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posted @ 2021-01-20 16:03 Xu_Lin 阅读(138) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/1571518/202409/1571518-20240923092420289-1225414799.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/1571518/202409/1571518-20240923092245644-1657998018.png) ![](https:// 阅读全文
posted @ 2024-09-23 09:24 Xu_Lin 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-18 01:00 Xu_Lin 阅读(111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-15 23:06 Xu_Lin 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在大数据、大模型时代,随着大模型发展,互联网数据渐尽且需大量处理标注,为新模型训练高效合成优质数据成为新兴问题。“天池 Better Synth - 多模态大模型数据合成挑战赛”应运而生,旨在探究合成数据对多模态大模型训练的影响及高效合成方法策略,推动多模态大模型数据合成创新。比赛关注图片理解任务, 阅读全文
posted @ 2024-08-13 02:20 Xu_Lin 阅读(179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这个图表展示了二分类问题中常用的各种评价指标及其计算公式。以下是对每个指标的详细分析和总结: 图表结构分析 总样本数 (Total population): ( P + N ):总样本数,包括正类样本和负类样本。 实际情况 (Actual Condition): 正类 (Positive, P):实 阅读全文
posted @ 2024-06-20 16:18 Xu_Lin 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标检测二十年:一项综述 摘要 — 目标检测是计算机视觉中最基本的挑战之一,近年来受到了极大的关注。过去二十年的发展可以视为计算机视觉历史的缩影。如果我们将今天的目标检测视为深度学习技术美学的体现,那么回溯到20年前,我们将见证“冷兵器时代”的智慧。本文广泛回顾了400多篇目标检测论文,涵盖了四分之 阅读全文
posted @ 2024-05-08 16:05 Xu_Lin 阅读(299) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用ollama玩转本地大模型 https://ollama.com/download 安装 安装验证 测试 ollama run llama2 ollama run qwen 阅读全文
posted @ 2024-03-19 20:44 Xu_Lin 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mnn build tnn 阅读全文
posted @ 2024-02-03 00:33 Xu_Lin 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 要使用 CMake 和 TNN 库基于 C++ 实现神经网络模型的推理预测,你需要按照以下步骤进行操作: 准备环境 确保已安装 CMake 和 C++ 编译器。并从 TNN 的 GitHub 仓库下载源代码(https://github.com/Tencent/TNN)。 编译 TNN 在 TNN 阅读全文
posted @ 2024-01-12 16:57 Xu_Lin 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2023年终总结 赶着昨晚回家前,把最后一个commit提交完,终于也又到一年之末了。 这一年来,是一路小跑冲到终点的快节奏,也是步履不停的一路前行; 行至当途,也是到了该停下来好好沉淀思考的时候了; 还记得也是去年年终的时候,开始陆续收到了一些猎头的邀约,BOSS直聘上也不乏一些推荐; 本着看一看 阅读全文
posted @ 2023-12-31 19:21 Xu_Lin 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 干货分享: 下面给出一个笔者自己整理的GitHub仓库:https://github.com/isLinXu/awesome-road-map 里面包含了一些可供参考的学习路径和思维导图,并整理微软、meta、谷歌、Kaggle以及华为、百度、阿里、腾讯、讯飞等相关的学习资源内容,可以用来帮助学习某 阅读全文
posted @ 2023-11-17 15:25 Xu_Lin 阅读(62) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如何像专家一样高效使用 Google 搜索 你几乎可以在互联网上搜索到任何内容,而Google是大多数人选择搜索信息的主要途径之一。 尽管频繁地使用Google,但是大部分互联网用户都不知道如何快速和高效地使用Google搜索。 可以说使用Google是一门艺术。 想要获得正确的答案,你需要提出正确 阅读全文
posted @ 2023-11-13 16:30 Xu_Lin 阅读(76) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Github: https://github.com/Tencent/TNN docs: https://github.com/Tencent/TNN/blob/master/doc/cn/user/demo.md 下载model权重 链接:https://share.weiyun.com/7inP 阅读全文
posted @ 2023-10-18 19:26 Xu_Lin 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: . 前言 本文主要讲解如何在deepin系统上安装和配置Xrdp远程桌面。 Xrdp是微软的远程桌面协议(Remote Desktop Protocol, RDP)的开源版本。在Linux系统上安装Xrdp后,用户可以使用RDP客户端远程访问Linux桌面。 现在我们来一起看看如何在deepin桌面 阅读全文
posted @ 2023-09-28 17:11 Xu_Lin 阅读(2886) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: tnn-source ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1571518/202308/1571518-20230823175409578-1886976252.png) download-model ![](https://img2023.cnblogs.co 阅读全文
posted @ 2023-08-23 17:56 Xu_Lin 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # V3Det dataset ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1571518/202309/1571518-20230901165449446-467856142.png) - https://opendatalab.com/V3Det ![](https 阅读全文
posted @ 2023-08-19 11:22 Xu_Lin 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ```shell python tools/deploy/export_model.py \ --sample-image /Users/gatilin/PycharmProjects/model-graphviz-plot/model_graph/detectron/000000439715.jp 阅读全文
posted @ 2023-08-13 11:47 Xu_Lin 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: conda create -n label python=3.6 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1571518/202307/1571518-20230718151440520-1058506642.png) ![](https://img2023.cnb 阅读全文
posted @ 2023-07-18 15:37 Xu_Lin 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # chatglm-6b ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1571518/202307/1571518-20230707150844984-259920344.png) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1571518 阅读全文
posted @ 2023-07-07 15:11 Xu_Lin 阅读(79) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: # clip-retrieval检索本地数据集 ```python from clip_retrieval.clip_client import ClipClient, Modality from tqdm import tqdm import urllib.request import os im 阅读全文
posted @ 2023-07-04 17:45 Xu_Lin 阅读(432) 评论(0) 推荐(0) 编辑