机器学习在油藏模拟中的作用

拟是一个不可或缺的工具。随着人工智能的快速发展，机器学习算法在油藏模拟中的应用日益增多。本篇博客将重点探讨油藏模拟中的机器学习建模方法，并通过展示一个示例来说明其实际应用。 机器学习在油藏模拟中的作用 油藏模拟是一种基于物理和化学原理的计算方法，旨在预测油藏中的流体流动行为、优

【数学建模】深度学习核心技术精讲100篇（八十三）-时间序列分解和预测

预测是一件复杂的事情，在这方面做得好的企业会在同行业中出类拔萃。时间序列预测的需求不仅存在于各类业务场景当中，而且通常需要对未来几年甚至几分钟之后的时间序列进行预测。如果你正要着手进行时间序列预测，那么本文将带你快速掌握一些必不可少的概念。 目录

Cult3D基础教程——9.模型优化

　　Phong和Gouraud 　　在Cult3D中的网格的着色，有时和在3DS中的效果有所不同，因此在建模过程中随时输出预览实际效果是极为明智的。这样就可以决定初始曲线建模的步骤和使用片段的数量。多数时候在Cult3D中需要的面片远少于3DS中所需的，尤其是对于高度反射的物体。由于Phong是在象素水平计算高光（Gouraud

【问答官】常见的AI模型攻击方法都有哪些

AI产品部署场景越来越广泛  那么如何攻击ai模型 常见的预防措施又有哪些？

14 天代码学习打卡

知道java 原来也是有中文很容易学

【机器学习】————KNN（NN）小结

The NN classifier:Prob: The training data are sufficiently distinct with each other. Insufficient robustness to noises.Sol: using k-nearest neighbor

[转载】机器学习算法总览

[转载】集成学习-随机森林

【转载】监督学习

【暑期Flag】每日学习Java

day1

多视角多尺度监督的图像篡改检测模型

MVSS-Net。为了兼顾模型在篡改图像上的灵敏度和在真实未篡改图像上的特异度，MVSS-Net一方面利用语义无关的图像噪声分布特征和边界特征实现篡改区域的准确定位，另一方面引入图像级分类损失使得模型可以直接在真实图像上进行学习。在五个公开数据集上的大量实验验证了MVSS-Net的有效性。https://www

【A200DK】【Mindstudio】学习笔记

X86架构的服务器，用途如下： • 为Atlas 200 DK制作SD卡启动盘。读卡器或者Atlas 200 DK会通过USB与此Ubuntu服务器连接，制作Atlas 200 DK的系统启动盘。 • 用于部署开发环境，进行应用程序的开发。 • Ubuntu操作系统的版本可以为：18

随机取样、学习率与批大小

得到更好的性能。学习率，即参数到达最优值过程的速度快慢，当你学习率过大，即下降的快，很容易在某一步跨过最优值，当你学习率过小时，长时间无法收敛。因此，学习率直接决定着学习算法的性能表现。可以根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方误差和作为成本函数时，随着数据量的增多，学

【ModelArts】【自动学习】自动学习声音分类项目部署上线页面显示问题

【功能模块】自动学习【操作步骤&问题现象】1、自动学习声音分类项目中，将模型部署成在线服务后，上传音频文件进行预测，点击音频文件进行播放，播放完成后，音频文件还是显示播放中的状态，如下图所示：【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

大家有一些冶金的模型推荐吗？

合物，并制成具有良好的使用性能和经济价值的材料的工程技术领域。冶金是国民经济建设的基础，是国家实力和工业发展水平的标志，它为机械、能源、化工、交通、建筑、航空航天工业、国防军工等各行各业提供所需的材料产品。现代工业、农业、国防及科技的发展对冶金工业不断提出新的要求并推动着冶金学科

【模型迁移】tf模型在NPU上训练报错Ref Tensors are not supported as result

omentum报错原因：训练代码中有当前ascend训练平台不支持的算子，ascend无法正确分拆图，导致错误。可以在训练时输出到屏幕上的日志中搜索“is not in white list”，即可查看到不支持的算子

加速盘古大模型生态发展

华为云EI服务产品部部长尤鹏做开场致辞，分享了盘古大模型生态和昇腾AI云服务的最新进展和成果，他表示：“独行快、众行远，华为云致力于打造开放、活力、创新的大模型生态，帮助行业解最难的题、做最难的事。我们欢迎各行业的伙伴加入大模型创新，让盘古大模型的核心技术及生态行稳致远，让AI重塑千行万业。”

模型部署的前后处理文件该怎么写

目标：上传本地模型，通过桶创建AI应用并部署在线服务，并成功实现在线手势图片预测背景介绍：利用ultralytics库的yolov8n.pt模型训练了一个手势识别的模型，由于云端环境不兼容，ultralytics的YOLO库无法正常使用，所以我把模型转化为了.pth格式的pytorc

TP5.1自定义修改模型创建文件

  修改这个文件即可 目录：D:\PHPTutorial\WWW\tp5\thinkphp\library\think\console\command\make\stubs <?php namespace {%namespace%};