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本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务，而原来的Vision Transformer学习的则是低分辨率表征，同时具有很高的内存和计算成本。作者在高分辨率卷积网络(HRNet)中分别引入的多分辨率并行设计，以及local-window
今晚b站偶然看到一个大佬分享【大数据分析与人工智能】的学习路径，我彻底吓尿了，把这个小姐姐说的书记录下。
本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜力。最后，总结部分强调了机器学习作为一种思维方式和解决问题的工具，呼吁所有参与者共同探索更智能、
湖仓分离架构和湖仓一体架构是数据管理领域的两种重要架构。湖仓分离架构：数据仓库（Data Warehouse）主要负责存储结构化、经过处理的数据，支持快速查询和分析。数据湖（Data Lake）则用于存储原始、未处理的大量数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，支持灵活的数据探索和分析
1561012162407690.png 一直强调学习一定要竖立自己的知识架构体系，架子搭起来了，你才好添砖加瓦，数通是基础，一般进入网络的IT人员在这块多多少少都有相应的基础，不管是科班出身，还是野路子，总之见的，听的，接触到的，在一步步填充你的知识体系，好了，多话不说，说我们
如今，分布式系统大行其道，RPC 有着举足轻重的地位。Dubbo、Thrift、gRpc 等框架各领风骚，学习RPC是新手也是老鸟的必修课。本文带你手撸一个rpc-spring-starter，深入学习和理解rpc相关技术，包括但不限于 RPC 原理、动态代理、Javassist
AIGC底层技术：构建智能生成内容的基石 引言 在人工智能的飞速发展中，自然语言生成已经成为一个备受瞩目的领域。而AIGC，即AI对话生成的语言大模型，作为构建智能生成内容的基石，正受到越来越多开发者的关注和应用。本篇博客将介绍AIGC的底层技术，并探讨其在智能生成内容中的作用和潜力。
解决Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked" 问题背景 在使用深度学习模型进行训练和预测的过程中，我们通常需要保存和加载模型的参数。PyTorch是一个常用的深度学习框架，
前言 该算法也是用来赋权重的一种方法。CRITIC是Diakoulaki（1995）提出一种评价指标客观赋权方法。该方法在对指标进行权重计算时围绕两个方面进行：对比度和矛盾性。 其主要思路是利用指标的对比强度和冲突性来衡量指标权系数。对比强度是指同一指标在各决策方案(
Transformer 架构是一种用于自然语言处理（NLP）和深度学习任务的模型架构，自2017年由 Vaswani 等人首次提出以来，它已成为现代语言模型的基石。本文将详细介绍 Transformer 架构的基本概念、工作原理，以及它在大型语言模型（LLM）中的应用。 一、Transformer
一、鲸鱼算法及CNN简介 1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介
非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。这节课我们学习跳跃连接（**Skip connection**），它可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。我们可以利用跳跃连接构建能够训练深度网络的**ResNets**，有时深度能够超过100层，让我们开始吧。
“每个人都生活在特定的时代，每个人在特定时代中的人生道路各不相同。在同一个时代，有人慨叹生不逢时，有人只愿安分……”这是2021年北京高考命题作文“论生逢其时”的开头。 答题的是一位既没上过小学，也没读
获取您的EI红宝书：https://www.huaweicloud.com/ei/ 1.1 人工智能定义 人工智能 (Artificial Intelligence)是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
云原生2.0是企业智能升级新阶段，企业的云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，当一切应用都生于云，长于云，云架构的迭代也会进入一个新的阶段。 围绕云原生2.0，华为云首席架构师顾炯炯提出了8个关键模式： 分布式云，混合调度，应用驱动基础设施，存算分离与数据治理自动化
目录 基本介绍 概述 学习网址 消息中间件 应用场景 基于Docker的快速安装 常见使用命令 基本介绍 概述 RabbitMQ是一个广泛使用的消息服务器，采用Erlang语言编写，是一种开源的实现 AMQP（高级消息队列协议）的消息中间件；
本场直播将介绍人工智能的发展史和目前面临的挑战，探讨人工智能能做什么和不能做什么，加深对人工智能的边界与应用场景的理解。 通过经典案例《手把手教你开发AI颜值评分模型》指导大家零基础轻松入门人工智能。
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马（AlexeyAB等人）papers: 作者公号后台回复 SYOLO 获取code：https://github
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AI在数学界有哪些作用？未来对数学界会有哪些颠覆性影响？ 众所周知，数学在科学中占据至关重要的地位。爱因斯坦曾说，“纯数学能使我们发现概念和联系这些概念的规律，给了我们理解自然现象的钥匙。数学之所以比一切其它科学受到尊重，一个理由是因为它的命题是绝对可靠的，无可争辩的
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