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【功能模块】模型对比工具，Vector对比【操作步骤&问题现象】【-l：My Output模型的Dump文件目录】是指离线模型 Om 的 Dump数据文件吗？【-r：Ground Truth模型的Dump文件目录】是指原始模型 caffe 的Dump 数据文件吗？【生成原始模型 caffe
大领域（大数据、互联网，基因、制药、时空、遥感、金融、游戏等）早已纷纷采纳。那在面对大模型AI火热的当下，咱们从程序员三大件“计算、存储、网络”出发，一起看看这种跑大模型AI的K8s与普通的K8s有什么区别？有哪些底层就可以构筑AI竞争的地方。 计算 &
目前和同事研究关于模型量化的事情，主要是想优化速度、吞吐量，牺牲一小点精度，请问有没有系统的模型量化的学习资料。比如说量化黑名单里面没有的算子，且不能量化的算子，该如何处理？或者与模型量化相关联的事情，比如说如何转换om模型才能更好的量化，要做什么样的规避等等。量化参数如何配置才能更有效等等。
I开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、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。华为云官方网站用Postman测试ModelArts部署的图像分类模型本实验将带你学会P
TFOD：基于TFOD API的官方模型案例对图片进行目标检测 目录 输出结果 设计思路 代码(部分)实例 输出结果 设计思路 代码(部分)实例 #1、导入基本的包和环境，包括两个TFOD中的包import
## 大模型要做什么？ 大模型希望通过积累海量的行业数据，大的参数量、大的输入数据，然后形成预测模型，用来适配更多的下游任务，这样的话在开发的效率上会有提高，精度上也会有一定的提高，并以此来完成从定制化开发到工业化开发的转变。 盘古大模型不仅是一个大模型，它包含一系列的模型，目前有CV大模型、科学计算模型等等。
separatorChar win：\ linux：/ 绝对路径：一个完整路径 相对路径：一个简化路径，当前项目的根目录 注意：路径不区分大小写，\是转移字符，\代表一个普通的反斜杠 构造方法 File( String pathname) 通过将给定路径名字符串转化为抽象路径名来创建一个新File实例。
类场景。什么是装饰器？要理解Python的装饰器，首先我们先理解一下Python的函数对象。我们知道，在Python里一切都是对象，函数也不例外，函数是第一类对象（first-class objects），它可以赋值给变量，也可以作为list的元素，还可以作为参数传递给其它函数。
列或组合。例如，给定一个数组，可以通过递归生成所有可能的子集或其中元素的排列。 2. 树和图的遍历：递归算法在树和图的遍历中有广泛的应用。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）是常见的遍历算法，它们可以通过递归方式实现。递归地访问节点和它们的邻居，从而可以遍历整个树或图的节点。
CV之YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录 目录 视频请观看 训练输出记录 视频请观看 深度学习之计算机视觉神经网络训练Yo
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
数。这样可以大大减少模型的参数数量，同时也可以增强模型的泛化能力。 如果使用多个卷积核进行卷积操作，它们所提取的特征可能不同，因为它们所学习的卷积核参数不同。每个卷积核学习到的是不同的特征，通过使用多个卷积核，模型可以同时学习到多种不同的特征，从而提高模型的性能。 1.1.4
@[toc] 前言 本篇博客是MyBatisPlus实际应用的学习笔记，若文章中出现相关问题，请指出！ 所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新) 导航 MyBatis-Plus 工具接口及类 BaseMapper BaseMapper是mp提供给我们用于增强ma
文档，在处理html文档的过程中，DOM以对象的形式存储在内存中。因为DOM是基于树结构存储在内存中的，所以DOM又称为文档树模型。 3.2、DOM树 DOM树 又称为文档树模型，把文档映射成树形结构，通过节点对象对其处理，处理的结果可以加入到当前的页面。他有三个组成部分： 文档：一个页
现象的发生，既然不能从减少参数上面下手，那我们转而在线性回归的最后面添加一个罚项，罚项有时也被称为正则化项，其主要用于控制模型的平滑度，当模型参数越多，模型越复杂，那么罚项惩罚值就越大。 罚项可以是L1范数也可以是L2范数，对于使用L1范数的回归我们一般叫做Lasso线性回归。
成离线模型的输入大小（即input_size）均会被Crop、Padding等操作影响。假设模型的Batch数量为N，模型输入图片的宽为src_image_size_w，高为src_image_size_h，最后模型输入的Size的计算公式如表1所示如果为动态AIPP，模型转换时
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的卷积，并把这个结果加上layer作为最后的结果， 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。（2）darknet53的每一个卷积部分使用了特有的DarknetConv2D结构
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解题卡片： 1、二分法关键在于不陷入死循环，找到一个最适合点，对左右径行递归，同时避免死循环 2、快速排序关键与双指针有关，不断地减少逆序 3、归并排序除了快、稳定，而且还可以求逆序对：
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