• 2024-11-20深入解析 PyTorch 的 BatchNorm2d:原理与实现
    在深度学习中,BatchNormalization是一种常用的技术,用于加速网络训练并稳定模型收敛。本文将结合一个具体代码实例,详细解析PyTorch中BatchNorm2d的实现原理,同时通过手动计算验证其计算过程,帮助大家更直观地理解BatchNorm的工作机制。1.BatchNormalization的基本原理1.
  • 2024-11-20机器学习笔记——KNN(K-Nearest Neighbors,K 近邻算法)
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  • 2024-11-19【淘汰9成NLP工程师的常识题】多头注意力相对于多头注意力有什么优势?
    【淘汰9成NLP工程师的常识题】多头注意力相对于多头注意力有什么优势?重要性:★★★
  • 2024-11-17探索训练人工智能模型的词汇大小与模型的维度
    前一篇:《人工智能同样也会读死书----“过拟合”》序言:你看,人工智能领域的专家都在做什么?他们其实只是在不断试错,因为并没有一种“万能药”——一种万能的算法可以一次性设计出任何人工智能大模型来实现客户的需求。所有的模型在设计和训练过程中都是——验证结构——修改架
  • 2024-11-17探索训练人工智能模型的词汇大小与模型的维度
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  • 2024-11-14数据仓库
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  • 2024-11-13大模型--Megatron TP张量并行-15
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  • 2024-11-13numpy浅用
        numpy是一项python语言编写的,开源的,使用github管理的数据分析工具项目。它使用与matlab相似结构的数组操作单元、矩阵操作单元,两种操作单元十分类似除了一些调用、规格和适配性问题不同,混用的话几乎不影响实际中的轻度使用。市面上很多具体的数据分析和可视化工具
  • 2024-11-12什么是数据仓库缓慢变化维?
    缓慢变化的维度(SCD)是数据仓库和商业智能中的一个关键概念。它们指的是用于管理和跟踪尺寸数据随着时间的推移而变化的方法。这对于保持数据仓库中的历史准确性和确保数据完整性至关重要。一、什么是SCD?定义:缓慢变化的维度是数据仓库结构中那些在不规则的基础上而不是
  • 2024-11-09DE-9IM 空间关系模型
    参考博客:空间拓扑关系描述:9交叉模型(DE-9IM)|会飞的大象DE-9IM空间关系模型-乌合之众-博客园DE-9IM空间关系模型与BoostGeometryLib-SuperVan-博客园简述DE-9IM是DimensionallyExtended9-IntersectionModel的缩写,它是Egenhofer在《pointsettopologic
  • 2024-11-07【YOLOv11改进 - 注意力机制】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力
    介绍摘要通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果,可以生成更清晰的特征表示。然而,通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新颖高效的多尺度注意力(EMA)模块。该模块着重于保留每个通道的信息并减少计算开销,我
  • 2024-11-07数智化实践案例 | 数据赋能业务决策,探索消费品行业财务数智化转型
    爱慕股份是中国知名品牌企业,公司通过全渠道布局渗透细分市场以获取较好的市场份额。截至2020年12月31日,公司零售网络由2156个线下销售终端和以天猫、唯品会为主的线上渠道所组成,其中公司线下直营终端达1725个,2020年直营渠道贡献营收占比59.28%。公司的线下零售网点
  • 2024-11-07如何为管理者设计 360 评估调查题目?
    宣布360评估通常会使管理人员不稳定。同事、下属、管理层甚至客户和供应商通过预先制定的问卷来反馈。360评估可以采用多种形式:从50到300多个问题,例如使用开放式或封闭式问题。但抛开其形式不谈,当360评估与全球人力资源战略保持一致并受其驱动时,它的好处是多方面的。这
  • 2024-11-065个维度对Kubernetes集群优化
    5个维度对Kubernetes集群优化一、节点配额和内核参数调整对于公有云上的Kubernetes集群,规模大了之后很容器碰到配额问题,需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括:虚拟机个数vCPU个数内网IP地址个数公网IP地址个数安全组条数路由表条数持久化存储大小
  • 2024-11-05强化学习如何解决输入状态维度增加的问题
    相关:AIInventsNewBowlingTechniquesITorturedthisAIDoginanEscapeChamberfor1000SimulatedYears强化学习问题很多时候是解决比较复杂的游戏环境的,比如控制机器人打保龄球,在这个游戏中我们需要既能控制机器人保持站立及运行动作的平衡,同时还需要保证机器人可以
  • 2024-11-04热门骨传导耳机推荐:五大高销量骨传导耳机全维度测评分享!
