超大规模滑坡分割数据集，共34604张图像，全部处理为512×512尺度，涵盖航空，无人机，卫星多种传感器类型，涵盖0.1m-10m不同分辨率影像，数据量3.6GB，标注质量高，全部为原始数据，无增强滑坡分割数据集规模：共34,604张图像，数据量约3.6GB图像尺寸：统一处理为512×512像素传感器类型：涵盖航空、

鄙人生医转码，道行浅薄请多谅解~仅作笔记学习交流常用于多层感知机的隐藏层输出上，丢弃概率是控制模型参数复杂度的超参数一、重新审视过拟合书上说的很好：当面对更多的特征而样本不足时，线性模型往往会过拟合。相反，当给出更多样本而不是特征，通常线性模型不会过拟合。不幸的是

引子前阵子，阿里Qwen2-VL刚刚闪亮登场，感兴趣的小伙伴可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/142332651?spm=1001.2014.3001.5501。这第一的宝座还没坐多久，自家兄弟Ovis1.6版本就来了，20240919阿里国际AI团队开源多模态大模型Ovis1.6。在多模态权威综合评测基准Op

这里主要分析LevelCompactionBuilder::PickCompaction是如何选择输入文件的。SetupInitialFiles();找一个需要compact到下层的SSTfile。只会在score>=1的level里找。score的计算见VersionStorageInfo::ComputeCompactionScore（{%post_linkStorage/'RocksDB代码分析——Compa

极狐GitLab是一个一体化的DevOps平台，内置CI/CD功能。在极狐GitLab15.11中，我们引入了一项令人兴奋的新功能，允许用户为可包含的配置文件定义输入参数。通过在CI模板中使用输入参数的功能，您可以将模板中的任何关键字替换为参数，包括阶段、脚本或作业名称。例如，您可以向所有

​引子2024年8月30号，阿里推出Qwen2-VL，开源了2B/7B模型，处理任意分辨率图像无需分割成块。之前写了一篇Qwen-VL的博客，感兴趣的童鞋请移步（Qwen-VL环境搭建&推理测试-CSDN博客），这么小的模型，显然我的机器是跑的起来的，OK，那就让我们开始吧。一、模型介绍Qwen2-VL的一项关键架构改进是

目录一、神经网络算法概述二、神经网络算法分类三、神经网络算法优缺点和改进3.1神经网络算法优点3.2神经网络算法缺点3.3 神经网络算法改进四、神经网络算法实现4.1 神经网络算法C语言实现4.2 神经网络算法JAVA实现4.3 神经网络算法python实现4.4 神经网络

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文本生成策略文本生成对于许多NLP任务至关重要，例如开放式文本生成、摘要、翻译和更多。它还在各种混合模态应用程序中发挥作用，这些应用程序将文本作为输出，例如语音到文本以及vision-to-text。一些可以生成文本的模型包括GPT2、XLNet、OpenAIGPT、CTRL、TransformerXL、XLM

        本系列的初衷是因为很多时候基础代码不得不重复又重复，所以为了更快更好地学习到新的知识，我就把已经掌握的知识造成自己的轮子吧，等用到的时候直接复制就行了叠甲：虽然不能保证全是原创，有些写法可能烂大街，但肯定是我自己学会了之后可能稍加改动，再敲上去的，知识

模拟键盘输入模拟键盘输入的功能需要依赖Windows函数实现，这个函数是SendInput，它是专门用来模拟键盘、鼠标等设备输入的函数。另外和键盘输入相关的函数还有SendKeys，它是System.Windows.Forms.SendKeys，只能在WinFrom项目中使用，并且它的所有功能都可以由SendInput来实现。另一

在深度学习和模型训练中，利用GPU进行加速是常见的做法，而在拥有多张显卡的情况下，学会查看本地的GPU列表并合理选择分布式并行训练的方法是提高训练效率的重要手段。接下来，我将介绍如何使用Python查看本地的显卡列表，讲解几种常见的分布式训练方法及其具体实现代码，并对这

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数据预处理importosimportpandasaspdimporttorch#创建csv文件os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True)data_file=os.path.join('..','data','house_tiny.csv')#往文件里写内容withopen(data_file,'w

文章目录概要整体架构流程技术细节小结概要使用gradio部署微调后的模型整体架构流程gradio前期学习，以下是一些常见的输入输出组件，有些即可输入也可输出gr.Audio(sources=['microphone','upload'],#音频输入sources，支持录制或者上传音频文件

李沐动手学深度学习V2文章内容说明本文主要是自己学习过程中的随手笔记，需要自取课程参考B站：https://space.bilibili.com/1567748478?spm_id_from=333.788.0.0课件等信息原视频简介中有CSV文件修改读取成张量tensor数据预处理首先(创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值

一、确认本机显卡配置二、下载大模型国内可以从魔搭社区下载，下载地址：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/glm-4-9b-chat/files  三、运行官方代码 importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerdevice="cuda"tokenizer=Aut

引子最近在关注多模态大模型，之前4月份的时候关注过CogVLM（https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/138337071?spm=1001.2014.3001.5501）。模型整体表现还不错，不过不支持中文。智谱AI刚刚开源了GLM-4大模型，套餐里面包含了GLM-4V-9B大模型，模型基于GLM-4-9B的多模态模型GL

一，前言一-1.第四次题集是接着前面的第三次题集的迭代，知识点主要是继承的运用，正则表达式的运用同样少不了，相对于前面一次添加了对选题以及填空题，难度也相对于前一次加大。一-2.第五次题集是新的题集迭代是有关电路的，知识点有抽象类，抽象方法的使用以及继承的使用，同样正则表达式；由

Yolo模型可分为4个维度的概念模型版本、数据集、模型变体（Variants）、动态/静态模型。Yolo各模型版本进展历史Yolov（2015年华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi发布）Yolov2（2016年JosephRedmon发布）Yolov3（2018年JosephRedmon发布）Yolov4（2020年AlexeyBochkovskiy发布）Yolov5（2

GLM-4-9B是智谱AI推出的最新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本。在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均表现出较高的性能。除了能进行多轮对话，GLM-4-9B-Chat还具备网页浏览、代码执行、自定义

简述1、InfluxDBInfluxDB是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。 2、TelegrafTelegraf是一个插件驱动的服务器代理，用于收集和报告指标，并且是TICKStack的第一部分。Telegraf插件可以直接从它运行的系统中获取各种指标，从第三方API中提取指标，甚

2数据预处理为了能用深度学习来解决现实世界的问题，我们经常从预处理原始数据开始，而不是从那些准备好的张量格式数据开始。在Python中常用的数据分析工具中，我们通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。2.1读取数据集举一个

题目描述叶老师有很多学生，在算法竞赛上取得了非常好的成就，在工作后也非常出色。那么你能在信奥上走多远？假设每个人起始分为0，根据以下规则，最后的得分越高，你就能走得越远。（1）如果你对信奥非常感兴趣，加30分，有兴趣或者想去了解产生兴趣加5分，一点也不感兴趣扣30分（2）如果你是5年级及以

2024-03-20：用go语言，自01背包问世之后，小A对此深感兴趣。一天，小A去远游，却发现他的背包不同于01背包，他的物品大致可分为k组。每组中的物品只能选择1件，现在他想知道最大的利用价值是多少？答案2024-03-20：来自左程云。灵捷3.5大体步骤如下：1.定义常量MAXN和MAXM，分别表