j8267643的博客

N2D2 作为一个开源CAD（计算机辅助设计）框架，专注于深度神经网络（DNN）的模拟以及完全基于DNN的应用程序的构建，它 提供了一系列工具和组件来帮助开发者在设计、训练、优化和部署神经网络模型到各种设备上时更加高效和灵活。优化：针对不同的硬件平台（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等），N2D2可能提供了优化工具和技术，如量化、剪枝、压缩等，以减少模型大小、提高推理速度并降低功耗。神经网络设计：提供了构建神经网络模型所需的各种层、激活函数、优化器等组件，使得开发者能够轻松地设计和实验不同的网络结构。

通过学习数百万的CAD模型，深度学习模型可能会发现一些新的设计规律和模式，从而拓展CAD模型的应用领域。因此，ABC数据集的推出为几何深度学习领域的研究者提供了一个宝贵的数据资源，有助于推动该领域的技术进步和应用发展。，研究者可以开发出更高效的算法和模型，用于自动识别CAD模型中的特征、优化设计过程、提高生产效率等。综上所述，ABC数据集的推出为人工智能技术在几何深度学习领域的应用提供了广阔的前景和可能。通过学习和分析这些CAD模型，我们有望取得一系列突破性的进展，推动相关技术的创新和发展。

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通过GODEL的大规模预训练，对话系统可以更好地理解和生成与目标任务相关的对话，提高用户的满意度和系统的实用性。在对话系统中，预训练模型在提高系统性能方面发挥着重要作用。大规模预训练：使用收集到的对话数据对模型进行大规模预训练，通过优化算法不断调整模型参数，使模型在预训练任务上达到较好的性能。预训练任务设计：设计合适的预训练任务，如对话生成、对话理解、对话状态跟踪等，以使模型能够学习到对话中的关键信息和模式。数据收集：收集大量的目标导向对话数据，这些数据可以来自真实的对话记录、模拟对话或人工生成的对话。

接着，按照频率从高到低的顺序，将最常见的相邻字节或字符对合并成一个新的子词单元，并将其添加到词汇表中。由于算法是按照最大频率合并字节对的，因此那些频繁出现的词汇通常会保持完整，而罕见词汇则会被拆分成更小的子词单元。这个过程从字符级别的词汇表开始，然后逐渐合并成更大的子词单元，直到达到预定的词汇表大小或满足其他停止条件。由于是按照最大频率合并字节对的，这可能导致那些平凡出现的词汇被单独保留在词汇表中，而包含稀有字母组合的词汇则会被拆分成很小的部分。准备足够大的训练语料，并确定期望的词汇表大小。

中东土豪大学 穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学开源！第一个落地的大视觉语言模型，专门针对遥感（RS）场景而定制。源代码与通用域模型不同，GeoChat 擅长处理高分辨率 RS 图像，采用区域级推理进行全面的场景解释。利用新创建的 RS 多模态数据集，GeoChat 使用 LLaVA-1.5 架构进行了微调。这可以在各种 RS 任务中实现强大的零样本性能，包括图像和区域字幕、视觉问答、场景分类、视觉基础对话和引用对象检测。GeoChat：用于遥感的接地（落地、接实际应用场景）大视觉语言模型。

输入 prompt ，要求带有 “Any Text” 字样，AnyText 算法一键合成。用 AnyText 修改个画面中的文字，可太轻松了。AI 绘画擅长画人物、风景这些，不擅长画文字内容。想让它画个带有什么字样的图片，难如登天。AnyText 正好就解决了这一痛点。

GPU —————Graphics Processing Unit，显卡CUDA ————Compute Unified Device Architecture，英伟达 2006 年推出的计算 API-x 表示 x86 CPU，-d 表示 Device。SVM —————AMD 的等价于 Intel VT-x 的技术。EPT —————Extended Page Table，Intel 的 CPU 虚拟化中的页表虚拟化硬件支持。NPT —————

