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yolov5的完整部署(适合新人和懒人,一键安装)
这篇文章为新人和希望简化部署过程的用户介绍了如何一键安装和配置YOLOv5环境,包括安装Anaconda、设置镜像源、安装PyCharm、创建虚拟环境、下载YOLOv5项目、安装依赖以及在PyCharm中配置和运行项目。
Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解
本文介绍了PyTorch中的BatchNorm2d模块,它用于卷积层后的数据归一化处理,以稳定网络性能,并讨论了其参数如num_features、eps和momentum,以及affine参数对权重和偏置的影响。
【DSW Gallery】COMMON_IO使用指南
COMMON_IO模块提供了TableReader和TableWriter两个接口,使用TableReader可以读取ODPS Table中的数据,使用TableWriter可以将数据写入ODPS Table。
深度学习笔记(十三):IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU、WIOU损失函数分析及Pytorch实现
这篇文章详细介绍了多种用于目标检测任务中的边界框回归损失函数,包括IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU、SIOU和WIOU,并提供了它们的Pytorch实现代码。
基于YOLOv8的人脸表情识别项目【完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用】
本项目基于YOLOv8开发人脸表情识别系统,集成PyQt5图形界面,支持图片、文件夹、视频及摄像头等多种输入方式的表情检测。具备开箱即用的特性,包含完整源码、预训练模型权重与数据集,适合毕业设计、科研及行业应用。功能涵盖单张/批量图片检测、视频实时分析、摄像头流处理等,并可保存结果。项目附带详细训练与部署流程,助力快速构建情绪识别系统。
大语言模型工作原理和工作流程
大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)是一类具有大量参数的深度学习模型,它们在自然语言处理(NLP)领域中,通过处理大量的文本数据来学习语言模式、语法和语义,从而理解和生成人类语言。
大规模语言模型与生成模型:技术原理、架构与应用
本文深入探讨了大规模语言模型(LLMs)和生成模型的技术原理、经典架构及应用。介绍了LLMs的关键特点,如海量数据训练、深层架构和自监督学习,以及常见模型如GPT、BERT和T5。同时,文章详细解析了生成模型的工作原理,包括自回归模型、自编码器和GANs,并讨论了这些模型在自然语言生成、机器翻译、对话系统和数据增强等领域的应用。最后,文章展望了未来的发展趋势,如模型压缩、跨模态生成和多语言多任务学习。
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2月前
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使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型
本文档介绍如何在单GPU和单节点多GPU上使用TensorRT LLM构建和运行Qwen模型,涵盖模型转换、引擎构建、量化推理及LoRA微调等操作,并提供详细的代码示例与支持矩阵。
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