logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

openbmb/MiniCPM-V-2_6 和 AIDC-AI/Ovis2-1B 的网络结构体对比

维度Ovis2核心定位端侧多模态大模型(8B参数)全场景多模态大模型(34B参数)技术亮点低秩特征压缩、动态视觉tokenizer概率化视觉token、跨模态交叉注意力适用场景移动端实时交互(如智能客服、内容审核)复杂推理任务(如教育、科研)性能指标OpenCompass平均分65.2(8B模型)OpenCompass平均分72.1(34B模型)生态支持支持Hugging Face、OpenVIN

#人工智能#计算机视觉
OpenCV中Blob检测的全面解析与实战技巧

本文详细介绍了OpenCV中的Blob检测技术,重点解析了SimpleBlobDetector函数的使用方法。文章首先解释了Blob检测的基本概念,然后详细列出了OpenCV中Blob分析的各种过滤方式和对应参数。通过完整示例代码演示了从图像加载、参数设置到检测结果绘制的全过程。特别强调了使用过程中的三个关键技巧:参数检查机制、背景颜色要求(默认需白色背景)和默认参数值参考。这些内容帮助开发者避免

#opencv#人工智能#计算机视觉
深度学习论文: Transformers without Normalization

归一化层在现代神经网络中广泛应用且长期被视为不可或缺的组件。本研究突破性地证明,通过一种极为简洁的技术,无需归一化层的 Transformer 模型即可达到甚至超越传统架构的性能。本文提出动态双曲正切模块 DyT(Dynamic Tanh),其逐元素操作定义为 DyT (x) = tanh (αx),可直接替代 Transformer 中的归一化层。这一设计源于对 Transformer 中 La

文章图片
#深度学习#人工智能
深度学习(框架)默认值列表

deeplearning-default-valueFunctionsObject names in ChainerParameter names in ChainerChainerPyTorchTensorFlowdropoutratio0.5 (drop ratio)0.5 (drop ratio)Required (keep ratio)Links...

NVIDIA DALI从入门到放弃之六:Geometric Transforms

NVIDIA DALI从入门到放弃之一:概述NVIDIA DALI从入门到放弃之二:入门示例NVIDIA DALI从入门到放弃之三:Data LoadingNVIDIA DALI从入门到放弃之四:Multiple GPUNVIDIA DALI从入门到放弃之五:Image ProcessingNVIDIA DALI从入门到放弃之六:Geometric Transforms1 Cataloguerot

#人工智能#深度学习
Hadoop和大数据:60款顶级大数据开源工具

说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。IBM更是非常看好开源大数据工具

#大数据#hadoop#开源工具
Java爬虫爬取网易汽车车型库

本文地址:http://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/70188385最近由于工作需要,写了一个小的爬虫,主要用于爬取网易汽车车型库(http://product.auto.163.com/)上的不同品牌/车标(共175个车标)下不同车系(共1650个系列)的的图片(各八张)代码下载代码如下:共CarBrand.java,CarCrawe

#java#爬虫
深度学习论文: Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network及其PyTorch实现

深度学习论文: Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation Network及其PyTorch实现Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation NetworkPDF:https://arxiv.org/pdf/1902.04502.pdfPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch

#算法#深度学习#pytorch +1
深度学习论文: Generalized Focal Loss V1及其PyTorch实现

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object DetectionPDF: https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdfPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Network

#深度学习#pytorch#机器学习
深度学习论文: Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module及其PyTorch实现

Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention ModulePDF:https://arxiv.org/pdf/2010.03045.pdfPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1 概述2 Triplet Attention3 Experiments3-1 Imag

#人工智能#深度学习#pytorch +1
    共 75 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 8
  • 请选择