CBIR（Content-Based Image Retrieval，基于内容的图像检索）系统是一种通过分析图像的视觉内容，如颜色、纹理、形状等特征，来检索和匹配相似图片的算法。下面是关于 CBIR 系统的一些介绍：1. 工作原理：CBIR 系统首先从图像数据库中提取图像特征，并将这些特征存储在数据库中。当用户提交查询图像时，系统会计算查询图像与数据库中图像的特征相似度，然后返回与查询图像最相似的图像。2. 特征提取：CBIR 系统通常使用像素级特征、视觉单词或者深度学习模型提取图像特征。

图像，通常指的是一个二维的视觉表示，它由像素阵列组成，用于表示照片、图形、艺术作品等。图像在计算机中通常以二维数组的形式存储，每个像素都有一个对应的数值，表示该像素的颜色、亮度等信息。使用Ren'Py制作的视觉小说和Galgame在Steam和其他平台上非常受欢迎，全球有许多独立游戏开发者使用Ren'Py来制作和发布他们的游戏。3. 丰富的场景和角色互动：Ren'Py提供了丰富的场景编辑器和角色控制系统，开发者可以创建复杂的故事线和角色互动。image用于定义图像，上面讲的最基础的定义方法。

层归一化则用于稳定训练过程。尽管它有一些缺点，但它的优点，特别是预训练模型和易于使用的 API，使其成为 NLP 研究和开发中的首选库之一。此外，Transformers 还支持自定义模型的加载，这意味着用户可以通过上传他们的预训练模型到 Hugging Face 平台，然后使用该平台提供的 API 来加载和应用他们的模型。Transformers 库的 API 设计为高度灵活，允许用户轻松地修改模型的配置、加载不同的预训练模型、以及将模型用于各种 NLP 任务，如文本分类、情感分析、问答等。

Voice-assistant（语音助手）是一种人工智能技术，它通过语音识别、自然语言处理和机器学习等技术，实现人机交互，为用户提供便捷的服务。用户可以通过语音命令与语音助手进行对话，实现各种任务的执行，如查询信息、控制智能家居、预订服务等。Voice-assistant的理解能力非常强大，它可以理解用户提出的各种问题，并给出相应的回答。同时，语音助手还可以根据用户的需求，提供个性化的服务。例如，当用户询问天气情况时，语音助手可以立即提供当地的天气预报；

机器学习和数据挖掘作为近期人工智能领域的热点话题一直引发人们的关注，小编也一直收到很多留言咨询有哪些好的书籍适合自己进行阅读学习。小编给大家带来28本经典机器学习/数据挖掘相关书籍，分别适合入门、进阶到精深的三个不同阶段同学阅读，并且每本书籍都已标注了适合阅读人群，总有一款适合你。Real World Machine Learning（现实世界中的机器学习）作者：Henrik Brink，Joseph W.Richards和Mark Fetherolf。

Medium上的作者Mybridge从8800个项目中，挑选出了30个GitHub上收获了超多星星的机器学习项目，量子位搬运一下，希望大家学的开心~注：此份列表的星星数量仅供参考，因为，GitHub上的星星数量是动态变化的。

Python是目前人工智能领域普遍使用的基础性技术和工具，TensorFlow是当下主流的深度学习框架，本书基于Python和TensorFlow，从理论到实践，是一本全栈式的深度学习指南，书中基础和理论讲解全面，原理和拓展分析深入，应用和实践也极具实战性，是多位人工智能和大数据领域的专家多年经验的结晶。3位作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，而且在本书的写作上也颇下功夫：首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度；

有偏重概念的，也有偏重实践的；有基于Python的，也有基于R的；

例如，在使用大小为2的内核进行卷积时，我们将使用2的步幅。在翻转窗口不完全位于输入窗口（X）内部的情况下，我们可以将其视为零，只计算位于窗口内的数据，例如在步骤1中，我们将1乘以零，其余部分将被忽略。下面的示例将对一个5x5x3的输入进行卷积，其中具有以下参数Stride=2,Pad=1，F=3（3x3内核）和K=2（两个滤波器）的conv层。在这种情况下，规定蓝色信号 F（τ）F（τ） 是我们的输入信号和 G（t ）G（Ť） 作为我们的卷积核，当使用卷积来过滤信号时使用术语卷积核。

