随笔分类 - 程序员之家
摘要：摘要：人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代。AIGC时代的到来，将会带来巨大的机遇和挑战。 本文分享自华为云社区《GPT-4发布，AIGC时代的多模态还能走多远？系列之一： AIGC时代：未来已来》，作者： ModelArts 开发 。 人工智能的快速发展使得我们进入了AIGC时代，即人工智
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摘要：摘要：大部分动态规划能解决的问题，都可以通过回溯算法来解决，只不过回溯算法解决起来效率比较低，时间复杂度是指数级的。动态规划算法，在执行效率方面，要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》，作者：嵌入式视觉。 一，动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题，比如求最大值、最小值等等
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摘要：摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。 本文分享自华为云社区《图片去摩尔纹简述与代码实现》，作者： 李长安。 1前言 当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，
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摘要：摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordCon
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摘要：摘要：归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分治的思想，代码都通过递归来实现，过程非常相似。理解归并排序的重点是理解递推公式和 merge() 合并函数。 本文分享自华为云社区《深入浅出八种排序算法》，作者：嵌入式视觉 。 归并排序和快速排序是两种稍微复杂的排序算法，它们用的都是分
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摘要：摘要：对于池化层和步长为2的卷积层来说，个人的理解是这样的，池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的。 本文分享自华为云社区《对于池化层和步长为2的卷积层的一些思考》，作者： 李长安。 引言 对于池化层和步长为
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摘要：摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。 本文分享自华为云社区《【AIOps专题
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摘要：摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标
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摘要：摘要：CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。 本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》，作者： 李长安。 CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教
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摘要：摘要：本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了！》，作者：lqj_本人 。 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 项目介绍 区域性锁定目标实时
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摘要：摘要：本文为大家介绍一下深度学习中的混合精度训练，并通过代码实战的方式为大家讲解实际应用的理论，并对模型进行测试。 本文分享自华为云社区《浅谈深度学习中的混合精度训练》，作者：李长安。 1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出，该论文对混合精
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摘要：摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 本文分享自华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为
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摘要：摘要：本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充和步幅的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-卷积层详解》，作者： 嵌入式视觉 。 前言 在全连接层构
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摘要：摘要：SSH（安全外壳协议 Secure Shell Protocol，简称SSH）是一种加密的网络传输协议，用于在网络中实现客户端和服务端的连接，典型的如我们在本地电脑通过 SSH连接远程服务器。 本文分享自华为云社区《ssh 远程连接方式总结》，作者：嵌入式视觉。 SSH（安全外壳协议 Secu
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摘要：摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。 本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN 。 用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解
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摘要：摘要：本文主要为大家带来Mysql中的3种数据类型和3种运算符。 本文分享自华为云社区《Mysql中的数据类型和运算符》，作者： 1+1=王。 Mysql的数据类型 Mysql支持数值型、文本型和日期时间型三大数据类型。 数值型数据 数值型是描述定量数据的数据类型，包括整数型数据类型和浮点型数据类型
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摘要：摘要：本文介绍的DSC工具是针对数据库切换时面临的迁移任务而开发的免安装命令行工具。目的是提供简单、快速、可靠的SQL脚本迁移服务。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)DSC工具系列：DSC工具初识【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》，作者：积少成多 。 DSC背景介绍与DSC介
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摘要：摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。 本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch 中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。 一，剪枝分类 所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什
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摘要：摘要：模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。 本文分享自华为云社区《深度学习模型压缩方法综述》，作者：嵌入式视觉 。 一，模型压缩技术概述 因为嵌入式设备的算力和内存有限，因此深度学习模型需要经过模型压缩后，方才能部署到嵌入
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摘要：摘要：集群运行过程中，有时候会执行并发量比较高的业务场景，一些数据库没有为这种高并发作业配置合适的参数，会导致作业大量报错，这篇文章让你玩转并发作业。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】在线运维 - 高并发导致资源类报错分析解决》，作者：323老四。 集群运行过程中，有
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