• 2024-07-05第12篇:对话生成的挑战与解决方案
    在自然语言处理(NLP)领域,对话生成是一项重要而富有挑战的任务。生成自然且连贯的对话,既需要模型理解上下文,又需要处理生成过程中的各种问题。本文将详细讲解对话生成中的主要挑战及其解决方案,探讨如何提升对话的一致性、自然性与连贯性。我们将通过具体的Python代码示例,展示如
  • 2024-07-04【机器学习】Google开源大模型Gemma2:原理、微调训练及推理部署实战
    目录一、引言二、模型简介2.1 Gemma2概述2.2Gemma2 模型架构三、训练与推理3.1Gemma2 模型训练3.1.1下载基座模型3.1.2 导入依赖库3.1.3量化配置3.1.4分词器和模型实例化3.1.5引入PEFT进行LORA配置 3.1.6样本数据清洗与加载3.1.7模型训练与保存3.
  • 2024-07-04基于CNN的蒙牛评论情感分析(用的Tensorflow,因为不会Pytorch)
    目录一、数据来源二、导相应入的库 三、数据预处理四、模型的构建五、预测函数六、总结一、数据来源 蒙牛评论数据集:共有2000多条数据,其中一列为label,一列为review,label这一列已经分好差评和好评,差评为0,好评为1,好评和差评占比为1比1.二、导相应入的库#导入数
  • 2024-07-04利用swift框架微调面壁小钢炮2.0
    目录注意事项环境准备上传模型上传数据开始微调模型合并合并后推理可能遇到的错误注意事项2.0版本的模型需要大概10GB以上的显存,确保自己的显存够环境准备创建虚拟环境condacreate-nyour_env_namepython==3.10克隆swift仓库gitclonehttps://github.com
  • 2024-07-04基于卷积神经网络的交通标志识别系统(通过TensorFlow构建LeNet-5模型,并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练)
    完成程序下载点此下载1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行;2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通;3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业
  • 2024-07-04基于卷积神经网络的交通标志识别系统(通过TensorFlow构建LeNet-5模型,并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练)
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  • 2024-07-03Transformer问答系统:对话式AI的新纪元
    Transformer问答系统:对话式AI的新纪元Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)领域引起了革命性的变化。特别是在问答系统(QuestionAnswering,QA)中,Transformer模型以其卓越的性能和灵活性,成为了构建高效对话式AI的关键技术。本文将深入探
  • 2024-07-03go基本操作
    1.gowsl环境搭建注意事项:ubuntu必须安装在系统盘(C盘)VSode插件下载:koroFileHeader自动添加注释:VScode自动添加注释_vscode自动注释-CSDN博客go中文下载地址:Go下载-Go语言中文网-Golang中文社区golang开发环境下载:Allreleases-TheGoProgrammingLanguagego中文
  • 2024-07-03keras模型转换onnx模型
    1.keras一般先转换为tensorflow的pb格式,然后再使用tf2onnx转换。2.tensorflow转换为onnxkeras转换tensorflow:参考:https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflowimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportgraph_utilfromtensorflow.pytho
  • 2024-07-03昇思25天学习打卡营第8天|模型权重与 MindIR 的保存加载
    目录导入Python库和模块创建神经网络模型保存和加载模型权重保存和加载MindIR导入Python库和模块        上一章节着重阐述了怎样对超参数予以调整,以及如何开展网络模型的训练工作。在网络模型训练的整个进程当中,事实上我们满怀期望能够留存中间阶段以及最
  • 2024-07-03AI与音乐:终极对决,机械混音师将扬弃人类知识!
