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车牌识别系统，基于Python实现，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络模型，对车牌数据集图片进行训练最后得到模型，并基于Django框架搭建网页端平台，实现用户在网页端输入一张图片识别其结果，并基于Pyqt5搭建桌面端可视化界面。在智能交通和车辆监控领域，车牌识别技术扮演了至关重要的角色。今天，我们很荣幸地为大家带来一款全新的车牌识别系统，该系统基于Python语言，采用深度学习技术中
本文经授权转载自「图灵社区公众号（ID：ituring_book）」英文原文链接：https://openai.com/research/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision我们训练了一个模型，通过对每个正确的推理步骤进行奖励（“过程监督”）来提高解决数学问题的水平，而不是像之前一样只是简单地奖励最终的正确答案（“结果监
BERT 模型是一种双向变换器，使用掩码语言建模目标和对包含多伦多图书语料库和维基百科的大型语料库的下一句预测的组合进行预训练。BERT 旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练未标记文本的深度双向表示。
以上就是我推荐的7篇入门级别的相关读物，这些内容深刻地影响了我们的数据分析、建模和可视化的理解和实践。
本期文章我们一起探讨大型语言模型的发展历史、语料来源、数据预处理流程策略、训练使用的网络架构、最新研究方向分析（LLaMA、PaLM-E 等），以及在亚马逊云科技上进行大型语言模型训练的一些最佳落地实践等。下期文章，我们将重点讨论动手实践，解读和演示大型语言模型（LLMs）在亚马逊云科技上的部署、编译优化、分布式训练等方面的动手实验，敬请期待。请持续关注 Build On Cloud 微信公众号，
文章目录1. 强化学习2. 序列决策（Sequential decision making）3. 动作空间Reference1. 强化学习（1）定义一个智能体（agent）怎么在一个复杂不确定的环境（environment）里面去极大化它能获得的奖励。（2）过程1: 智能体获取状态，并根据状态输出动作（决策）2: 环境根据执行的决策输出下一状态和该决策获得的奖励（3）强化学习与监督学习的比较（1）
简述 PPOPPO 算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法。通过将“智体”当前的“状态”输入神经网络，最终会得到相应的“动作”和“奖励”，再根据“动作”来更新“智体”的状态，根据包含有“奖励”和“动作”的目标函数，运用梯度上升来更新神经网络中的权重参数，从而能得到使得总体奖励值更大的“动作”判断。月球飞船降落本文根据 gym 来跑强化学习，在该游戏中，“状态”与“奖励”的更新都使用
stable diffusion lora模型训练
快速上手Auto-GPT以及初步体验
又双叒叕种草了家装新风格？想要尝试却又怕踩雷？如果能够轻松Get量身定制的家装风格图，那该多好啊。现在，这一切都成为了可能！
LoRa让我们的微调变得简单，而QLoRa可以让我们使用消费级的GPU对具有10亿个参数的模型进行微调，并且根据QLoRa论文，性能不会显著下降。
医疗领域实体抽取：UIE Slim最新升级版含数据标注、serving部署、模型蒸馏等详解，同时使用FasterTokenizer进行文本预处理加速，整体提速7.6x倍，助力工业应用场景快速落地。
实现了 Text2Video-Zero 中的 Text-To-Video 和 Video Instruct Pix2Pix 两个功能模块，其他功能后续项目会进行更新
UniNeXt: Exploring A Unified Architecture for Vision Recognition论文浅析
了解深度学习是什么，有哪些应用，建立起对深度学习概念的立体认识，最后介绍了深度学习系统的基本构成和深度学习的一般过程。
由领航团团长手把手教你用PaddlePaddle搭建Informer长时间序列模型（2021 AAAI最佳论文）
使用PaddleX的低代码环境实现车辆检测模型训练，并使用内置的paddlehub实现模型服务化部署,打通模型训练到部署整套流程
5. 深度学习：近年来，深度学习技术的兴起，使得神经网络变得更加深层和复杂，同时也需要更多的计算资源和数据支持。总的来说，人工智能神经网络的进化过程是一个不断发展和完善的过程，未来也会有更多的新模型和新算法被提出，为人工智能领域带来更多的进步和突破。4. 递归神经网络（RNN）：20世纪90年代，递归神经网络（RNN）被提出，该模型可以处理序列数据，如语音识别和自然语言处理。2. 多层前馈神经网络
而搭载360智脑·视觉大模型的360视觉云，不仅拥有50+的场景算法可供选择，还可实现算法运行容器化、场景适配规则化、技能与检测结果可视化，尤其适合中小微企业的数字化转型与安防能力建设。算法通用、场景不通用，无法以较低的边际成本解决场景碎片化的问题，同时针对边端算法受限、内存受限等问题也限制了AI的进一步普及与落地，相比之下，大模型则有着更好的泛化能力，有望进一步突破传统算法的精度与数据局限，也能
知乎：紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从 LLaMA 到 Alpaca：大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B 四种版本，其模型参数如下表所示：与原始的 transformer De
stable-diffusion-webui安装过程中的一些问题以及解决方案
整理 |屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）经过不到一年的时间，AI 的发展超乎所有人的想象，也大有失控的风险。就在今天，全球部分顶尖的AI 研究员、工程师和 CEO 就他们认为 AI 对人类构成的生存威胁发出了新的警告，并共同签署了一份只有短短 22 个字的声明：减轻 AI 带来的灭绝风险应该与流行病和核战争等其他社会规模的风险一起成为全球优先事项。这份声明是由总部位于旧金山的非..
