• 2024-11-21Transformer 模型全方位解析
    Transformer模型全方位解析引言Transformer模型自从在2017年被提出以来,已经成为了自然语言处理(NLP)领域的主流模型之一。它不仅在机器翻译、文本生成等任务中表现出色,还成为了许多先进模型(如BERT和GPT)的基础。本文将全面解析Transformer模型的概念、工作原理、优势、应用
  • 2024-11-21说说你对属性data-的理解
    data-*属性是HTML5引入的一个自定义数据属性机制,允许开发者在HTML元素上存储自定义数据,这些数据不会影响到页面的布局、样式或其他行为。它本质上提供了一种在HTML中嵌入私有数据的标准化方法,避免使用非标准的属性或全局变量,从而提升代码的可维护性和可读性。以下是dat
  • 2024-11-20ado.net 与lot
    LOT也是“InternetofThings”的缩写,即物联网的意思,软件行业中是这样的。ADO.NET(ActiveXDataObjects.NET)是微软提供的一个数据库访问技术,它是.NET框架的一部分,用于.NET应用程序与数据库之间的交互。ADO.NET提供了一种方法来访问和操作数据库中的数据,它支持多种类型的数据库,包
  • 2024-11-20第一次指令微调大模型记录
    制作数据集fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,f1_scorefromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportdatasetsimportnumpyasnpimporttorchfromllm2vecimportLLM2Vecfromhuggingface_hubimportloginimportos#/root/data/kczx/cac
  • 2024-11-20使用 ROCm 在 AMD GPU 上微调和测试前沿的语音模型
    Fine-tuningandTestingCutting-EdgeSpeechModelsusingROCmonAMDGPUs—ROCmBlogsAI语音代理或语音机器人是通过使用口头语言与人交流而设计的。语音机器人通常用于客户服务和个人助手应用,并有可能进入并革命性地改变人们与技术互动的几乎每个方面,这些方面可以从
  • 2024-11-13HuggingFace 核心组件及应用实战
    带着问题来学习什么是HuggingFace?它的目标是什么?HuggingFace中包含哪些知名的预训练模型?如果我们要在HuggingFace中下载BERT,那么只有一种版本,还是有多种版本可以选择?每一种版本的BERT中,只有一种格式还是有多种格式可以适应多种下游任务?HuggingFace
  • 2024-11-12利用大模型构造数据集,并微调大模型
    一、前言目前大模型的微调方法有很多,而且大多可以在消费级显卡上进行,每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!但是在微调时我们时常面对一个问题,就是数据集问题。网络上有许多开源数据集,但是很多时候我们并不想用这些数据
  • 2024-11-11使用YOLOv8训练无人机检测数据集10158张 txt格式小目标检测 txt标注 标签名UAV 图片与标签一一对应,共计10158张已划分train、val、test
    准备工作安装依赖首先,确保你的开发环境中安装了必要的软件和库。YOLOv8是基于PyTorch框架的,因此你需要安装Python以及PyTorch。安装Python(推荐3.7或更高版本)安装PyTorch:你可以从PyTorch官方网站获取安装命令,根据你的系统配置选择合适的安装方式。克隆YOLOv8的官方仓库
  • 2024-11-11使用YOLOv8训练岩石数据集
    准备工作安装依赖确保你的开发环境中安装了必要的软件和库。YOLOv8是基于PyTorch框架的,因此你需要安装Python以及PyTorch。安装Python(推荐3.7或更高版本)安装PyTorch:你可以从PyTorch官方网站获取安装命令,根据你的系统配置选择合适的安装方式。克隆YOLOv8的官方仓库到
  • 2024-11-11SqlDataAdapter.Fill 方法 (DataTable)
       SqlDataAdapter.Fill方法(DataTable) 在msdn上的解释是 Fill 方法使用关联的 SelectCommand 属性所指定的SELECT语句从数据源中检索行。 与SELECT语句关联的连接对象必须有效,但不需要将其打开。 如果调用 Fill 之前连接已关闭,则将其打开以检索数据,然后
  • 2024-11-10如何训练——草原牛羊马目标检测数据集 数据集拥有3个类别、总计2400张图片 支持YOLO、VOC格式 已经划分为训练集、验证集、测试集 可直接进行YOLOv8使用
    如何使用YOLOv8进行草原牛羊马的目标检测,并提供详细的训练代码和数据集准备步骤。假设你已经有一个包含2400张图片的数据集,并且这些图片已经标注了YOLO格式的标签,且已经分好训练集、验证集和测试集。项目结构深色版本grassland_animal_detection/├──dataset/│
  • 2024-11-10如何使用Yolov8训练——胸部肺结节目标检测数据集 1个类别 精确度P:0.655,召回率R:0.575,mAP50:0.639, 4882张图像,分辨率是1024x1024像素 数据集是txt格式
    同时yolov8n训练100个epoch检测结果如下精确度P:0.655,召回率R:0.575,mAP50:0.639,map50-95:0.289数据集可直接使用,未做任何数据增强等预处理胸部肺结节目标检测数据集该数据集已经包括1个类别分别是:target总计图片4882张图像,分辨率是1024x1024像素数据集是txt格式数
