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CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，自2006年问世以来，已成推动人工智能、科学计算等领域技术突破的核心引擎。其架构涵盖硬件抽象层、运行时环境及开发工具链三层，通过SIMT架构、内存层次优化等实现性能突破，在金融、医学等多领域广泛应用。CUDA构建了从硬件到软件的闭环生态，拥有庞大开发者群体和行业认证标准。尽管面临华为CANN等开放生态竞争及光子计算等能效挑战，CUDA仍持续进化，其开创的
在AI普及的今天，“提示工程”（Prompt Engineering）已经从"小众技巧"变成了"通用技能"。真正的个性化体验，需要让提示系统"学习你的偏好"，而不是你反复"教AI理解你"。通用大模型（比如GPT-4、Claude 3）就像一家"全能餐厅"，能做全世界的菜，但永远做不出"你妈妈的味道"。而个性化提示系统，就是把这家餐厅改造成"你的专属厨房"——它知道你爱吃辣、不吃香菜、喜欢把糖当成盐
本文提出了一个基于分层强化学习和大型语言模型的协同推理框架（CRF），旨在解决复杂知识图谱问答（KGQA）任务。该框架借鉴了人类的认知过程，将 LLM 的常识先验和 RL 的环境学习能力相结合，构建了一个分层代理来处理复杂问题。高层代理负责识别推理过程中遇到的约束条件，而低层代理则负责选择 KG 中最有希望的关系进行路径推理。通过将 KGQA 任务分解为约束检测和路径推理两个层次，CRF 模型有效
本文将以“智能人才匹配”这一具体场景为例，手把手教你如何用迁移学习的思路，基于预训练语言模型（如BERT）打造一个准确、高效的匹配模型。人才匹配任务的问题定义与数据准备；预训练模型的选择与加载；微调流程的完整实现（从输入构建到训练评估）；模型优化与部署的实践技巧。智能人才匹配本质是文本配对分类任务输入：两个文本序列（简历文本，岗位描述job_text输出：二分类标签（1=匹配，0=不匹配）或连续的
一个会骑自行车的人，学习骑电动车时会更快 —— 因为 “保持平衡”“控制方向” 的经验可以复用；一个精通英语的人，学习法语时会更轻松 —— 因为 “印欧语系的语法结构”“字母发音规律” 的知识可以迁移。将模型在 “源场景”（如骑自行车、学英语）中学习到的通用知识，迁移到 “目标场景”（如骑电动车、学法语）中，减少目标场景的学习成本，提升学习效率。域（Domain）和任务（Task）。
关于强化学习的了解，为以后的Agent开发奠定基础
图像识别作为计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于安防、医疗、自动驾驶等众多领域。然而，传统的图像识别模型训练往往需要大量的标注数据，且训练成本高昂、时间漫长。迁移学习的出现，为解决这些问题提供了新的思路。迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识，迁移到目标任务上，从而减少目标任务对大量标注数据的依赖，加速模型收敛，提升识别效果。对于 AI 架构师而言，掌握迁移学习在图像识别中的应用方法，无疑
return Health.down().withDetail("database", "连接失败: " + e.getMessage()).build();return Health.down().withDetail("redis", "连接失败: " + e.getMessage()).build();// 初始可借数量等于总数量。飞算JavaAI的数据库设计工具不仅自动生成SQL，还提供了
如何解决重装dell R730操作系统时提示 error:bios/legacy boot of uefi-only media
通过电商API接口可以实现获取电商平台商品数据、订单数据、上下架商品、批量处理订单、批量发货、批量购买、买家信息、卖家信息等等功能。商品采集接口、获取商品详情数据、商品主图接口、商品库存接口、含测试入口、请求代码、返回字段解析
大家好，我是爱酱。本篇将会详细梳理迁移学习（Transfer Learning）、域自适应（Domain Adaptation）、域泛化（Domain Generalization）三大常被混淆的核心概念，结合数学公式、典型算法与实际应用场景，帮助你厘清它们的本质区别、联系与工程意义。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每
服务器数据迁移是将数据从一台服务器转移到另一台服务器的过程，可能是为了硬件升级、云迁移、数据中心搬迁或服务整合。
为什么需要SpaIM？空间转录组（ST）技术能告诉我们“基因在组织中的位置”，但它有两个大问题：这就像拍了一张模糊的地图，很多细节都缺失。SpaIM来了！SpaIM是一种基于**风格迁移（style transfer）的AI模型，它能把单细胞RNA测序（scRNA-seq）**的丰富信息“迁移”到ST数据中，补全那些缺失的基因表达。简单来说，它能帮你把模糊的地图变成高清地图！它是怎么做到的？Spa
文本迁移学习通过利用预训练模型中编码的知识并将其迁移到新任务来解决这个问题，从而减少从头开始进行大量训练的需要。文本迁移学习的一种常见方法是使用预先训练的模型作为特征提取器。这涉及使用预训练模型将输入文本编码为固定长度的向量，然后可以将其用作下游特定于任务的模型的输入。我们将介绍文本迁移学习的基础知识、迁移学习中常用的预训练模型、使用预训练模型进行特征提取以及迁移学习所需的数据准备步骤。通过执行这
首先，这篇文章是接着下面这篇文章进行补充的，大家可以先看这篇文章如何手动设计一个分类网络：深度学习框架_PyTorch_使用PyTorch编写卷积神经网络全流程(实例:CIFAR10图像分类)一.预训练模型简介卷积神经网络在图像识别，图像分割等领域取得了非常大的成功，出现了很多非常好的网络模型，比如ResNet、GoogLeNet等图像分类模型、Faster R-CNN、YOLO等目标检测模...
