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2012-2022是深度学习集中爆发的10年,在这10年间,涌现出许许多多的新技术新理论，尤其是在骨干网络上。ConvNet-1989接近现代卷积神经网络CNN了，它具有两个特征（专利），一个是跨步卷积（strided-convolution），另一个是独立池化层（Pool）。基于该网络架构的系统被用于用于手写邮政编码识别。LenNet-5是一个简单的浅层卷积神经网络，激活函数为sigmoid，其

本文介绍了如何使用Python3通过OpenAI API调用Doubao-Seed-1.6模型，并控制其思考模式（thinking参数）。摘要要点： 通过设置extra_body参数中的"thinking"类型为"disabled"、"enabled"或"auto"来控制模型的思考模式 提供三种调用示例： 纯文本问答

目标检测，也称目标提取，是计算机视觉四大基础任务之一（分类、定位、检测、分割），是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。目的是对图像上的预定目标进行分割和识别，通俗来说就是检测图像中有什么，以及在哪里，通常用矩形框圈定目标。传统机器学习时代，目标检测经典算法大都基于滑动窗口、人工特征提取等技术手段，代表算法有VJ检测器、HOG行人检测器和DPM检测器等；深度学习时代大放异彩的卷积神经网络也被引入目

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LlaMA3-SFT, Meta-Llama-3-8B/Meta-Llama-3-8B-Instruct微调(transformers)/LORA(peft)/推理。

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NeuralNLP-NeuralClassifier-master1. 所有用超参数用json文件保存2. 训练结束后设置学习率lr=0, 这样就不用设置is_train这个参数了def update_lr(self, optimizer, epoch):if epoch > self.config.train.n...

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本文总结了macbert4mdcspell_v2模型的训练微调过程。在v1版本基础上，通过优化训练数据（新增60万无修改数据和中小学课本数据）和改进训练策略（7个epoch训练，最后不mask），使用1000万混合数据集进行训练。测评采用公开数据集，结果显示v2版本在多个指标上优于v1和其他对比模型（如macbert4csc-base-chinese和chinese-text-correction