• 2024-07-02探索Batch注释的奥秘:REM与::的细微差别
    探索Batch注释的奥秘:REM与::的细微差别在编写Batch文件时,注释是必不可少的部分,它们帮助我们理解代码的意图和逻辑。Batch脚本提供了两种添加注释的方法:REM命令和双冒号::。虽然它们功能相似,但在使用上存在一些细微的差别。本文将深入探讨REM和::在Batch文件中的使用及其区
  • 2024-07-01batchNorm和 layerNorm的区别
    LayerNormalization(层归一化)和BatchNormalization(批量归一化)都是深度学习中常用的归一化技术,用于加速训练过程和改善模型性能。它们的主要区别在于归一化的方式和应用的场景。BatchNormalization(批量归一化):归一化方式:BatchNormalization对每个特征在小批量数据上进行归一
  • 2024-07-01Batch脚本中的用户交互:CHOICE命令的妙用
    Batch脚本中的用户交互:CHOICE命令的妙用在自动化脚本的世界中,Batch文件以其简洁和高效而著称,但有时我们也需要与用户进行交互以获取输入或提供选择。这就是CHOICE命令大放异彩的地方。本文将深入探讨如何在Batch文件中使用CHOICE命令,通过实际代码示例,展示如何利用这一命令
  • 2024-07-01Batch入门学习
    前言Batch脚本是一种古老而又强大的脚本语言,自从MS-DOS时代开始就广泛应用于各种任务的自动化处理。尽管随着操作系统的进化和新技术的出现,Batch脚本的地位不如从前,但它依然是Windows系统管理和自动化任务中的重要工具。Batch脚本具有易学、轻量、灵活等特点,对于系统管理员
  • 2024-07-01LLM大模型基础入门系列之:(四)从头开始编写LLM代码
    〔更多精彩AI内容,尽在「魔方AI空间」公众号,引领AIGC科技时代〕本文作者:猫先生引言本文是LLM基础入门系列的第4篇。在本文中,我们将从头开始实现一个类GPT的transformer。将按照上一篇文章中《LLM大模型基础入门系列之:(三)Transformer架构》描述的步骤对每个部分
  • 2024-06-30深度学习实战之找最大数字
    文章目录前言问题描述生成训练集定义神经网络进行训练模型评估预测前言之前学习了深度学习的概念与基本过程,今天用一个简单的深度学习框架实现最大数字的找寻,理解深度学习的的基本流程。问题描述假设有一个5维数组,
  • 2024-06-30Batch文件中使用tasklist命令:深入掌握进程监控与分析
    在Windows操作系统中,tasklist命令是一个强大的工具,它允许用户查看当前运行的进程和它们的详细信息。在自动化脚本和批处理文件(Batch文件)中使用tasklist可以极大地增强对系统状态的监控能力。本文将详细介绍如何在Batch文件中使用tasklist命令来查看和管理进程。1.tasklist
  • 2024-06-23Spring Batch
    项目是做历史表的Migration锁定一定数量的历史表A,B,C,每张历史表在配置表里有一张记录,包括需要distinct的关键字段,包括分区大小,core大小(逻辑分区)以及一个参数(select_clause,历史表的条件比如时间)举例子,数据库配置表里 历史表A 的distinct字段country_code到60w条数据,分
  • 2024-06-23四. TensorRT模型部署优化-quantization(calibration)
    目录前言0.简述1.校准2.calibrationdataset3.calibrationalgorithm4.如何选择calibrationalgorithm5.calibrationdataset与batchsize的关系总结参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》,链接。记录下个人学习笔记,仅供自己参考本次课
  • 2024-06-23image-classification-dataset
    importtorchtextfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2limporttorchvisiontrans=transforms.ToTensor()fashion_mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST("../data",
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十三-
    Transformers4.37中文文档(四十三)原文:huggingface.co/docs/transformersGIT原始文本:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/git概述GIT模型是由JianfengWang、ZhengyuanYang、XiaoweiHu、LinjieLi、KevinLin、ZheGan、ZichengLiu、CeLiu、L
  • 2024-06-21模型蒸馏的代码
    模型蒸馏importpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,f1_scorefromsklearn.metricsimportroc_auc_scoreimportnumpyasnpimportrandom#设置Python的随机
