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分类专栏： 优质GAN模型训练自己的数据集 GAN系列 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 生成对抗网络 pytorch 机器学习 python
于 2025-03-18 12:56:41 首次发布
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优质GAN模型专栏目录
LJ1147517021的博客
02-23 555
（GANs, Generative Adversarial Networks）是一种深度学习架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通常用于生成逼真的数据（如图像、视频、音频等）。GANs 在多个领域中得到了广泛的应用，且其优点也使得它在很多场景中表现出色。包括生成高质量数据、无监督学习、数据增强、灵活性和适应性、高效的表示学习、创新的生成能力、对抗训练的鲁棒性该专栏主要利用Pytorch框架复现关于图像生成的GAN模型系列论文代码。
yolo模型精度提升策略
qq_47798402的博客
06-09 947
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
原始的 P-Tuning 和 P-Tuning v2 在实现细节上有哪些不同
ZJQ的博客
06-10 1080
P-Tuning v2（2022） - **改进点**： - 在模型的每一层都添加软提示（类似 Prefix Tuning 的思路），而不只是输入层。 - **引入轻量级 MLP 层**：在预训练模型的输出后添加一个小型的多层感知机，增强分类能力。 - **结构特点**： ``` 输入文本 + 软提示 → 预训练LM → MLP层 → 分类输出 ``` MLP 通常由 1-2 层线性层组成，参数量远小于全量微调。
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 620
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
简繁体智能翻译软件
weixin_62784879的博客
06-09 621
以常见物品为例：内地称\"创口贴\"，香港称\"胶布\"，台湾称\"OK绷\"；汽车品牌\"奔驰\"在香港译作\"平治\"、台湾译作\"宾士\"，这类词汇差异需要额外认知成本。该工具内置智能词库系统，能自动识别并转换具有地区特色的用词表达，实现内地、香港、台湾三地语言习惯的精准转换。针对台湾地区使用的注音符号（如ㄅㄆㄇㄈ）及网络流行的火星文等特殊文字形式，提供对应的转换方案。这款工具还有许多功能，我就不一一介绍啦。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1177
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
破局零售挑战！华为云AI+零售峰会聚焦数智转型实践
最新发布
weixin_43735236的博客
06-12 170
该方案面向零售伙伴客户物流、运营、门店、客服和办公等场景，依托华为云最新发布的CloudDevice关键产品和自有AI大模型，在云上服务方面具备一跳入云、一云多端、极低时延、普惠AI等方面的优势，可为零售伙伴客户筑牢算力底座，满足零售伙伴客户“产-供-营-销-服”全链路智能化核心需求。该计划面向全国数智化企业，汇聚华为云及合作伙伴在政策、产品、技术、品牌等方面的资源与能力，向伙伴开放能力共生、商业共赢和数字化服务三大平台，为零售企业的品牌营销与业务运营提供强大技术支撑，加速企业成长。6月13日，鹭岛厦门！
大模型Transformer触顶带来的“热潮退去”，稀疏注意力架构创新或是未来
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
06-11 1600
大模型狂欢落幕，硬核创新登场！Transformer逼近能力天花板，Agent应用成落地新大陆，而架构层正孕育颠覆性突破。中国团队在云端与终端双轨并进，用稀疏注意力、端侧推理优化打开效率魔盒。告别内卷式数据堆砌，迎接深水区技术创新——这一篇，看懂AI未来十年胜负手！
（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南
hanyuge的专栏
06-08 869
在实际应用中，我们常常需要自定义层和块来实现特定的功能。PyTorch提供了灵活的API来创建自定义层和块。无参数层：实现不包含可学习参数的层，如激活函数层。return torch.sigmoid(x) # 示例：Sigmoid激活函数含参数层：实现包含可学习参数的层，如自定义的全连接层。组合层：将多个层组合成一个块，实现复杂的功能。return x层是深度学习模型的基本构建块，执行特定的计算任务。块是由多个层组成的模块，提高代码的可读性和可维护性。
