UnrealSynth虚幻合成数据生成器

合成数据已生成，可以利用数据集训练 YOLO 模型，会在 images 下生成两个图像目录：train 和 val。 train 目录表示训练图像数据目录，val 表示验证图像数据目录。 例如 train 目录下的图像集合： 同样在 labels 标注目录下也会生成两个标注目录：train 和 val。

机器学习|朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法总结

为2的情况，一般在机器学习中对训练样本和测试样本的数量要求很大，对于基础的二分类，就是把标签为0和1的样本分别取出，建立两种训练模型model0和model1。在判别测试样本时会把这些样本的特征分别代入model0和model1，选取拟合更好的模型。因此再推广朴素贝叶斯的公式至二

使用预置算法实现物体检测（Ascend310），模型转换成功，但在导入模型环节却失败了

    使用预置算法实现物体检测（Ascend310），模型转换成为om模型成功，但在导入om模型环节却失败了,附件为f导入的日志，请问是什么问题呢？

运用华为modelarts进行声音分类

是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。华为云modelarts自动学习可以让AI零基础开发者完成机器学习，深度学习的模型训练，部署，对代码要求较低，便捷易使用。

【CANN高阶班目标检测与识别】如何让样例跑起来？

--input_fp16_nodes="img_info" --insert_op_conf=aipp_onnx.cfg # 下载color模型的原始模型文件及AIPP配置文件 wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.c

浅学AI Gallery订阅算法

ModelArts的AI Gallery，发布了较多官方算法，可以帮助AI开发者快速开始训练和部署模型。对于不熟悉ModelArts的用户，可以快速订阅官方推荐算法实现模型训练全流程。AI Gallery不仅可以订阅官方发布算法，也支持用户发布自定义算法和订阅其他开发者分享的算法

盘古大模型驱动的企业级搜索，让搜索更懂你

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

与大规模预训练模型 深度学习模型，如Transformer架构的GPT系列，凭借强大的语言表征学习能力，在一定程度上能捕捉语言中的隐喻和象征信息。大规模预训练模型在海量文本上学习，积累丰富语言知识和语义模式。研究人员从古腾堡计划中选取包含明喻和隐喻的句子，用于训练模型进行“深度思

【200加速模块产品】【模型支持功能】请问一下atlas200加速模块EP模式是否支持pytorch的模型

【功能模块】1、请问一下atlas200加速模块EP模式是否支持pytorch的模型2、如果支持使用哪个版本能够支持？

从想法到实干，2018 年 13 项 NLP ***新研究

得到的模型优于以前的方法，并且更易于训练和调整。2. 预训练模型2018 年，使用预训练的语言模型可能是 NLP 领域最显著的趋势，它可以利用从无监督文本中学习到的「语言知识」，并迁移到各种 NLP 任务中。这些预训练模型有很多，包括 ELMo、ULMFiT、OpenAI Transformer

LSTM在推荐系统中的应用：使用LSTM改进个性化推荐算法的效果和性能

LSTM模型构建： 构建基于LSTM的推荐系统模型，用于学习用户行为序列中的长期依赖关系和潜在兴趣。 模型训练： 使用用户行为序列数据训练LSTM模型，通过学习用户行为模式和兴趣特征，提高模型的推荐准确度。 推荐结果生成： 根据训练好的LSTM模型，对用户的下

GaussDB(DWS)典型数据仓库业务之拉链表模型

比如，查看某一个订单在过去某一段时间内，更新过几次等等;通过拉链表模型，可以满足反应数据的历史状态的需求。GaussDB(DWS)中如何使用拉链表，我们来以一个实例来进行一下对比：首先我们来看下普通表的业务模型：普通的订单表只有创建时间和状态create table orders(order_id int

自动学习声音分类的任务，训练作业失败，请专家解答

分享对于训练 Transformer 的任务来说，逐层解冻的必要性

该论文指出，并不一定需要进行逐层解冻。作者发现，在所有的对比基准任务上，尽管逐层解冻确实在调优阶段带来了一定的速度提升，但是它会造成少许的性能下降。参考论文：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text

“1024程序猿”一起循序渐进学AI

练。AI中有一个术语叫epoch，意思是把训练集翻过来、调过去训练多少轮。只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，就像和小孩说一个道理，一遍肯定学不会，过目不忘那就是神童了，不过我至今还没见到过。当然，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inferen

人工智能基于Python的监督学习

的类别。基于包含数据样本和相应标签的训练数据集构建分类模型。例如，假设我们要确定给定图像中包含的动物是猫还是狗，我们将构建一个训练数据集，其中包含两个类别：猫和狗。然后我们将根据可用的训练样本训练模型(训练阶段)，然后将训练后的模型用于推测模型未见过的图片属于猫或狗(测试或推理阶

AI+科学计算-昇思MindSpore都给我们带来哪些惊喜？

 当前，人工智能基础性算法理论研究创新日益活跃，深度神经网络日趋成熟，各大厂商纷纷投入到深度神经网络算法的工程实现并发力建设算法模型工具，进一步将其封装为软件框架供开发者使用，这个过程中AI框架应运而生。 随着人工智能的不断发展，新的趋势不断涌现，比如超大规模模型的出现（GP

【转载】MindSpore AI科学计算系列（6）：AI科学计算综述阅读

讨论以下问题：如何使用机器学习来找到新的可解释的和真正可靠的物理模型？纯数据驱动的机器学习模型可能可以完美拟合观测结果，但由于推断或观测偏差可能导致较差的泛化性能，预测可能在物理上不一致或不可信。以下是在机器学习的帮助下构建新的物理模型的基本要求[1]：1. 模型应满足以下要求：

ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？

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人工智能干货合集（2024年6月）

数据安全2.0和端到端大模型安全解决方案，为千行万业数据和AI应用保驾护航。大模型会产生安全方面的挑战，同时大模型也可以用于应对安全方面的挑战。有点类似于左右互搏。 安全行业的朋友一定要看过来，MARK住。有很多干货。AI-Native智算存储，引领AI时代数据存储变革cid:l