denny的学习专栏——徐其华——tensorflow

最新推荐文章于 2022-06-25 11:15:07 发布
原创 最新推荐文章于 2022-06-25 11:15:07 发布 · 2.4k 阅读 · 2 ·
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#徐其华 #TensorFlow

本文推荐了一篇内容丰富、思路清晰的优秀博客文章，作者深入浅出地讲解了信息技术领域的相关知识。

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5853538.html

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5853538.html

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5853538.html


感觉作者的写作很好，思路清晰，内容丰富，这里提供链接进博客的地址。

Chain of Draft：以极简推理加速大模型思考​​——原理、代码实现与性能突破
07-27 110
摘要： Chain of Draft (CoD) 是一种新型推理范式，通过极简草稿（≤5词/步）替代传统Chain-of-Thought的冗余计算，显著降低LLM推理成本。实验显示，CoD在GSM8K等任务中保持90%+准确率的同时，平均减少85% Token消耗和65%延迟。其核心创新在于：1）硬约束中间态长度；2）仅保留关键计算节点；3）与工程师草稿思维对齐。代码实现包含动态提示组合、多后端LLM适配等模块，支持通过CLI快速验证不同任务/模型的性能提升。该技术为高成本大模型推理提供了轻量化解决方案。
【AI Code】CodeGeex：你的免费AI编程助手——基于清华ChatGLM的130亿参数预训练大模型
AI天才研究院
04-12 2万+
CodeGeeX是一个具有130亿参数的多编程语言代码生成预训练模型。CodeGeeX采用华为MindSpore框架实现，在鹏城实验室“鹏城云脑II”中的192个节点（共1536个国产昇腾910 AI处理器）上训练而成。截至2022年6月22日，CodeGeeX历时两个月在20多种编程语言的代码语料库（>8500亿Token）上预训练得到。高精度代码生成。
caffe学习日记--lesson8:站在巨人的肩膀上， denny的学习专栏——徐其华——caffe
鲁点点的博客
01-16 618
caffe的入门使用教程 和caffe python接口，思路清晰、完整，入门值得一看 http://www.cnblogs.com/denny402/category/759199.html
王权富贵书评：《TensofFlow深度学习应用实践》(王晓华 著)一书
a1103688841的博客
11-22 712
这本书能不要买就不要买了，就是本烂书，例子对不上，程序的缩进对不上，例子还各种报错。 推荐指数：负******************************                    PS:气...
pytorch: 准备、训练和测试自己的图片数据
学习、记录、分享
11-28 1549
pytorch: 准备、训练和测试自己的图片数据 大部分的pytorch入门教程，都是使用torchvision里面的数据进行训练和测试。如果我们是自己的图片数据，又该怎么做呢？ 一、我的数据 我在学习的时候，使用的是fashion-mnist。这个数据比较小，我的电脑没有GPU，还能吃得消。关于fashion-mnist数据，可以百度，也可以 点此 了解一下，数据就像这个样子：   ...
caffe学习资料整理
mdjxy63的博客
07-16 813
徐气华的博客：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html
Caffe学习：从头到尾跑一遍模型的训练和测试
持久决心的博客
10-27 1万+
最近开始学习caffe，最开始应该是因为自己急功近利，想直接用caffe模型达到自己的目的，感觉有点无从下手。现在不得不踏实下来，扎实的一步步学习。看了大牛徐其华随笔分类 - caffe系列教程，收获颇丰。在这里记录下自己学习训练和测试模型的过程，可以说相关知识是完全来自Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片，只是记录一下自己实践中的问题和感悟。 在这里，再次对乐于分享的博主徐其华表示衷
ctf学习经历——极客部分题解
qq_51604088的博客
11-21 1424
解题思路 Web 朋友的学妹 1，根据提示：打开 得到 2，找到flag。 EZWWW 1，打开网站，发现备份 2，用御剑：扫描后台 3，得备份的压缩包，打开 4，分析代码：base64_decode(‘c3ljbDB2ZXI=’); 知是base64加密。百度在线解码。得sycl0ver 5，用postman的post请求：得flag 刘壮的黑页 1，打开网页，得到 2，用postman，get方式和post方式：用GET方法输入key=username，value=admin，用POST.
《深度学习——实战caffe》——绘制loss和accuracy曲线
IT人生
06-10 3470
如果不需要绘制曲线，只需要训练出一个caffemodel, 直接调用solver.solve()就可以了。如果要绘制曲线，就需要把迭代过程中的值保存下来，因此不能直接调用solver.solve(), 需要迭代。在迭代过程中，每迭代200次测试一次#加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib inl...
Caffe学习(一) —— caffe介绍和推荐学习资料
