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????????RTMDet是一種高效的實時目標檢測器，其自報告指標優(yōu)于YOLO 系列。它在COCO上實現了52.8% 的 AP ，在 NVIDIA 3090 GPU 上實現了300+ FPS，使其成為當前號稱最快、最準確的目標檢測器之一。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-679305.html
?????????RTMDet 采用了一種在主干和頸部具有兼容能力的架構，該架構使用包含大內核深度卷積的基本構建塊構建。這種設計增強了模型捕獲全局上下文的能力，同時保持快速的推理速度。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-679305.html
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文章列表： llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署與使用 llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定義數據集 lora 訓練與部署 llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 命名實體識別實戰(zhàn) 模型名 模型大小 默認模塊 Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176
????????特征工程描述了制定相關特征的過程，這些特征盡可能準確地描述底層數據科學問題，并使算法能夠理解和學習模式。換句話說：您提供的特征可作為將您自己對世界的理解和知識傳達給模型的一種方式。 ????????每個特征描述一種信息“片段”。這些部分的
????????由于它們的可擴展性和靈活性，現在很少找到不使用TensorFlow、PyTorch、Paddle......（這里的省略號是指各種成熟的深度學習庫）的項目。 ?????????花時間從頭開始編寫機器學習算法（即在沒有任何基礎框架的情況下）似乎有些重復造輪子的感覺。然而，事實并非
????????作為人工智能工程師，我們通常將每個任務或問題定義為一個函數。 ????????例如，如果我們正在開發(fā)面部識別系統(tǒng)，我們的第一步是將問題定義為將輸入圖像映射到標識符的函數F( X )。但是 問題是如何知道 F(X) 公式？ ????????事實上，使用公式或一系列
沿著特征工程自動化的思路，深度學習模型從 PNN ?路?來，經過了Wide＆Deep、Deep＆Cross、FNN、DeepFM、NFM等模型，進?了大量的、基于不同特征互操作思路的嘗試。 但特征工程的思路走到這里幾乎已經窮盡了可能的嘗試，模型進?步提升的空間非常小，這也是這類模型的局限
在2016年， 隨著微軟的Deep Crossing， 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批優(yōu)秀的深度學習模型被提出， 推薦系統(tǒng)全面進入了深度學習時代， 時至今日， 依然是主流。 推薦模型主要有下面兩個進展： 與傳統(tǒng)的機器學習模型相比， 深度學習模型的表達能力更強， 能夠挖掘更多數據
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????????Xception 是深度為 71 層的卷積神經網絡，僅依賴于深度可分離的卷積層。 ????????論文中將卷積神經網絡中的 Inception 模塊解釋為常規(guī)卷積和深度可分離卷積運算（深度卷積后跟點卷積）之間的中間步驟。從這個角度來看，深度可分離卷積可以理解為具有最大數
