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【大模型】MoE论文简单解读

模型容量与条件计算神经网络对信息的吸收能力(即模型容量)受限于其参数总量。条件计算(Conditional Computation)通过为每个样本仅激活部分子网络,有效地提升了模型的表达能力。理论研究表明,这种方法在仅牺牲少量计算效率的前提下,可带来上千倍的模型容量提升。稀疏门控专家混合层(Sparsely-Gated MoE)为实现高效的条件计算,引入了稀疏门控专家混合层(Sparsely-Ga

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#算法#机器学习#自然语言处理 +1
【信创】华为昇腾大模型部署

项目推荐方案说明模型训练框架MindSpore(昇腾原生)微调阶段效率高模型部署格式原生支持昇腾推理多模型调用XInference 动态注册切换快速在Base与Finetune模型间切换性能优化INT8量化 + 双卡并发 + 异步推理满足信创硬件约束兼容性支持PyTorch、MindSpore、ONNX统一部署适配灵活。

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#华为#人工智能#机器学习 +1
【计算机视觉】轮廓检测

image:输入二值化图像(通常为边缘图像)。rhoρ(\rhoρ) 的分辨率(以像素为单位)。thetaθ(\thetaθ) 的分辨率(以弧度为单位)。threshold:累加器的阈值,值越高,检测到的直线越少。image:输入二值化图像(通常为边缘图像)。rhoρ(\rhoρ) 的分辨率(以像素为单位)。thetaθ(\thetaθ) 的分辨率(以弧度为单位)。threshold:累加器的阈值

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#计算机视觉#opencv#人工智能
【计算机视觉】YOLO语义分割

语义分割(Semantic Segmentation)是计算机视觉中的一项任务,其目标是对图像中的每一个像素赋予一个类别标签。与目标检测只给出目标的边界框不同,语义分割能够在像素级别上区分不同类别,从而实现对图像内容更精细的理解。

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#计算机视觉#目标跟踪
【信创】华为昇腾大模型训练

模块技术选型国产化适配优势硬件昇腾910B2 × 2✅高能效比,信创认证框架✅Ascend生态支持模型✅显存可控,效果优异调度DDP + HCCL✅高速并行通信部署✅完全国产链路。

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#人工智能#机器学习#数据挖掘
【计算机视觉】特征提取与匹配

图像特征包含了图像的某种标志性星系,从图像上可以直接观察到角点、边缘、轮廓、纹理、颜色等特征。

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#计算机视觉#opencv#人工智能 +2
【信创】数据库对比

说明:华为有商用产品 GaussDB,同时 openGauss 是华为主导的开源社区版;两者关系与定位不同(商用版在企业支持、增强特性与云服务侧更完善)。注:上表的“公开价格线索”仅供估算参考;生产采购前请向厂商或其渠道获取正式报价与合同条款(包含 SLA、升级、补丁、源码支持/定制化等)。如果模型训练在 GPU 集群上,数据库更多作为“数据湖/特征库/元数据服务”;大模型训练/推理对数据库的需求

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#数据库#算法#深度学习 +1
【计算机视觉】条形码与二维码识别

二维码是一种高效的图形化编码技术,全称是“Quick Response Code”,简称“QR Code”。它最初由日本的公司Denso Wave在1994年发明,用于快速扫描和识别信息。二维码的主要特点是能以点阵方式存储大量数据,并可通过摄像头或专用扫描设备快速读取。

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#算法#计算机视觉#人工智能
【计算机视觉】手势识别

手势识别是计算机视觉领域中的重要方向,通过对摄像机采集的手部相关的图像序列进行分析处理,进而识别其中的手势,手势被识别后用户就可以通过手势来控制设备或者与设备交互。完整的手势识别一般有手的检测和姿态估计、手部跟踪和手势识别等。

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#计算机视觉#opencv#人工智能
【计算机视觉】人脸识别

输入:一张图片(RGB 格式)。处理转为灰度图。使用预训练的 Haar 级联模型检测人脸和眼睛。在检测到的区域绘制矩形框。输出:在窗口中显示标注了人脸和眼睛的图片。

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#计算机视觉#opencv#人工智能
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