cui841923894的博客
08-13 6107
介绍 Caffe(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)是由伯克利视觉和学习中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)开发的基于C++/Python实现的卷积神经网络框架，由贾扬清开发和维护。 Caffe提供了C++、Python和Matlab的接口，目前版本较多。 Caffe...
caffe学习（3）：ubuntu下将图像数据转换成lmdb文件
iamxuhuimin的博客
07-05 1049
上一节是使用已有的二进制文件转换成lmdb文件，但一般我们使用的很可能是原始图片，比如png、jpg格式。因此，这一节讨论将jpg格式转换成lmdb文件格式。 我主要参考了徐其华的学习专栏：Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件。在做的过程中发现了很多问题，在这里记录一下，主要参数和原理的讲解可以参考徐其华的学习专栏。 本节用到了caffe中自带的图片，在
Tensorflow - Tutorial (7) : 利用 RNN/LSTM 进行手写数字识别
Joe的博客
03-10 2万+
1. 常用类class tf.contrib.rnn.BasicLSTMCellBasicLSTMCell 是最简单的一个LSTM类，没有实现clipping，projection layer，peep-hole等一些LSTM的高级变种，仅作为一个基本的basicline结构存在，如果要使用这些高级变种，需用class tf.contrib.rnn.LSTMCell这个类。使用方式：lstm = r
Linux学习之三：cut,paste,find
萧頔
06-04 569
参考文章：https://www.cnblogs.com/dong008259/archive/2011/12/09/2282679.html一、cut命令对有格式的数据进行处理，默认分隔符是TAB，一段为field；-b：以字节为单位进行分割，这些字节位置将忽略多字节字符边界，除非指定-n标志-c： 以字符为单位进行分割-d：自定义分隔符，默认为制表符TAB-f ：指定显示哪一个field-n：...
Linux bash管道符“|”使用介绍与例子
热门推荐
Lynn小谦的博客
07-20 4万+
在linux系统中，bash的功能非常的丰富与强大。我们可以在bash中编程，可以循环、判断、写出结果到文件。可以查询、更改所有的系统设置。可以写批命令、定时计划。甚至可以写游戏、玩游戏。今天我们介绍的到的管道符是一个神奇的工具，它可以轻易地连接两个毫不相关的程序，把一个程序的结果交给另一个来处理，甚至，不停地交接处理。第一个 我们先说用的非常多的一个用法。ps –ef |grep python
Ubuntu+caffe训练cifar-10数据集
weixin_30670925的博客
07-18 183
1. 下载cifar-10数据库 ciffar-10数据集包含10种物体分类，50000张训练图片，10000张测试图片。 在终端执行指令下载cifar-10数据集(二进制文件）： [html]view plaincopy print? cd~/caffe-master ./data/cifar10/get_cifa...
tensorflow学习笔记(1)-tensoflow的设计机制
一只飞鱼的博客
01-03 1066
tensorflow将整个计算表征为一个图（graph),t图的节点(node)是Operation(常常简称为ops)，节点之间的边（edge）是张量（tensor），不能理解反了。 用图的方式能很容易根据边的连接关系，发现可以并行执行的节点（运算），也更容易分布式部署。此外它专门的编译器可以根据图来生成执行速度更快地代码。也可以将模型存储下来，再用C++等语言实现。 下面依次介绍1.定义运算
Tensoflow学习记录13--用深度学习来做图像分割Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCNs)
hxshine的博客
02-21 6857
1 文章及其地址 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCNs) http://arxiv.org/pdf/1605.06211v1.pdf2 总述感觉就是在vgg网络的基础上，将最后三层全连接改为cnn，即全都为卷积层了，fully convolutional networks，然后再反卷积，使输出与原始图像一致，这
《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- 实战文本分类与命名实体识别，快速构建知识图谱（王晓华 著）
d_eng_的博客
06-25 723
⚽开发平台：jupyter lab🎈运行环境：python3、TensorFlow2.x本书选用TensorFlow 2作为深度学习的框架，从基础语法开始到使用TensorFlow 2进行深度学习知识图谱的构建和实战代码的编写，全面介绍使用TensorFlow 2进行知识图谱构建的核心技术和涉及的相关知识，内容翔实。.........
机器学习实战：Python应用
此外，书中的Python实现部分不仅覆盖了标准库如NumPy、Pandas和Scikit-Learn，还可能涉及TensorFlow和Keras等深度学习框架，使读者能够实际操作并理解这些工具的用法。 最后，书中可能会讨论机器学习项目实施的完整...
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