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3.选择「NVIDIA GeForce RTX 4090」以及「PyTorch」镜像,OpenBayes 平台提供了 4 种计费方式,大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」,点击「继续执行」。数值越大,速度越慢。1.进入 hyper.ai 首页后,选择「教程」页面,并选择「FramePack 低显存视频生成 Demo」,点击「在线运行此教程」。「FramePack 低显存视频生成 De
本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础,随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。梯度惩罚使模型训练过程更加稳定,同时减少了生成图像中的伪影,提高了最终生成结果的质量与真实度。本文通过详细分析GAN的经典损失函数及其多种变体,揭示了不同类型损失函数各自的优势:L
机器之心报道当结构化数据也变成一个模态,哪家的大语言模型能脱颖而出呢?现在正是多模态大模型的时代,图像、视频、音频、3D、甚至气象运动都在纷纷与大型语言模型的原生文本模态组合。而浙江大学及其计算机创新技术研究院的一个数十人团队也将结构化数据(包括数据库、数仓、表格、json 等)视为了一种独立模态。基于这一视角,依托 Qwen,他们研发了 TableGPT 系列模型。现如今,这个模型已经更新到了.
作者:楼观白楼出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/98926322写在前面在本次比赛中,我们团队恶魔妈妈买面膜(经主办方建议,决赛时队名修改为秋名山车神)在初...
来源:Tianchi,方向:开源数据集,来源:Datawhale近期,Tianchi发布了一份非常全面的开源数据集。包含了计算机视觉,自然语言处理,金融,电商,医疗,工业,农业等数据集,...
本文分享5个“高大上”的python可视化图表及其python实现代码。1. 和弦图(Chord Diagram)和弦图,作为一种数据可视化工具,独具匠心地展示了数据间的复杂关系。在图表中,节点井然有序地分布于圆周之上,点与点之间则以优雅的弧线相互连接,这些弧线不仅揭示了数据间的内在联系,还通过其长度的差异,直观地反映了连接间的数值大小。更进一步,弧线的粗细程度还巧妙地映射出数据间关系的重要性,使
因此,作者引入了一些后处理步骤来清理数据集:第一,作者发现,尽管提示描述模型不要描述想象的内容,但模型仍然倾向于输出这类内容,不过会带有一些明显的词,如“indicating”“suggesting”“possibly”。例如,在图2中,“dishes”只是图像的一小部分,并且图像中有许多类似盘子的物体。在这个任务中,作者从检测器中选择正对象查询,即与标签分配中的真实边界框匹配的查询,并使用大语言
作者丨皮特潘编辑丨极市平台导读所谓“插件”,就是要能锦上添花,又容易植入、落地,即真正的即插即用。本文盘点的“插件”能够提升CNN平移、旋转、scale等变性能力或多尺度特征提取,...
本文来自社区投稿,作者 CW原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/578548914前言:本文介绍将为大家介绍一个目标检测模型 —— DN-DETR,其最大亮点是在训练过程中引入了去噪(DeNoising)任务,这也是 DN-DETR 取名之由来。该任务与原始 DETR 的匈牙利匹配过程是相互独立的,相当于是个 shortcut,“绕”过了后者。最终,DN-DETR
《中国人工智能系列白皮书-深度学习》是由中国人工智能学会发布的一份关于深度学习的专业报告。该白皮书旨在全面介绍深度学习技术,包括其概念、原理、应用和发展趋势等方面。深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模型来模拟人脑的学习过程,从而实现从数据中自动提取特征、识别模式、做出决策等功能。深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了显著的成果,并且在医疗、金融