1. 数字识别2. 图像识别3. 图像分类4. 目标检测5. 人脸识别6. 文本分类7. 聊天机器人
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“”设计，帮助重新校准信道表示，并使不同的信道组表示相互交互。
内容包括Linux操作系统的基础知识和常用命令行技巧，R编程语言的应用，转录组数据的预处理和差异表达分析，表观组数据的分析方法，以及综合应用和实际项目实践。CADD计算机辅助药物设计设计流程，让学员能够掌握包括PDB数据库、靶点蛋白、蛋白质-配体、蛋白-配体小分子、蛋白-配体结构、notepad的介绍和使用、分子对接、蛋白-配体对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白对接、蛋白-多糖分子对接、蛋白-水合对接、L
安装完之后找了一个实例来测试，目前进展是已经跑通了，但是还没有搞懂细节的部分。先记录一下实现的过程。代码附在文末，先说一下遇到的问题和解决的方法。1.模块导入我使用的编译器是Spyder (tensorflow)，按照之前的方法，安装好tensorflow和opencv后，导入这两个模块已经没有问题了。重点说一下这句：sys.path.append("D:/Pytho...
在GPT注册必须要使用手机号，这个可是有点麻烦的，在网上搜索到了接码平台，通过支付宝支付钱之后就可以使用平台提供的手机号接收短信，就可以注册了。
错误：需要Microsoft Visual C++14.0或更高版本。使用“Microsoft C++构建工具”获取：https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/注意：此错误源于子流程，可能不是pip的问题。
Hello大家好，我是Dream。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于实现各种图像和视频处理任务，包括红绿灯识别。可以帮助自动驾驶汽车、智能交通系统等设备准确地识别红绿灯的状态，以便做出正确的决策。今天，就有Dream带领大家复盘一下计算机视觉中最经典的实验：OpenCV进行红绿灯识别，一起来看看吧~
本文详细阐述了大型语言模型推理性能的几个基本原理，不含任何实验数据或复杂的数学公式，旨在加深读者对相关原理的理解。此外，作者还提出了一种极其简单的推理时延模型，该模型与实证结果拟合度高，可更好地预测和解释Transformer模型的推理过程。为了更好地阅读本文，读者需了解一些Transformer模型的相关先验知识，比如《图解Transformer》的...
总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在数据集广泛，参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，有广泛的应用场景。大语言
第一次接触 ModelScope，记录下在 macOS 上的安装过程。
近来,ChatGPT成为社会各界关注的焦点。从技术领域看,ChatGPT的爆发是深度学习领域演进、发展和突破的结果,其背后代表着Transformer结构下的大模型技术的飞速进展。因此,如何在端侧、边缘侧高效部署Transformer也成为用户选择平台的核心考量。
Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出。不幸的是，这些计算公式在自然语言处理（NLP）社区中并不广为人知。AI非营利研究组织EleutherAI收集整理这些公式，并介绍这些公式的来源和重要性。注：本文主要关注显...
GPT模型作为自然语言处理领域的最前沿技术之一，其未来发展前景非常广阔。作为新时代的程序员，我们需要抓紧时代的浪潮，不断学习和掌握最新的自然语言处理技术，特别是GPT模型相关的技术和应用，以便在日后的职业生涯中不断提高自己的核心技能和竞争力，在新时代的浪潮中站稳时代的风口。
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