摘要：
指令查询 开发环境 docker json schema prompt guide 帮助文档 各种目录 中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录（2022） SCI等评级查询 Python库 网站 介绍 Vega-Altair 绘图库 PyTorch 深度学习框架 前端 网站 介绍 Element- 阅读全文
posted @ 2024-06-14 11:59
片刻的自由
阅读(95)
评论(0)
推荐(1)
摘要：
向量加和： #include <iostream> __global__ void vectorAdd(int n, const float* a, const float* b, float* c) { int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; 阅读全文
posted @ 2025-08-26 22:02
片刻的自由
阅读(33)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
presence_penalty： 对于1个token，如果它出现在生成的文本中，则施加惩罚 \[\hat{\rm logits}_i={\rm logits}_i - {\rm presence\_penalty} * \mathbb{I}({\rm frequency}_i>0) \] 鼓励模型 阅读全文
posted @ 2025-06-05 22:05
片刻的自由
阅读(85)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
这篇文章基于神经坍缩（Neural Collapse）现象，提出将样本的特征诱导到考虑类别层次的Simplex ETF（Equivalent Tight Frame）。首先，通过类别层次距离构建类别间的相似度。基于相似度，通过特征值分解构造固定的分类器权重向量。同时，增加隐藏层鼓励模型特征与对应类别 阅读全文
posted @ 2025-05-25 22:34
片刻的自由
阅读(70)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
[link] 提供了标签间的层次信息，保存在 data.json文件中，可在倒数第二个单元格点击“Download JSON”获得 data.json 文件部分内容如下，如果类别有层级关系，则会嵌套在 “children”： { "id": "fall11", "name": "ImageNet 2 阅读全文
posted @ 2025-05-22 21:11
片刻的自由
阅读(15)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
本机上需要准备的事项 安装 vscode；下载远程连接插件：Remote - SSH，汉化插件：Chinese (Simplified) (简体中文) Language Pack for Visual Studio Code 配置文件中写入远程服务器相关信息 点击右侧靠边栏“远程资源管理器” 点击“ 阅读全文
posted @ 2025-05-22 12:01
片刻的自由
阅读(312)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
除了CIFAR系列，长尾图像分类用的最多的就是这三个数据集：Place365、iNaturalist2018、ImageNet（2012） 分别给出需要下载的 item 以及下载地址： Place365: Small images (256 * 256) with easy directory st 阅读全文
posted @ 2025-04-26 12:09
片刻的自由
阅读(140)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Floyd算法 #include <limits.h> #include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int finite = 1000000; void floyd(vec 阅读全文
posted @ 2025-04-20 15:15
片刻的自由
阅读(9)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
TensorRT （Tensor Runtime）是一款用于高性能深度学习推理的 SDK。它旨在与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等训练框架互补工作。它专注于在 NVIDIA 硬件上快速高效地运行已训练好的网络。 TensorRT 包含一个深度学习推理优化器和运行时，可为深度 阅读全文
posted @ 2025-03-30 20:01
片刻的自由
阅读(167)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
safetensors Header: 文件的元数据（大小、版本） Meta data: 列表，每个元素表示文件里存的张量的类型、形状、偏移量 Tensor data: 列表元素对应的张量数据 gguf gguf不依赖外部的配置文件，它可以把配置文件、词表、tokenizer、template等存入 阅读全文
posted @ 2025-02-28 13:40
片刻的自由
阅读(1245)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
这篇论文提出使用超网络生成专家模型的参数，实现可控的、能根据用户偏好预测的专家模型。 Related works 长尾学习（long-tailed learning）的方法包括重采样、设计损失函数，旨在提高尾部类的表现。然而，这类方法往往假设测试集是类别平衡的，在训练时的操作也是希望学到一个均衡预测 阅读全文
posted @ 2025-02-28 08:47
片刻的自由
阅读(73)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Knowledge-Based Systems: [期刊首页] [作者提交系统] 提交必须要的文件 Author Agreement 没有模板，参考[link]写的 Author Agreement We have seen and approved the final version of the 阅读全文
posted @ 2025-02-23 22:03
片刻的自由
阅读(574)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
有时候服务器只能访问大陆的网站，因此下载 cuda(gpu) 版的 pytorch非常慢。简单的方法是更换镜像源，网上的方法比较乱，实际上换源后直接安装即可。这里使用清华源。 设置全局 pip 源： pip config set global.index-url https://mirrors.tu 阅读全文
posted @ 2025-02-14 09:57
片刻的自由
阅读(3182)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
Background Agent（智能体）指某一个实体，能根据外部的环境，自主做出决策和行动。一个简单的agent示例是一个温度控制器，它能根据环境的温度，自动调节加热器的开关。 \[\begin{aligned}(\text{temperature}>70^{\circ})\wedge(\text 阅读全文
posted @ 2025-02-03 14:43
片刻的自由
阅读(119)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
前言 模型中常见的可训练层包括卷积层和线性层，这里将给出计算公式并在pytorch下进行验证。 计算模型的参数： import torch.nn as nn def cal_params(model: nn.Module): num_learnable_params = sum(p.numel() 阅读全文
posted @ 2024-12-18 17:10
片刻的自由
阅读(1729)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
这篇文章基于样本选择的噪声标签学习（Learning with Noisy labels）方法，通过引入CLIP帮助过滤噪声样本。 Introduction 噪声标签的方法包括： 开发鲁棒的损失函数 使用标签噪声转移矩阵对噪声标签进行建模 然而这些方法在处理高噪声比和复杂的噪声模式（两个图片很相近但 阅读全文
posted @ 2024-12-17 11:42
片刻的自由
阅读(172)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号