用迁移学习得到的模型识别图像
高版本支持各种SOTA的图像分类模型，同时还支持不同数据集分类模型的预训练模型的切换。使用起来十分方便快捷，PytrochFinetune模式：基于预训练模型，全链路调优参数冻结特征层模式：这种方式只修改输出层的参数，CNN部分的参数冻结上述两种迁移方式，分别适合大量数据跟少量数据，前一种方式计算跟训练时间会比第二种方式要长点，但是针对大量自定义分类数据效果会比较好。
根据导师的项目要求，需要快速完成一个简单的水下目标神经网络，在做了一些基础调研之后决定使用yolov3（darknet）来实现。整个工作流程主要按照以下的顺序展开：制作水下目标数据集，从开源数据集中寻找合适的数据集。选用并配置GPU服务器。根据网上的darknet迁移学习相关博客完成神经网络的训练。本文章主要记载一些整个过程中碰见的各种小问题。1.寻找整理数据集在最初的寻找过程当中，发现githu
1.背景介绍语音命令识别(Speech Command Recognition，SCR)是一种自然语言处理(NLP)技术，它旨在识别人类的语音命令并将其转换为计算机可理解的形式。这项技术在智能家居、无人驾驶汽车、语音助手等领域具有广泛的应用。迁移学习(Transfer Learning)是一种深度学习技术，它允许我们在已经训练好的模型上进行微调，以解决与原始任务相关但不完全相同的新任务。这...
大型卷积网络模型最近在ImageNet基准测试上表现出了令人印象深刻的分类性能(Krizhevesty等人，2012)。然而，目前还不清楚为什么它们表现得如此好，也不清楚如何改进。在本文中，讨论了这两个问题。本文介绍了一种新的可视化技术，可以深入了解中间特征层的功能和分类器的操作，作为一个诊断工具使用，这些可视化允许我们找到在ImageNet分类基准上优于Krizhevsky等人的模型架构。此外还
引言本文主要探讨迁移学习。迁移学习什么是迁移学习呢？假设现在要做猫和狗的分类器，我们需要一样标签数据告诉机器哪些是猫，哪些是狗。同时，假设现在有一些与猫和狗没有直接关系的数据，这里说是没有直接关系，并不是说是完全没有关系。就是说有一些关系，但又不是直接相关的。假设现在有自然界真实存在的老虎和大象的图片，那老虎和大象对分辨猫和狗会有帮助吗。或者说我们有一些卡通动画中的猫和狗图像，...
微调则是指在预训练模型的基础上，通过在特定任务的数据集上进行进一步训练，从而使模型适应特定任务的要求，提高模型的性能和效果。在微调阶段，通过调整模型的参数或添加特定任务的头部结构，可以使模型适应于各种不同的任务，如情感分析、命名实体识别等。微调是指在已经进行预训练的模型基础上，使用特定任务的小规模数据集对模型进行调整，以适应特定任务要求的过程。总的来说，预训练与微调是一种强大的迁移学习策略，通过利
随着企业云战略的调整和多云架构的普及，数据迁移成为了一个常见需求。本文将详细介绍如何使用Rclone工具，高效、安全地将数据从阿里云对象存储服务（OSS）迁移到Amazon Web Services的Simple Storage Service（S3）。Rclone是一个功能强大的命令行工具，支持多种云存储服务之间的数据同步和迁移。它提供了丰富的配置选项、断点续传、并发传输等特性，是进行大规模数据
1.背景介绍机器学习(Machine Learning)是一种通过数据学习模式的计算机科学领域。传统的机器学习方法通常需要大量的数据进行训练，以便于模型的学习和优化。然而，在实际应用中，数据通常是有限的，或者分布发生变化，这使得传统的机器学习方法难以应对。为了解决这个问题，迁移学习(Transfer Learning)技术诞生，它可以在已经训练好的模型上进行微调，以适应新的任务和数据。迁移...
什么是迁移学习要训练一个复杂的卷积神经网络也需要几天甚至几周的时间。为了解决标注数据和训练时间的问题，提出了迁移学习。所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。简单来说，就是借助原先的经验，加上目前的调整，解决当下的问题。实现思想这里我么能使用 Inception-v3 模型来做迁移学习的基础模型。也就是说，inception-v3 在ImageNet 数据集
改写torchvision.models实现其他任务网络的backbone，包括网络结构定义和与加载预训练权重等步骤
本文在假设空间有限情况下的泛化误差上界分析，并给出了简要的C语言实现。
1.背景介绍语音合成，也被称为语音合成技术或者综合性语音合成，是指将文本转换为人类听众能够理解和接受的语音信号的技术。语音合成技术在人工智能、人机交互、通信和其他领域具有广泛的应用。随着深度学习技术的发展，语音合成技术也逐渐走向深度学习的方向。在这篇文章中，我们将探讨迁移学习在语音合成中的实践与创新。迁移学习是一种深度学习技术，它可以帮助我们在有限的数据集上训练模型，并在新的、大量的数据集...
