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2024年10月17日

摘要： CUTLASS简介 CUTLASS (CUDA Templates for Linear Algebra Subroutines) 是NVIDIA开发的一个开源CUDA C++模板库,用于实现高性能的矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似cuBLAS和cuDNN的分层分解和数据移动策略,将这些阅读全文

posted @ 2024-10-17 14:37 dongai666 阅读(1308) 评论(0) 推荐(0)

DeepLabCut: 基于深度学习的无标记动物姿态估计工具

摘要： DeepLabCutDeepLabCut是一款强大的开源工具,用于对包括人类在内的所有动物进行无标记姿态估计。它采用深度学习技术,可以对用户自定义的特征进行精确跟踪和分析。以下是DeepLabCut的主要特点和功能: 主要特点无标记跟踪:无需在动物身上贴附任何标记物,即可实现高精度的姿态估计。适阅读全文

posted @ 2024-10-17 14:34 dongai666 阅读(502) 评论(0) 推荐(0)

x-transformers: 一个功能丰富的Transformer库

摘要： x-transformers: 融合多种创新的Transformer库 x-transformers是一个由Phil Wang (lucidrains)开发的开源Transformer库,它以简洁的实现集成了多种前沿的实验性特性,为自然语言处理研究和应用提供了强大而灵活的工具。主要特性 x-tra 阅读全文

posted @ 2024-10-17 14:31 dongai666 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)

2024年10月15日

100天机器学习编程挑战:从零开始掌握ML技能

摘要：什么是100天机器学习编程挑战? 100天机器学习编程挑战(100 Days of ML Coding)是由知名AI教育者Siraj Raval发起的一个项目,旨在帮助机器学习初学者通过100天的持续学习和实践,系统地掌握机器学习的基础知识和编程技能。该项目要求参与者每天至少花1小时学习机器学习相关阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:08 dongai666 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)

ncnn:高性能神经网络推理框架

摘要： ncnn:为移动设备打造的高效神经网络推理引擎 ncnn是由腾讯AI Lab开源的一个高性能神经网络推理计算框架,专为移动平台深度优化。它的设计初衷就是为了在移动设备上高效部署和运行深度学习模型,让AI技术真正走进普通用户的日常生活中。主要特点 ncnn具有以下几个突出的特点: 高性能 - 在移动阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:08 dongai666 阅读(834) 评论(0) 推荐(0)

摘要： yt-channels-DS-AI-ML-CS 180+ 优质YouTube频道推荐:数据科学、机器学习、人工智能等领域学习资源汇总在这个信息爆炸的时代,YouTube已经成为许多人学习新知识的重要平台。特别是在数据科学、机器学习、人工智能等热门技术领域,有大量优质的教学内容。本文整理了180多个阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:06 dongai666 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)

🤗 Transformers: 引领自然语言处理的革命性工具

摘要： transformers 引言：Transformers的崛起在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,Transformers模型的出现无疑是一场革命。而Hugging Face公司开发的Transformers库,更是将这场革命推向了一个新的高度。作为一个开源项目,Transformers为研究阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:04 dongai666 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)

Awesome AI Books: 人工智能学习资源宝库

摘要： Awesome AI Books: 人工智能学习的终极指南在人工智能快速发展的今天,如何系统高效地学习AI知识成为了许多人面临的难题。GitHub上的 awesome-AI-books 项目为我们提供了一个绝佳的解决方案。这个项目汇集了海量的人工智能学习资源,从入门到进阶,从理论到实践,几乎涵盖了阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:03 dongai666 阅读(444) 评论(0) 推荐(0)

YOLOv5：高效实时目标检测的革命性进展

摘要： YOLOv5简介 YOLOv5是目标检测领域的一个重要里程碑，它由Ultralytics公司于2020年推出，是YOLO（You Only Look Once）系列的最新成员。作为一个开源项目，YOLOv5在GitHub上获得了超过49,000颗星，这充分证明了其在开发者社区中的受欢迎程度。YOLO 阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:01 dongai666 阅读(701) 评论(0) 推荐(0)

SHAP: 解释机器学习模型的统一方法

摘要： SHAP简介 SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法,由Scott Lundberg和Su-In Lee于2017年提出。它基于博弈论中的Shapley值概念,为模型的每个特征分配重要性值,从而解释模型的预测过程。 SHAP的核阅读全文

posted @ 2024-10-15 16:00 dongai666 阅读(2797) 评论(0) 推荐(0)

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