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建议可以开发能导入已经用文件夹标注好的数据集的功能。
最基础的概念，什么是幂等性？幂等性：提交多次的情况下，结果都一样。比如数据库查询，可称为天然幂等性，即查询多次结果都一样，无需人为去做幂等性操作。但是update table set value=value+1 where id=1,每次执行的结构都会发生变化，不是幂等。inter
五大流派 ①符号主义：使用符号、规则和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，最喜欢的算法是：规则和决策树 ②贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫 ③联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，最喜欢的算法是：神经网络 ④进化主义：生
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索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构类似与一本书的目录。MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。索引只是提高效率的一个因素，如果你的MySQL有大数据量的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引，或优化
AS编程的流程 在网盘里没看到，能否做一个呢，比如光照
纯小白，纯纯的0基础。写点高手都想不到能难倒新手的东西。第一次课第一节课主要内容分两个部分：①跟着视频走一遍把环境布置下来。②复制粘贴然后体验一下别人写好的程序。第①部分不谈，遇到不会的去群里提问，去折磨老班。第②部分，首先需要下载一个软件 来运行代码。vscode、vim等软件
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坚持！
1. 什么是视觉问答VQA（Visual Question Answering）？给定一幅图片及与图片相关的问题，系统通过理解图片回答这个问题，它涉及到图像识别和自然语言理解。它是计算机视觉和自然语言处理问题的高级综合，好的VQA系统可以帮助盲人理解这个世界。2. Pythia是如何开始的？Facebook
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经在PyNative模式下顺利运行，并且训练到了很高的性能。训练输入是batchsize=64的160x48的图片。输出类别数为7000左右。单卡单机，PyNative下训练，每个Batch平均需要3秒左右现在拿在PyNative模式下训练好的Model，load进来以后切换成GRAPH
# 交叉验证数据集划分 ''' train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集 标签。 格式：X_train, X_test, y_train, y_test = t
【功能模块】ModelArts训练管理【操作步骤&问题现象】再按步骤完成训练作业后，在训练作业的运行状态显示“运行成功”时，点击查看评估结果，却显示是未生成评估结果。是为什么？用的算法模型是AI市场中的“物体检测-RetinaNet_ResNet50”劳烦各位大佬指点一下~
ModelArts人工智能集群服务支持大规模分布式训练。为帮助开发者及企业客户解决训练大模型时面临的技术、成本、资源等挑战，华为云一站式AI开发平台ModelArts提供人工智能集群服务，全场景深度优化，支持大规模分布式训练。从端到端全流程角度看，相比线下开发大模型，基于Mod
感觉深度学习在移动端的全面开花就在这两年了，其实感觉已经开始开花了。 先说说量化是怎么一回事，目前我们在caffe, tensorflow等框架上训练模型（前向和反向）都是使用float 32的，与int 8相比，所需储存空间更大，但是精度更好。 量化目前来
域深厚的技术积累，采用了候选训练集自动生成、自动特征抽取和选择、深度学习文本匹配算法、模型融合集成等技术。华为云自然语言处理专家提出的候选训练集自动生成技术对模型取得优异结果起到了关键作用。该技术针对一个描述段落，自动从大规模论文库中生成一个候选训练集合，并通过语义表示和语义匹配
【功能模块】加载训练后的模型文件进行推理操作代码链接：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/master/advanced_use/custom_loss_function.html 【操作步骤&问题现象】1、样例能正常训练，并生
在机器学习领域，黑盒模型（如深度神经网络）通常以出色的预测性能而著称。然而，这些模型的可解释性却相对较低，这使得我们难以理解模型是如何得出预测结果的。在本文中，我们将探讨一种解决方案，即通过特征重要性分析来解析黑盒模型的预测结果。我们将介绍特征重要性的概念，并展示如何使用Pyth
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