    随着科技的不断进步,骨传导耳机逐渐成为市场上的一股新潮流。与传统的入耳式耳机不同,骨传导耳机通过骨骼传递声音,不仅能够保护听力,还能让用户在享受音乐的同时保持对外界的感知,特别适合运动和户外活动。然而,市场上的骨传导耳机品牌和型号繁多,消费者在选择时往往感到困惑。(上
  • 2024-11-04Cesium专栏-空间分析之剖面分析(附源码下载)
    CesiumCesium是一款面向三维地球和地图的,世界级的JavaScript开源产品。它提供了基于JavaScript语言的开发包,方便用户快速搭建一款零插件的虚拟地球Web应用,并在性能,精度,渲染质量以及多平台,易用性上都有高质量的保证。剖面分析剖面分析从网上找不到比较合理的定义说明,最初
  • 2024-10-31星型模型和雪花模型的区别》
    星型模型和雪花模型是两种常用的数据仓库设计方法,主要差异包括:1.维度表的设计;2.数据冗余程度;3.查询性能;4.数据维护复杂度;5.扩展性和灵活性;6.实现难度;7.适用场景。星型模型以其简单高效的结构适用于大多数业务分析场景,而雪花模型则适用于更复杂的数据分析需求。1.维度表设计星
  • 2024-10-31LoRA原理
    图1描述了LoRA微调的原理,即在原模型的基础上,建立一个旁支模型,旁支模型由A和B两个小矩阵构成,且A@B的维度等于原模型的维度。图1LoRA原理图1的LoRA原理,也可写成式2的等式,权重W的新状态W’,为图10左路WFP16与右路AFP16@BFP16乘积之和,其中W、A、B的上标FP16,意指其矩阵元
  • 2024-10-30基于MATLAB多参数结合火焰识别系统
    一、课题介绍本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法,误识别大,局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的,采用面积增长率,角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频,通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情,并可发出语音报警。
  • 2024-10-30(30-6)基于NLP用户舆情的交易策略:使用增加嵌入维度的深度学习模型
    30.5.4 使用增加嵌入维度的深度学习模型还有继续提升模型性能的空间,特别是因为我们拥有一个相对较大的数据集,并且数据是由专家进行标注的。嵌入层似乎是构建优秀模型的关键,因此我们将尝试一种使用嵌入层的深度学习方法。我们的深度学习模型将使用20,000的词汇表,并将最大文
  • 2024-10-28PyTorch 中常用的函数方法
    文章目录一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法示例代码一、张量操作二、神经网络构建和训练三、其他常用函数和方法PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它提供了丰富的函数和方法来处理张量、构建和训练神经网络。以下是一些PyTorch中常用的
  • 2024-10-26np.random.multivariate_normal函数
    np.random.multivariate_normal是NumPy中生成多元正态分布随机样本的函数。它允许我们指定多个维度(变量)的均值和协方差矩阵,从而生成符合这些参数的随机样本。这个函数常用于模拟多维数据,特别是需要考虑变量间相关性的场景,比如机器学习中的数据生成。函数语法np.random.
  • 2024-10-25kd-tree和ball-tree在算法实现原理上有什么区别
    kd-tree和ball-tree在算法实现原理上的区别主要体现在:1.结构不同;2.划分方式不同;3.查询效率不同;4.应用场景不同;5.空间利用效率不同。总的来说,kd-tree在处理低维数据时效率较高,而ball-tree更适合处理高维数据。kd-tree是一种二叉树结构,而ball-tree则是一种层次化的数据结构。1.
  • 2024-10-24pytorch中的permute()函数的原理
    permute的中文含义是:置换这个就已经解释了一半了。他的功能就是把一个多维张量的维度进行调换。对于一个2维张量来说,例如:a=torch.rand(2,3).那么代码a.permute(1,0)就相当于a.T对于一个三维张量来说,例如:a=torch.rand(2,3,4)代码a.permute(2,0,1)把最初的2,3,4维度,给调整成了