  • 2024-06-20单细胞测序最好的教程(七): 数据整合与批次效应校正
    作者按本教程将是本系列教程中比较有趣的一章,对于大型的单细胞测序项目来说,数据整合也是不可或缺的一个步骤。本教程首发于单细胞最好的中文教程,未经授权许可,禁止转载。全文字数|预计阅读时间:5000|5min——Starlitnightly区别于我们以往所学的数据整合,在单细胞测序领域,数
  • 2024-06-20PyTorch -- RNN 快速实践
    RNNLayertorch.nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first)input_size:输入的编码维度hidden_size:隐含层的维数num_layers:隐含层的层数batch_first:·True指定输入的参数顺序为:x:[batch,seq_len,input_size]h0:[batch,num_layers,hidden_siz
  • 2024-06-19Java项目开发中异步调用场景控制并发数
    场景项目基于SpringBoot搭建,默认使用TomcatWeb容器,对于每个HTTP请求,TomcatWeb容器会分配1个线程来处理请求。在pom.xml里查看依赖关系:spring-boot-starter-web添加了tomcat-embed-core依赖Tomcat线程池配置可在application.yml配置:server:tomcat:max-threads:5
  • 2024-06-17目标检测算法之YOLO(YOLOv4-YOLOv6)
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  • 2024-06-17手把手教NLP小白如何用PyTorch构建和训练一个简单的情感分类神经网络
        在当今的深度学习领域,神经网络已经成为解决各种复杂问题的强大工具。本文将通过一个实际案例——对Yelp餐厅评论进行情感分类,来介绍如何使用PyTorch构建和训练一个简单的神经网络模型。我们将逐步讲解神经网络的基础概念,如激活函数、损失函数和优化器,并最终实现一
  • 2024-06-17机器学习中的神经网络重难点!纯干货(下篇)
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  • 2024-06-16借助AI进行Odoo-OCA模块的中国本地化自动化翻译
    背景描述最近在参与OCA模块的中文翻译,在线操作Weblate逐条不够丝滑,遂下载po文件使用poedit进行翻译;但是用poedit操作几次之后发现几乎都是重复劳动,本着程序员一个活重复干三遍以上就自动化的原则,驱动通义千问去编写脚本调用AI的接口进行自动化的翻译。LLMAPIProvider用的月
  • 2024-06-14河道漂浮物识别 YOLOv8
    河道漂浮物识别根据智能视频分析,河道漂浮物识别自动分析识别视频图像信息内容,不用人工干涉;河道漂浮物识别监控区域里的河面漂浮物,出现异常状况时更快开展预警信息,真真正正完成预警信息、正常的检验、规范化管理,合理帮助管理者最大限度地降低乱报和少报;还能够查询视频录像,便捷过
  • 2024-06-07BERT+P-Tuning文本分类模型
    基于BERT+P-Tuning方式文本分类模型搭建模型搭建本项目中完成BERT+P-Tuning模型搭建、训练及应用的步骤如下(注意:因为本项目中使用的是BERT预训练模型,所以直接加载即可,无需重复搭建模型架构):一、实现模型工具类函数二、实现模型训练函数,验证函数三、实现模型预测函
  • 2024-06-06Kafka源码分析(六)——Producer:Sender线程——Batch筛选
    作者简介:大家好,我是smart哥,前中兴通讯、美团架构师,现某互联网公司CTO联系qq:184480602,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬学习必须往深处挖,挖的越深,基础越扎实!阶段1、深入多线程阶段2、深入多线程设计模式阶段3、深入juc源码解析阶段4、深入jdk其余源码解析
  • 2024-06-06【深度学习基础】池化层
    池化层(PoolingLayer)在卷积神经网络(CNN)中常用于计算机视觉任务,但在自然语言处理(NLP)任务中也有广泛的应用。池化层在NLP任务中可以帮助提取重要特征,降低数据维度,减少计算量,增强模型的泛化能力。本文将介绍池化层在NLP任务中的应用,并提供一个具体的代码示例。1.什么是池化层
  • 2024-06-06轻量级批处理技术解析
    在日常开发过程中,或多或少我们都会涉及到数据报表、统计分析、定时任务之类的应用场景。针对这些场景,我们可以采用Hadoop生态圈中的相关技术。但是Hadoop是一种重量级的实现方案,实际应用过程中存在入门门槛过高、学习周期过长、开发和维护困难等问题,对于某些体量并不是特别大
  • 2024-06-05实验14-使用cnn完成MNIST手写体识别
    实验14-1使用cnn完成MNIST手写体识别(tf).pyimporttensorflowastf#Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttime#载入数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST',one_hot=True)#设置批次