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视觉语言模型的条件提示学习
随着功能强大的预训练视觉语言模型(如CLIP)的兴起，研究如何使这些模型适应下游数据集变得非常必要。最近提出的一种名为上下文优化(CoOp)的方法将提示学习的概念引入视觉领域，以适应预训练的视觉语言模型。具体来说，CoOp将提示中的上下文单词转换为一组可学习的向量，并且仅使用少量标记的图像
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深度学习
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
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高级C语言目录C语言学习篇
目前高级C语言专栏文章总数为69篇，后序会逐渐更新并整理目录，感谢关注 目录 C语言学习篇 资料分享篇 杂谈C语言 C语言实例 错误解决篇 C语言学习篇 C语言学习第1篇---数据类型概念剖析 资料分享篇 C语言深度剖析 陈正冲 资料分享
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什么是深度学习
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
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首款使用深度学习清除通话噪音的无线耳塞
（他们在COVID-19期间是室友）研发出了更好的耳塞，为了增强说话人的声音和减少背景噪音，“ClearBuds”使用了一种新的麦克风系统和第一个实时操作的机器学习系统，该系统可以在智能手机上运行。研究人员于6月30日在ACM移动系统、应用和服务国际会议上介绍了这个项目。“Cle
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浅谈深度学习
前言当今计算机科技领域中，深度学习是最具有影响力的技术之一。这篇文章将介绍深度学习是什么，它的应用领域，以及为什么它如此重要。简介深度学习是一种机器学习技术，它使用大量人工神经网络来模拟人类大脑的工作方式。这些神经网络可以自动从数据中学习模式，并根据这些模式进行预测和分类。深度学习技术已经在多
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NLP学习笔记 - 语言模型的概念
来决定最优组合。比如说有两句话：我们学习ModelArts ModelArts我们学习，如何判断哪个语句更通顺呢？根据语言模型，计算出P(我们学习ModelArts) > P(ModelArts我们学习)，从而得到较优的组合。显而易见，语言模型的目标就是计算出一个句子（一系列词语）的概率值，即P(W1
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遗传算法与深度强化学习的主要差别是什么讨论下呢
遗传算法是随机束搜索的变形，与进化理论关联较强，其思想是个体种群内按一定概率交叉与变异产生下一代，去发现每一代及最终状态会如何变化，所以是关于群体进化的算法，对每个个体都有适应度函数进行评价，越好评价值就越高
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自然语言处理主要应用在哪些方面？
自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面 。
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使用go语言：MRS安全集群使用sarama连接Kafka报错
16.108@4330C96C_A232_4DC5_B805_5CC19312339F.COM这个主机IP地址是不是不对，怎么修改？有没有go语言的样例？
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深度学习概念
Intelligence）。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语言和图像识别方面取得的效果，远远超过先前
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机器学习的主要事件
机器学习的发展逐渐到了我们目前所处的阶段，Hinton的学生——Yann LeCun——与斯坦福大学副教授吴恩达等学者是目前机器学习领域的领军人物，在自动驾驶、自然语言处理等领域都发表了许多成果。主要事件年份事件相关论文/Reference1943Warren McCulloch和Walter
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深度学习导论
浪潮的出现标志着深度学习时代的来临。这一阶段的研究主要集中在如何提高深度神经网络的性能和泛化能力上。SVM作为一种经典的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然语言处理、计算机视觉
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使用云容器引擎服务构建深度学习环境
使用CCE服务构建深度学习环境 深度学习环境的搭建一直以来都比较繁琐，本地开发不仅需要安装大量驱动，各类深度学习框架所需的Python版本往往不统一，使用前必须反复切换，从算法编写，到IDE进行调试，使用起来极不方便。本文将介绍使用CCE服务搭建深度学习环境、搭建后
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认识深度学习
什么是深度学习 要理解什么是深度学习，人们首先需要理解它是更广泛的人工智能领域的一部分。简而言之，人工智能涉及教计算机思考人类的思维方式，其中包括各种不同的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和机器学习。 机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机在没有明确编程的情况下能够更好地完成
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浅谈深度学习
首先要明白什么是深度学习？深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络
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使用Python实现深度学习模型：策略梯度方法
模型训练与评估 总结 1. 策略梯度方法简介 在强化学习中，策略梯度方法通过直接优化策略，使得智能体在环境中的行为能够最大化累积奖励。与Q学习不同，策略梯度方法通过参数化策略来选择动作，并通过梯度上升（或下降）来优化这些参数。 主要步骤包括： 通过策略网络生成动作 执行动作，获取奖励
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PyTorch深度学习实战 | 深度学习框架（PyTorch）
作为具有先进设计理念的框架，PyTorch的历史可追溯到Torch。Torch于2002年诞生于纽约大学，它使用了一种受众面比较小的语言Lua作为接口。Lua具有简洁高效的特点，但由于其过于小众，导致很多人听说要掌握Torch必须新学一门语言而望而却步。 考虑到Python在计算科学领域的领先地位，以及其生态的完整
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深度学习|语义分割labelme的安装和使用教程
如果没有安装anaconda3，可以跟着 anaconda安装配置教程 安装一下，深度学习必备工具。 一、安装 进入anaconda中的python环境，然后输入pip install labelme，回车进行安装。 二、使用 1、在python环境中输入labelme，回车就会打开下图所示的标注窗口。
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初学编程那种编程语言适合学习
初学小白，从哪门编程语言入门比较好呢？
