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注意:首先你电脑必须安装git版本控制器(软件),在官网下载即可。pycharm中使用git以及github很简单,首先在设置中搜索github:点击右边的Create API Token,系统会要求输入你的github账号和密码,当你输入正确点击确认后会进行身份认证,认证成功后会创建一段TOKEN。这时你的github库与pycharm就联系起来了。之后,你可以将你新建的工程上传到你的gith
国内pip源:清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 在使用pycharm时,打开avaiable packegs,点击Manage Repositories。点右上方的绿色加号,添加清华源即可(图中三个源:原始,清华,阿里),也可以只使用清华源:在添加包页面进行刷新,看到下载地址改变即可如果想使用命令行pip命令进行下载:使用pip的时候在后
说到深度学习,配置搭建环境是最重要的,一些深度学习库的搭建和尝试是必须的。比如pytorch、TensorFlow等优秀的深度框架在linux下可以很好的运行,这里通过使用两台电脑(一台win10、一台ubuntu)来进行深度学习环境的搭建。此篇讲解如果通过VNC实现win10电脑操控(ubuntu)linux电脑,只需一个键盘一个鼠标就可以操控两个电脑,实现高效率工作。必需品:两台电脑、一根
迁移学习迁移学习是深度学习中一种常用的方法,核心思想为利用一个已经在其他训练集训练好的模型的材料(权重值或者特征层)来对目标训练集进行训练。利用另一个训练集训练好的模型,我们可以:提取其训练好的特征层(fixed feature extractor),去除其最后的分类层(全连接层)。注意,去除最后一层后保留的最后一层中是激活层,举个例子,在AlexNet中此层的维数为4096,这一层是非常
IoU(Intersection over Union)Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中,例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。通常我们在 HOG + Linear SVM object detectors 和 Convolutional Neural Network
Generative Adversarial Networks(生成对抗网络)In 2014, Goodfellow et al. presented a method for training generative models called Generative Adversarial Networks (GANs for short). In a GAN, we build two diff
借着热点,简单聊聊,作为一个只搞过CV部署的算法工程师,在最近LLM逐渐改变生活的大背景下,猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火,而且确实有用(很多垂类场景可以针对去训练),并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个,很多公司也在紧锣密鼓的搞着。目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA,所以我这里讨论的也是基于。基于LLAMA的finetune模型有很多,比

开篇老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会,用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化(训练后量化)模式,使用交叉熵的方式对模型进行量化,最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型(识别剪刀石头布静态手势)。这是那会的一篇文章,略显稚嫩哈哈:一步一步解读神经网络编译器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署转眼间过
小博主拍了拍你的脑袋发了一个神秘链接:oldpan.me爽啊。前一阵子忍不住剁手买了M1芯片的mac mini,为了弥补自己的内疚感就卖了自己的旧的mbp2017款。数据也完全迁移到了新机器上,之前的工作也就由mbp2017彻底换成mac mini了,要换就换彻底点,不要给自己了留后路,哼。为什么买mini而不是macbook系列,当然是为了减少一下尝鲜的成本,mini对于有显示器有键盘的童鞋来说
ubunt版本:16.04笔记本:机械革命,i7-6700,gtx965m(集显Intel Hm170 )安装NVIDIA以及cuda来测试深度学习之前安装ubuntu前对grub文件进行了修改才进行了安装,现在进入系统安装完nvidia后记得将其改回来。禁用nouveau驱动Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau,如果刚装好ubuntu16.04,系统输入密码无法进入桌面,无限