    AI与音乐一.引言1.1AI在音乐创作中的应用1.2AI在音乐表演与演奏中的应用二.AI在音乐创作中的应用2.1AI在音乐创作中的应用技术2.1.1深度学习2.1.2遗传算法2.1.3神经网络2.2不同AI算法在音乐创作中的应用2.2.1使用LSTM神经网络模型生成新的音乐2.2.2使用基于
  • 2024-07-03利用中转API部署本地大语言模型
    前言在本文中,我们将展示如何使用中转API地址(http://api.wlai.vip)来部署本地的大语言模型(LLM)。我们将使用Llama2聊天模型作为示例,但该方法适用于所有受支持的LLM模型。本文将包括以下几个步骤:安装所需库、启动本地模型、创建索引和查询引擎,并附上示例代码和可能遇到
  • 2024-07-02YOLOv8改进 | 卷积模块 | 减少冗余计算和内存访问的PConv【CVPR2023】
    秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 
  • 2024-07-02stable diffusion ControlNet使用介绍与进阶技巧
    ControlNet是什么?固定构图、定义姿势、描绘轮廓、单凭线稿就能生成一张丰满精致的插画……它几乎无所不能。有人把它称为AI绘画界的“革命性”突破,但在我看来,它不过是StableDiffusion迈向“工业化”的第一步。ControlNet扩展与模型下载地址扩展地址:https://github.com/Mikubil
  • 2024-07-02python系列&deep_study系列:Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型
    Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型环境配置准备tiny模型模型转换代码Whisper——部署fast-whisper中文语音识别模型whisper:https://github.com/openai/whisper/tree/main参考文章:WhisperOpenAI开源语音
  • 2024-07-02基于java+vue+ssm+jsp保险业务管理系统设计与实现毕业设计实战源码+lw等全套资料
    前言
  • 2024-07-02基于java+vue+ssm+jsp办事大厅政务预约系统+vue毕业设计实战源码+lw等全套资料
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  • 2024-07-02基于java+vue+ssm+jsp办公自动化管理系统java+vue毕业设计实战源码+lw等全套资料
    前言
  • 2024-07-02vue3.4+最新属性变化
    Attribute绑定新增简写方法<!--与:id="id"相同--><div:id></div><!--这也同样有效--><divv-bind:id></div>动态参数<av-bind:[demoName]="url"></a>//简写<a:[demoName]="url"></a>
  • 2024-07-01[Day 20] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
    AI在醫療領域的創新應用隨著科技的快速發展,人工智能(AI)在各行各業的應用越來越廣泛,醫療領域也不例外。AI技術在醫療中的應用不僅提高了診斷的準確性,還改善了病患的治療效果,優化了醫療資源的配置。本篇文章將詳細探討AI在醫療領域的創新應用,並通過代碼實例展示其實際應用。1.
  • 2024-07-01【吴恩达机器学习-week2】可选实验:特征工程和多项式回归【Feature Engineering and Polynomial Regression】
    支持我的工作
  • 2024-07-01【Llama 2的使用方法】
    Llama2是MetaAI(Facebook的母公司Meta的AI部门)开发并开源的大型语言模型系列之一。Llama2是在其前身Llama模型的基础上进行改进和扩展的,旨在提供更强大的自然语言处理能力和更广泛的应用场景。以下是Llama2的一些关键特性和更新点:模型规模:Llama2提供了三种不同规模
  • 2024-07-01text security audit 安全审核-语义模型过滤 敏感内容检测系统
    本项目收集大量的涉及政治、色情、辱骂、暴力违禁等敏感数据,据此微调roberta模型,根据模型对文本内容进行分类打分,进行检测审核;针对业务场景下个性化的数据和需求,可自由定制审核模型的阈值参数,合适的策略配置将有效提升内容审核的召回率和精确率。Thisprojectcollectsalarge
  • 2024-07-01使用 Amazon Bedrock Converse API 简化大语言模型交互
    本文将介绍如何使用AmazonBedrock最新推出的ConverseAPI,来简化与各种大型语言模型的交互。该API提供了一致的接口,可以无缝调用各种大型模型,从而消除了需要自己编写复杂辅助功能函数的重复性工作。文中示例将展示它相比于以前针对每个模型进行独立集成的方式,具有更简单的实
  • 2024-07-01colab上比较DINO
    !gitclonehttps://github.com/facebookresearch/dino.git!pipinstalltimmimporttorchimporttimmfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#加载模型model=torch.hub.load('facebookresearch/dino:main','dino_vits8')mo