深度学习历史我们正在见证深度学习的第三次兴起。前两次浪潮—1950 - 1960年和1980 - 1990年—引起了相当大的兴奋，但慢慢失去了动力，因为这些神经网络既没有实现它们承诺的性能提升，也没有帮助我们理解生物视觉系统。第三次浪潮(2000年至今)则有所不同，因为深度学习在大量基准测试和现实世界应用方面的竞争力已经远远实现了超越。虽然大多数深度学习的基本思想在第二次浪潮中已经发展起来，但直到

公众号:DLCV赛题地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231761/forum赛题介绍：按照最大浮动32干扰的话，最高分为5。方案关键词：模型ensemble；多尺度ensemble；数据增强。第一名(Score:4.4)在最初开始，从 ImageNet 数据集中挑选出 1000张可以被线下防御模型正确分类...

要想编译成功ncnn，下载好cmake、mingw64、opencv、protobuf、ncnn、依次编译就可以。当然，有的有现成的不需要编译，看自己。在ncnn编译的时候给cmake中设置好所需要的库路径，仿照下文修改成你的。

神经网络判断奇偶数拥有神经网络的深度学习比机器学习的一大特点是，深度学习的非线性转换能够实现一定程度上的特征提取和特征组合。但是，当你传入一批自然数进入模型中训练，想要预测奇偶性的时候，你会发现，这个任务有点难。但是，如果你将这些数值转为二进制的时候，这个任务又变得可行。可以看出，深度学习也需要我们做一下数据的预处理工作。当然，也侧边看出了神经网络并非万能。1. 神经网络如何针对当前的任务建立..

全书使用python作为工具语言，进行相关程序的开发，包括数据分析，数据绘图等。第一部分介绍的是机器学习基础，带领读者了解一些关键术语、机器学习的主要任务、如何选择合适的算法解决问题，还有如何开发机器学习应用程序。第二部分主要讲的是K-近邻算法。包括如何使用K-近邻算法改进约会网站的配对效果和使用k-近邻算法进行手写数字的识别。第三部分主要介绍的是决策树。带领读者了解决策树的构造，并指导读者使用决

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这是最近在做王者荣耀AI所做的笔记。# 首发同名公号class ImageFeatureDecoder(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, N, heads, dropout, max_length=1024):super().__init__()self.N = Nself.embedX = Embedder(vocab_size

大模型lora微调数据样貌与数据增强

深度学习历史我们正在见证深度学习的第三次兴起。前两次浪潮—1950 - 1960年和1980 - 1990年—引起了相当大的兴奋，但慢慢失去了动力，因为这些神经网络既没有实现它们承诺的性能提升，也没有帮助我们理解生物视觉系统。第三次浪潮(2000年至今)则有所不同，因为深度学习在大量基准测试和现实世界应用方面的竞争力已经远远实现了超越。虽然大多数深度学习的基本思想在第二次浪潮中已经发展起来，但直到

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