昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第十一课：PEFT

【MindSpore易点通】循环神经网络系列之神经网络模型

享内容主题反向传播，敬请期待。参考文献[1] 陈雷.深度学习与MindSpore实践[M].清华大学出版社：2020.[2] 诸葛越，葫芦娃.百面机器学习[M].人民邮电出版社：2020.[3] 阿斯顿.张，李沐.动手学深度学习[M].人民邮电出版社：2020.

《Python大规模机器学习》—3.2.4 ​使用SGD实现大规模SVM

将其转换为二进制特征（特征存在时值为1，否则将其设置为零）。请注意，我们一直将SGD模型参数设置为average=True来保证具有更快收敛性（对应于上一章讨论的平均随机梯度下降（ASGD）模型）: 现在处理森林覆盖类型的分类问题： 从流中采样并拟合DictVectorizer和

前端学习第二阶段 学习JS多思考、多尝试

们记忆语法知识，更重要的是了解了程序的执行过程可以在以后的编程中少跳坑。学习编程切忌死记硬背，如果不理解程序的执行过程，只记住语法结构，一旦在以后的编程中遇到BUG问题就会不知所措。        例如在学习js逻辑运算的短路逻辑时，老师告诉我们：                

详细解析Activiti Modeler！工作流建模组件的使用说明

发布的流程定义可以转换成模型,然后就可以在Activiti Modeler中编辑 注意流程定义必须包含BPMN DI坐标信息 模型导出成BPMN XML 模型工作区中的模型可以导出成BPMN XML文件 选择模型操作选项中的导出选项 模型部署到Activiti引擎 在模型中设置好所有运行所需的属性之后

docker学习笔记（二）

3.具名挂载和匿名挂载(了解) 3.1匿名挂载 #匿名挂载:我们在-v 只写了容器内的路径，没有写主机的路径 -v 容器内路径！ #不指定主机路径 docker run -d -P --name nginx01 -v /etc/nginx nginx #查看所有的volume的情况

Java 反射学习笔记

属性–>Field、方法–>Method、构造方法–>Contructor、包–>Package)”。拿到这些相应的Java类之后该怎么用？这是反射学习的重点。 1.Constructor类 1.1 如果想调用一个类的默认无参构造方法，有以下两种方式： 方式一，直接实例化一个Class（这种方式只能调用无参构造方法）：

Java高级学习-IO(2)

缓冲流会给FileOutputStream增加一个缓冲区，提高FileOutputStream的写入效率 int size ： 指定缓冲流内部缓冲区大小，不写默认大小 步骤： 创建FileOutputStream 对象，构造方法绑定要输出的目的地创建BufferedOutputStream

【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？

机器学习：多分类的logistic回归

机器学习：多分类的logistic回归 Multi-Class Logistic（多分类的Logistic问题）         它适用于那些类别数大于2的分类问题，并且在分类结果中，样本x不是一定只属于某一个类可以得

ZooKeeper 数据模型 znode 结构详解

数据模型在 zookeeper 中，可以说 zookeeper 中的所有存储的数据是由 znode 组成的，节点也称为 znode，并以 key/value 形式存储数据。整体结构类似于 linux 文件系统的模式以树形结构存储。其中根路径以 / 开头。进入 zookeeper 安装的

【Atlas200DK】【Fasterrcnn模型修改功能】使用自己训练的fasterrcnn模型需要修改例子代码哪些部分

【功能模块】使用自己训练的fasterrcnn模型需要修改例子代码哪些部分。如类别数，anchors个数等。如果是使用fasterrcnn-resnet101而不是fasterrcnn-vgg，需要做哪些代码的修改？【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

《企业级大数据平台构建：架构与实现》——2.4.2　资源模型和Container

2.4.2　资源模型和ContainerYARN将服务器资源进行了抽象封装，它使用Container对象代表申请资源的基本单元。这些资源包括资源名称（服务器名称、机架等）、内存和CPU，YARN通过Container机制将服务器资源进行了隔离。每个应用都可以通过Applicati

flask学习笔记（十三） 数据库补充

query可用参数： 模型对象。指定查找这个模型中所有的对象。 articles = session.query(Article).all()for article in articles:print( article ) 模型中的属性。可以指定只查找某个模型的其中几个属性。 articles

使用强化学习自定义环境实现贪吃蛇游戏

训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。 #### 导入模型 1. 在ModelArts管理控制台，选择“模型管理 > 模型”。 2. 在模型列表页面，单击“导入”。进入导入模型页面，参考如下说明填写关键参数。 “元模型来源”：选择“训练作业（New）”。然后在“选择

《Spark机器学习进阶实战》——3.6　本章小结

类分类模型，讨论了分类模型的常见算法，以及算法的合理使用场景、分类模型效果的评估方法，如正确率、准确率、召回率、F1值、ROC和AUC等。还讨论了如何在给定的输入数据中训练模型，如何用之前介绍的技术处理特征以得到更好的性能，以及如何对模型参数进行调优。最后扩展了一些分类模型的知识

其他维度评估“ModelArts人工智能应用开发指南” 学习笔记

1，对抗性评估模型的对抗性评估使用对抗样本作为模型输入，评价模型输入输出是否产生巨大变化。对抗样本就是向原始样本中添加一些难以察觉的噪声。添加这些噪声后不会影响人类的识别，但是很容易欺骗机器学习模型，使其做出与正确结果完全不同的判定。对抗性样本的存在导致模型的脆弱性，成为模型在许多关键

「视频直播技术详解」系列之七：直播云 SDK 性能测试模型

现代播放器原理（七）SDK 性能测试模型本篇是《视频直播技术详解》系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型，SDK 的性能对最终 App 的影响非常大。SDK 版本迭代快速，每次发布前都要进行系统的测试，测试要有比较一致的行为，要有性能模型作为理论基础，对 SDK 的性能做量化评估。本文就是来探讨影响

自动学习案例中如何提高灰度图片训练精度?

在特殊环境里，针对复杂情景如何提高自动学习准确率？除了手动增加数据集外(基础5张图片进行训练，为灰度图片精度)，能否在notebook里创建一个YOLO模型加算法(算法市场订阅)来跑出高精度模型供特定场景使用？    地铁某零部件上面是一张灰度图片，针对相机拍摄角度问题会在地铁驶

学习笔记|特征值分解

特征值分解又称特征分解，或谱分解，是AI数学基础之线性代数——华为AI学习笔记4提到的重要的矩阵基础知识之一，也是使用最广的矩阵分解之一，在主成分分析、奇异值分解、线性判别法等降维方法中都有应用。 1. 定义 （可参见学习笔记|矩阵的特征值） 则 令 就称为矩阵A的特征值分解。