Redis新手学习教程

在bash中和Java中使用Redis 命令行中使用方法模拟报文发送用Telnet进行模拟客户端发送 批量键值对 命令行中使用方法 初次进入 mxd@mxd-TM1613:~$ redis-cli //进入 127.0.0.1:6379> AUTH 110 //输入密码 OK 123

《深度剖析：开源与闭源模型，AI舞台上的不同角色》

驱动特性赋予了它强大的长期性能提升潜力。全球的开发者不断为开源模型贡献代码、数据和新的思路。以PyTorch和TensorFlow等开源深度学习框架为例，它们在短短几年内就经历了多次重大更新，功能愈发强大，性能不断提升。随着时间的推移，开源模型在社区的滋养下，有可能实现跨越式的发

YoloV5实战：手把手教物体检测——YoloV5

点击并拖拽以移动  修改完成后，就可以开始训练了。如下图所示： 点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动​ 点击并拖拽以移动 7、查看训练结果 在经历了300epoch训练之后，我们会在runs文件夹下面找到训练好的权重文件和训练过程的一些文件。如图： 点击并拖拽以移动​ ​ ​

【转载】MindSpore大V博文之论文系列（一）——探索神经网络三维魔方｜MindSpore训练和端测部署TinyNet

分辨率、深度和宽度为单位1。为了在0.5C0 FLOPs这个计算量限制附近进行搜索，我们随机地改变分辨率和模型深度，并调整模型宽度w=，使新产生的模型有约0.5C0 FLOPs的计算量，这些随机搜索的模型在ImageNet-100数据集上训练了的100个epochs，训练结果如图2所示。图2：在200M

【图像分类】实战——使用ResNet实现猫狗分类（pytorch）

'model.pth') 这是有预训练模型的情况下训练的结果，1个epoch就已经得到很好的结果了。 ​ 验证 测试集存放的目录如下图： 第一步 定义类别，这个类别的顺序和训练时的类别顺序对应，一定不要改变顺序！！！！我们在训练时，cat类别是0，dog类别是1，所以我定义classes为(cat

web前端学习心得

属性等等 ，温故而知新，可以说是这次课收益匪浅。        首先我来回顾一下最开始我们对HTML的学习。其实HTML的五章章学习的话，重要的就是一个标记的学习，这大概是学习一门语言最基础的一部分吧。但是也不是说背一背就解决问题的，选择IT，程序员这一方面，只要多练习，多敲代码

苏州园区“华为云杯”2023人工智能应用创新大赛训练营

使用PyCharm在ModelArts上进行模型开发

阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。 两个过程可以相互转换。如开发阶段代码稳定后，则会进

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任务一：问题1：共3篇问题5：在将训练好的模型部署到Ascend 处理器方面感觉缺少案例分析，不便于开发者打通训练部署。建议加一下。任务二1.实现一个图片分类应用2.实现简单线性函数拟合邮箱：carey_cc2000@163.com

语音识别技术的最新进展与详细部署过程

别项目部署过程，涵盖了从数据准备到模型训练的全过程。 语音识别技术的最新发展 技术原理 语音识别技术的核心在于将语音信号转化为文本信息。最新的进展主要集中在深度学习领域，特别是基于深度神经网络（DNN）和递归神经网络（RNN）的模型。深度学习模型能够更好地捕捉语音信号中的抽象特征，从而提高准确性和鲁棒性。

想让AI更安全可靠，从了解算法的泛化能力开始

少任意接近零（包括零）的训练和测试误差，深度学习极为重视传统的泛化理论方法，哪怕过度参数化很高，或者容量较大（随机标记的数据为零训练误差）[1]，深度网络的一个主要难题还是在于缺少过度拟合。目前，人们正重新审视复杂度的总体思路。关于深度学习，也出现了许多新颖的泛化方法。基于范数的

基线提升至96.45%：2022 司法杯犯罪事实实体识别+数据蒸馏+主动学习

目，对于主动学习而言，相同的标注数据下，主动学习的样本数>监督学习，这个对比主要是为了说明两者对于训练样本的使用效率不同：主动学习训练使用的样本都是经过算法筛选出来对于模型训练有帮助的数据，所以效率高。但是如果是相同样本的数量下去对比两者的误差，那肯定是监督学习占优，这是毋庸置疑的。

Python学习-语言基础入门

语言基础 以前只是简单用过Python，近几年Python发展飞速，有种要呈现人人会Python的趋势。正如那句话，人生苦短，我用Python。打算趁着这次课程好好学习一下。感谢华为云AI以及作者OM。 个人博客：www.xiaowangyun.com 华为云博客：本来想写一下第一篇博客，但是发现博客编辑

基于华为云自动学习的垃圾分类图像识别系统

ModelArts 的自动学习以及云对象存储的 OBS，实现简单的垃圾分类系统。二、内容描述本垃圾分类图像识别系统主要通过创建图像分类自动学习项目，进行数据标注，进行自动训练和部署测试，再到最后的结束测试。 三、主要流程四、图像分类任务介绍ModelArts 服务之自动学习图像分类项目，是

Python基础认知学习课件

Python基础教程认知学习课件 http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

Stable Diffusion简介

合适的学习率,模型可以逐步接近全局最小值,得到最优解。但是学习率设置过大会使模型在最低点来回徘徊,设置过小会陷入局部最小值。所以学习率的设置对模型至关重要。 模型训练中还需要注意过拟合和欠拟合的问题。过拟合会导致模型仅适用于训练数据,泛化能力差;欠拟合会导致误差过大,学习不足。可

训练报错skip collecting modules, reason: run command lsmod failed, err: exit status 127,

time="2023-08-28T14:16:47+08:00" level=info msg="skip collecting modules, reason: run command lsmod failed, err: exit status 127, stderr: /bin/bash:

使用ModelArts训练的时候，报错系统故障，我换了很多模式 都不可以

【MindSpore】【模型训练】同一段代码，两个机器运行结果不同

【功能模块】在使用model.train的时候，学生的代码运行会报错但是我自己的电脑运行没问题，请问这个问题怎么解决。【操作步骤&问题现象】1、运行代码就报错。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）