个类别给每个训练示例都各自标记上类别，再通过支持向量机（SVM）训练算法构建一个模型，将新示例分

2024-01-24 评论 0  1197

课程介绍：近年来，在预训练的扩散模型[1,2,3]的发展推动下，自动将文本转化为3D内容取得了重要的进展。其中，DreamFusion[4]引入了一种有效的方法，该方法利用预训练的2D扩散模型[5]从文本中自动生成3D资产，而无需专门的3D资产数据集DreamFusion引入的一项关键创新是分数蒸馏采样(SDS)算法。该算法利用预训练的2D扩散模型对单个3D表示进行评估，例如NeRF[6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。受开创性SDS算法的启发，出现了几项

2023-12-15 评论 0  606

课程介绍：经过几十年的基础研究，视觉识别领域已经迎来了大规模视觉表征学习的新时代。预训练的大规模视觉模型已经成为特征学习（feature learning）和视觉应用的基本工具。视觉表征学习系统的性能在很大程度上受到三个主要因素的影响：模型的神经网络架构、训练网络的方法以及训练数据。每个因素的改进都有助于模型整体性能的提高。神经网络架构设计的创新在表征学习领域一直发挥着重要作用。卷积神经网络架构（ConvNet）对计算机视觉研究产生了重大影响，使得各种视觉识别任务中能够使用通用的特征学习方法，无需依赖人工

2023-04-11 评论 0  1542