  • 2024-11-10使用YOLOv8训练危险化学品车辆检测数据集,数据集包含4300余张图像,yolo格式标注,共分为大卡车、油罐车、大巴车、小汽车
    数据集介绍数据集概述数据集名称:危险化学品车辆检测数据集车辆类别:共4类,分别为大卡车(truck)、油罐车(tanker)、大巴车(bus)、小汽车(car)图像数量:共4300余张JPG图片标签格式:YOLO格式数据集划分:已划分好训练集、验证集和测试集数据集结构假设你的数据集已经按照以下结构组
  • 2024-11-09使用 PyTorch 实现并测试 AlexNet 模型,并使用 TensorRT 进行推理加速
    本篇文章详细介绍了如何使用PyTorch实现经典卷积神经网络AlexNet,并利用Fashion-MNIST数据集进行训练与测试。在训练完成后,通过TensorRT进行推理加速,以提升模型的推理效率。本文全部代码链接:全部代码下载环境配置为了保证代码在GPU环境下顺利运行,我们将安装兼容
  • 2024-11-09批量计算遥感影像NDVI:Python代码
      本文介绍基于Python中的gdal模块,批量基于大量多波段遥感影像文件,计算其每1景图像各自的NDVI数值,并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。  如下图所示,现在有大量.tif格式的遥感影像文件,其中均含有红光波段与近红外波段(此外也可以含有其他光谱波段,有没有都不影响);我们希望,批
  • 2024-11-08向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
    本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后,本文将聚焦于文本数据,探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索,并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解,而向量数据库
  • 2024-11-08Neural Networks for Image  Classification Duration
    Lab2:NeuralNetworksforImage ClassificationDuration:2hoursTools:JupyterNotebookIDE:PyCharm==2024.2.3(oranyIDEofyourchoice)Python:3.12Libraries:oPyTorch==2.4.0oTorchVision==0.19.0oMatplotlib==3.9.2LearningObjectives:Unders
  • 2024-11-06“SSL 证书验证失败”问题解决方法“urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certifica”
    第一部分:问题描述第二部分:解决方法错误的代码:dataset_train=datasets.MNIST('../data/mnist/',train=True,download=True,transform=trans_mnist)dataset_test=datasets.MNIST('../data/mnist/',train=False,download=True,transform=trans
  • 2024-11-05【图神经网络】 AM-GCN代码实战(1)【pytorch】代码可运行
    AM-GCN网络系列代码实践部分1.环境设置2.代码运行指令2.1命令行执行代码2.1IDE执行(1)2.2IDE执行(2)3.参数选择4.总结代码实践部分本专栏致力于深入探讨图神经网络模型相关的学术论文,并通过具体的编程实验来深化理解。读者可以根据个人兴趣选择相关内容进行学
  • 2024-11-04关于HuggingFace数据的加载
    配置HF镜像注意:如果无法访问HuggingFace可以访问它的国内镜像站,方法如下:先安装依赖:pipinstall-Uhuggingface_hub然后在代码的头部加入下面的环境变量设置,记得一定要加载代码的最前面,在importdatastes之前。importosos.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.co
  • 2024-11-04如何简单理解数据集在IEC61850标准CMS协议中的应用
    在电力自动化领域,IEC61850标准作为变电站通信网络和系统的国际标准,为电力系统的智能化、数字化提供了坚实的支撑。其中,数据集(DataSet)作为IEC61850标准中的一个核心概念,以其独特的设计理念和强大的功能特性,成为了实现高效数据管理与通信的关键,极大地简化了客户端与服务器端之间
  • 2024-11-01【Python实例】hdf文件简介及基于Python导入hdf文件
    【Python实例】hdf文件简介及基于Python导入hdf文件.hdf文件概述hdf工具-HDFView基于Python导入hdf文件实例1:判断是否为hdf文件实例2:打开并读取hdf4文件(地面反照率数据)实例3:绘制图形(地面反照率数据)参考HDF(HierarchicalDataFormat)是一种用于存储和组织大量数据的文
  • 2024-10-31HuggingFace情感分析任务微调
    官方教程地址:https://huggingface.co/learn/nlp-course/zh-CN/chapter3/1?fw=pt部分内容参考:李福林,&计算机技术.(2023).HuggingFace自然语言处理详解:基于BERT中文模型的任务实战.清华大学出版社.HuggingFace将AI项目研发分为四个步骤,准备数据集、定义模型、