根据需要将OSS中对应的桶数据迁移过去。
本文为美国内布拉斯加大学（作者：Jacob M. Williams）的硕士论文，共82页。尽管在其他的空间和时间序列数据中取得了最先进的分类精度，深度学习很少用于脑电图（EEG）信号的分类。相反，大多数研究继续使用手动特征提取和传统分类器，这在很大程度上是由于每个实验的样本数较少、数据的高维性，以及难以找到合适的深度学习结构来分类脑电信号。在这篇论文中，我们比较了几种深度学习架构与传统的视觉诱发脑
2.第二部加载数据集，定义模型，进行训练，训练过之后会保存一个权重文件，你可以加载这个权重文件进行再训练，迁移学习。3.训练出权重文件，开始进行预测（需要导入Net或者再写一遍模型），out的输出是数据集中的类别序号。1.首先是写一个nn。
迁移学习
利用VGG16网络模块进行迁移学习实现图像识别
本篇主要讲解基于值分解的多智能体强化学习方法，比如VDN,QMIX等。
Qwen 系列基于Transformer 架构，主要采用解码器-only（Decoder-only）的因果语言模型（Causal Language Model, CLM）设计，专注于自回归任务（如下一词预测）。密集（Dense）模型和专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）模型，以下分别介绍。
想象一下，你要学习开车🚗。有两种方法：方法一（从零开始）：先学习发动机原理，然后自己造轮子，接着焊接车架，最后组装成汽车再学开车。这得折腾到什么时候？方法二（站在巨人肩膀上）：直接买辆现成的车，在驾校教练的指导下，基于已有的驾驶经验快速上手。几个月就能拿到驾照！在深度学习的世界里，迁移学习就是方法二！它让我们能够利用那些在海量数据上训练好的预训练模型，快速解决自己的问题。就像站在巨人的肩膀上摘星
优点缺点训练速度快（仅更新分类头）特征固定，无法适配目标域的细微差异不易过拟合（参数少）预训练任务与目标任务差异大时，性能下降明显适合极小样本（≤1000张）——优点缺点性能比方案1更优训练时间更长（更新更多参数）适配目标任务的语义特征需要调整学习率策略，容易过拟合适合中等样本（1000~10000张）——"""计算MMD损失""""""RBF核函数：k(x,y) = exp(-||x-y||²/
本篇文章详细介绍了多智能体的训练范式，独立学习算法以及多智能体策略梯度算法
论文阅读：IDM: An Intermediate Domain Module for Domain Adaptive Person Re-ID（ICCV 2021）任务：UDA ReID核心思路文章提出了一种联合模态和模式对齐网络(MPANet)来发现可见红外人 Re-ID 不同模式中的跨模态细微差别，该网络引入了模态缓解模块(Modality Alleviation Module, MAM)和
domain adaptation 领域理论方向的重要论文. 这篇笔记主要是推导文章中的定理, 还有分析定理的直观解释. 笔记中的章节号与论文中的保持一致.
目标：预测智能空调的 hourly 能耗（单位：kW·h），并根据预测结果调整运行模式（如在能耗高峰时段降低功率）。任务：每个任务对应一个设备的异常检测任务（如检测某患者的心律失常）；支持集（Support Set）：每个任务的少量异常样本（如5条）；查询集（Query Set）：每个任务的测试样本（如10条）。目标：决策智能手表是否需要立即更新固件，输入是设备状态数据（电池寿命、运行时间、错误日
转载于https://zhuanlan.zhihu.com/p/50710267《迁移学习》: 领域自适应(Domain Adaptation)的理论分析小蚂蚁曹凯中国科学院大学 数学与系统科学研究院博士在读774 人赞同了该文章领域自适应即Domain Adaptation是迁移学习中很重要的一部分内容，目的是把分布不同的源域和目标域的数据，映射到一个特征空间中，使其在该空间中的距离尽可能近。
缺口超 500 万！人工智能专业毕业生遭疯抢，年薪百万不是梦
在实际场景中，训练集和测试集往往存在分布差异，导致模型不work。领域自适应是解决这类问题的一种方法，但是它需要测试数据的一些先验知识。但是很多时候，在测试数据到来前我们往往对它们是一无所知的，因此近年来很多人开始考虑一种更有实际意义的研究场景，也就是领域泛化。
论文笔记 ——《深度学习神经网络迁移性提升》（《Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance》)答主因为最近在看迁移学习的论文，时间比较紧张，所以这几篇论文就只抓一下大纲，不考虑具体细节和模拟了，权当是随手笔记了（为了防止BOSS抽查啥也想不起来-> ->）。关键知识点本文讲了一种新的CNN架构，目的在于找到自适...
——迁移学习
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