CppCon 2015 学习:Algorithmic Differentiation C++ & Extremum Estimation
虾球
06-10 897
浮点数表示法的灵感：科学记数法浮点数的表示方法受到科学记数法的启发。x×baseexponentx×baseexponent6.022×10236.022×1023这种表示法使得我们能够处理非常大的数（如102310^{23}1023）以及非常小的数（如10−2310^{-23}10−23），并且有效地表示各种数值。
钉钉C10圆桌派在北京召开 AI一体机首次签约
weixin_43735236的博客
06-09 139
一体机也提供多种AI助理，覆盖审批、工单、行政、法务等多个高频场景，可广泛应用于零售、连锁、生产制造、教育、法律服务等众多行业，帮助企业进一步提质降本增效，数智化升级。通过部署钉钉AI一体机，杰锐思打造了装配助手、代码助手等AI应用，实现了从知识检索到业务协同的全链路升级，在数据安全的基础上，进一步实现了增效降本和效率提升。6月6日，钉钉在北京举办C10圆桌派-AI专场思享会，会上，钉钉和苏州杰锐思智能科技股份有限公司（以下简称：杰锐思）就AI一体机应用签署合作协议，这是钉钉首次在客户落地AI一体机实践。
【DAY43】复习日
daomingwu1的博客
06-08 318
kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营。进阶：并拆分成多个文件。
数字人矩阵源码技术开发核心功能，定制化开发
yunluohd181的博客
06-12 424
在人工智能与多媒体技术飞速发展的当下，数字人矩阵凭借其规模化、自动化的内容生产能力，成为短视频营销、虚拟直播、智能客服等领域的热门技术方案。本文将深入剖析数字人矩阵源码开发的核心功能板块，从技术架构到实现细节，为开发者揭开数字人矩阵的神秘面纱。
立足数字人文，深化历史叙事|科学智能赋能人文社科领域研究
ModelWhale的博客
06-10 809
2024年12月，山东大学同智谱、和鲸共同发布“边疆大模型暨综合智能体”，并签署“101 数智领航计划”，助力高校人才培养模式的持续变革，推动人才培养由“知识为主”向“能力为先”转变。其底层接入外挂知识库的大语言模型，具备准确回答边疆历史文化问题的能力。，以前沿数字技术为边疆历史及更广范围的人文研究提供坚实新基建，并在此基础上开发面向研究者与公众的创新应用，确保专业知识的高效、准确传播。，可以将专业知识“注入”大模型，使其成为研究者专属的、更懂行的智能助手，辅助文献研读、事实核查、乃至启发新的研究思路。
【开发工具】matlab
weixin_49199313的博客
06-12 440
​（稀疏矩阵处理、并行计算）。MATLAB的算法选择需结合问题维度、非线性程度及精度需求综合权衡。​：Trust-region dogleg法。​：PDE Toolbox（有限元法）​（如矩阵条件数、函数光滑性）及。​：离散决策问题（如设备选址）MATLAB的算法体系紧密围绕。​：序列二次规划（SQP）​：信号降噪、频域滤波。​：结合二分法与插值。
“十五五”时期智慧城市赋能全国一体化数据市场建设：战略路径与政策建议[ 注：本建议基于公开政策文件与行业实践研究，数据引用截至2025年6月11日。]
qiongfang2008的专栏
06-11 620
我国正处于数字经济与实体经济融合的关键阶段，数据作为新质生产力核心引擎，亟需通过智慧城市建设破解“数据供不出、流不动”等痛点。智慧城市作为数据要素核心载体，其“五个转变”（央地协同、全局优化、用户视角、数据业务化、长效运营）与全国一体化数据市场建设高度契合。2025年数据要素市场规模预计达1990亿元，智慧城市将通过激活公共数据、赋能产业转型、构建可信环境，成为数据价值转化关键节点。本文通过对智慧城市赋能全国一体化数据市场建设现状与挑战分析，提出了一套供参考的智慧城市引领数据市场一体化解决方案。
本地化部署 Dify 打造专属 AI 助手并嵌入网站
文浩（楠搏万）的博客
06-09 1563
本教程详细讲解如何基于开源项目 Dify，通过 Docker 本地部署专属 AI 聊天助手，并将其无缝嵌入企业官网，实现页面内嵌式智能交互。文章涵盖环境配置、Chat 应用创建、嵌入代码、网页集成与本地私有化部署优势，适合企业、开发者快速构建安全、定制化的 AI 应用，提升用户体验。附完整代码示例与部署演示图，助你轻松上手。
【一步步开发AI运动APP】十、微调优化内置运动分析器，灵活适配不同的应用场景
赣州云智技术的技术铺子
06-09 431
摘要：本文介绍了AI运动APP开发中内置运动项目的微调优化机制。针对不同应用场景（如健身、体测、赛事）对动作检测标准的不同需求，插件提供了统一的ISportOptimizer优化器，支持通过参数调整来放宽或收紧检测标准。文章对比了APP与小程序在运动微调上的技术差异，并给出示例代码展示如何修改动作规则和参数。同时也指出该方案存在局限性，无法适配动作差异过大的场景（如花式跳绳），后续将介绍自定义运动项目的扩展方法。（149字）
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