介绍了很多常见的机器学习算法，包含了基础介绍、资源内容、代码细节等内容，帮助初学者在100天内逐步探索机器学习的实践细节，可以说对于0基础用户非常的友好，如果你没有什么算法经验，那么建议你跟随文章的学习进度，阅读各种基础资料，并逐步实践各个代码片段，相信对自己的技术提升是非常有帮助的。k近邻法(k-NN)支持向量机(SVM)

等以及NLP的未来。与斯坦福NLP课程上一版资源（2017年）相比，这次课程有了巨大的更新，加入了近两年非常流行的Transformer和预训练表征等内容。熟悉Python以及NumPy和PyTorch；大学微积分、线性代数；机器学习的基础知识等。[斯坦福大学AILab主任、ACM and AAAI Fellow] 和。Pytorch，取代了之前的TensorFlow。斯坦福大学计算机科学和语言学。共20讲，内容主要有。

现在，结合双流注意力和 Transformer-XL 的改进，上面图 2(c) 展示了最终的排列语言建模架构。同时，自回归目标提供一种自然的方式，来利用乘法法则对预测 token 的联合概率执行因式分解（factorize），这消除了 BERT 中的独立性假设。简单地使用 Transformer(-XL) 架构进行基于排列的（permutation-based）语言建模是不成功的，因为因式分解顺序是任意的、训练目标是模糊的。由于对因式分解顺序的排列操作，每个位置的语境都包含来自左侧和右侧的 token。

周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍，书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等)。本项目为周志华《机器学习》的学习笔记，记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识，笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容，向前辈们和知识致敬！希望对新人阅读西瓜书有所帮助！

项目地址：https://github.com/facebookresearch/Detectron。项目地址：https://github.com/deepfakes/faceswap。项目地址：https://github.com/calclavia/DeepJ。项目地址：https://github.com/posenhuang/NPMT。项目地址：https://github.com/marcotcr/lime。项目地址：https://github.com/deepmind/lab。

本书采用交互式学习体验，不仅阐述DL算法原理，还提供了一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，直观的学习其内部原理。而由他所著的《动手学深度学习》也是一本优秀的深度学习教材，算是非常畅销的计算机类书。说起『李沐』老师，大多数行内人都是非常熟悉的，

虽然PyTorch官方和大量开发者提供了大量的开源代码和学习教程，但遗憾的是目前尚未有一部官方的权威书籍。令人振奋的是，这本官方教程终于来了，而且电子版还是免费的，一经推出就收到了各位大牛的推荐，包括 LeCun（图灵奖获得者、Facebook 首席 AI 科学家）。PyTorch 自诞生已来就被收关注，如今，不负众望，在今年的最新统计中PyTorch 已经称霸学界，在 CVPR 接收论文中占比 69%，NAACL 和 ACL 都超过了 75%，ICLR 和 ICML 也都超过了 50%。

这份人气深度学习秘籍，涵盖了吴恩达老师斯坦福大学CS230深度学习课程重点, 篇幅短 & 内容精简。并配备大量高清插图，不怕你看不下去，就怕看得停不下来。目前，清单地址已经公开，还有PDF版可随时下载。【下载方式，往下看】清单主页：https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-230.htmlGithub介绍：https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning概览→层的类型→过滤器超参数→调整超参数→激活

由IS资深专家Tommaso Teofili(供职于Adobe Systems，Apache Software Foundation，擅长信息检索、自然语言处理和分布式计算等)撰写于2019年，，只需要按照书中教程来，就能初步构建一个基于深度学习的搜索引擎。并且随书附有可执行的源码。搜索结果准确和相关排序。应用深度学习进行搜索。

为了验证 MagicAnimate 中设计选择的有效性，研究者在 TikTok 数据集上进行了消融实验，包括下表 2 和下图 4 中有无时间建模、外观编码器、推理阶段视频融合以及图像 - 视频联合训练等。研究者表示，尽管仅接受了真实人类数据的训练，但它展现出了泛化到各种应用场景的能力，包括对未见过的领域数据进行动画处理、与文本 - 图像扩散模型的集成以及多人动画等。最近，阿里研究团队构建了一种名为 Animate Anyone 的方法，只需要一张人物照片，再配合骨骼动画引导，就能生成自然的动画视频。