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      標(biāo)簽　>　數(shù)據(jù)集

      數(shù)據(jù)集

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      文章：1155個 瀏覽：25355次 帖子：27個

      數(shù)據(jù)集技術(shù)

      什么是AI計算？

      首先，用戶（通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家）需要整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，這個階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載（ETL）。這項工作現(xiàn)在可以通過 Apache Spark 3.0 在 ...

      2023-04-12 標(biāo)簽：AI機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3318 0

      港中大IDEA開源首個大規(guī)模全場景人體數(shù)據(jù)集Human-Art

      然而，現(xiàn)有的計算機視覺任務(wù)、訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集等大多只關(guān)注到了真實世界的照片，這導(dǎo)致相關(guān)模型在更豐富的場景下，常常出現(xiàn)性能下降甚至完全失效的問題。即使是SOT...

      2023-04-11 標(biāo)簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集 1245 0

      清華&美團提出稀疏Pairwise損失函數(shù)！ReID任務(wù)超已有損失函數(shù)！

      ReID任務(wù)中的由于光照變化、視角改變和遮擋等原因會造成同一類中不同實例的視覺相似度很低（如圖2所示），因此由視覺相似度很低的實例（我們稱之為harmf...

      2023-04-09 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集REID 2123 0

      通俗易懂chatGPT原理

      收集NLP各種任務(wù)的數(shù)據(jù)集，加上任務(wù)描述和提示組裝成新的數(shù)據(jù)集，并使用這些數(shù)據(jù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型。包括指令微調(diào)和有監(jiān)督微調(diào)。

      2023-04-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集nlpChatGPT 1843 0

      基于預(yù)訓(xùn)練語言模型設(shè)計了一套統(tǒng)一的模型架構(gòu)

      進一步，本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務(wù)中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段，先從大規(guī)模知識圖譜上檢索問題相關(guān)的小子圖，...

      2023-04-07 標(biāo)簽：PLM語言模型數(shù)據(jù)集 958 0

      Firefly(流螢): 中文對話式大語言模型

      Bloom是個多語言模型，由于需要兼容多語言，所以詞表有25w之多，在中文領(lǐng)域中，大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表，從多語言模型中提取常用...

      2023-04-07 標(biāo)簽：語言模型數(shù)據(jù)集Firefly 7336 0

      CVPR2023：IDEA與清華提出首個一階段3D全身人體網(wǎng)格重建算法

      三維全身人體網(wǎng)格重建(3D Whole-Body Mesh Recovery)是人類行為建模的一個重要環(huán)節(jié)，用于從單目圖像中估計出人體姿態(tài)(Body P...

      2023-04-07 標(biāo)簽：算法網(wǎng)格數(shù)據(jù)集 1398 0

      AUTOSAR NvM Block的Native、Redundant和Dataset有什么區(qū)別？

      Native數(shù)據(jù)是NVM塊中存儲的原始數(shù)據(jù)，是應(yīng)用程序需要讀寫的數(shù)據(jù)。Native數(shù)據(jù)只在NVM塊中存儲一份，如果數(shù)據(jù)損壞或丟失，將無法恢復(fù)。因此，在寫...

      2023-04-06 標(biāo)簽：存儲數(shù)據(jù)集DataSet 4992 0

      異構(gòu)數(shù)據(jù)庫排序一致性填坑教程

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      不同數(shù)據(jù)庫對于字符值的排序規(guī)則各不相同，要達成在不同數(shù)據(jù)庫上對于同樣數(shù)據(jù)集執(zhí)行查詢語句的輸出結(jié)果順序一致性目標(biāo)，則必須進行相應(yīng)的設(shè)置或改寫，本文通過對五...

      2023-03-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)庫Oracle數(shù)據(jù)集 1230 0

      語言模型性能評估必備下游數(shù)據(jù)集：ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集

      零樣本學(xué)習(xí)是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數(shù)據(jù)類別，即訓(xùn)練的分類器不僅僅能夠識別出訓(xùn)練集中已有的數(shù)據(jù)類別， 還可以對于來自未見過的類別的數(shù)...

      2023-03-27 標(biāo)簽：分類器語言模型數(shù)據(jù)集 2088 0

      如何應(yīng)用Anomalib在數(shù)據(jù)集不平衡的情況下檢測缺陷 ？

      基于監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方法利用足夠的注釋異常樣本，通常可用于實現(xiàn)令人滿意的異常檢測結(jié)果。

      2023-03-27 標(biāo)簽：機器人加速器數(shù)據(jù)集 3215 0

      自然語言融入NeRF，給點文字就生成3D圖的LERF來了

      但自然語言不同，自然語言與 3D 場景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場景來解釋，通過詢問餐具在哪，或者詢問用來攪拌的工具在哪，以這種方式就可以...

      2023-03-22 標(biāo)簽：3D數(shù)據(jù)集自然語言 701 0

      利用Contrastive Loss（對比損失）思想設(shè)計自己的loss function

      在非監(jiān)督學(xué)習(xí)時，對于一個數(shù)據(jù)集內(nèi)的所有樣本，因為我們沒有樣本真實標(biāo)簽，所以在對比學(xué)習(xí)框架下，通常以每張圖片作為單獨的語義類別，并假設(shè)：同一個圖片做不同變...

      2023-03-22 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 1145 0

      點云壓縮研究進展與趨勢

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      2023-03-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 2944 0

      改進Hinton的Dropout：可以用來減輕欠擬合了

      他們首先通過對梯度范數(shù)的有趣觀察來研究 dropout 的訓(xùn)練動態(tài)，然后得出了一個關(guān)鍵的實證發(fā)現(xiàn)：在訓(xùn)練初始階段，dropout 降低小批量的梯度方差，...

      2023-03-13 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 659 0

      MOVIFIT更換EBOX+指示燈說明V1.30

      如果您已經(jīng)設(shè)置了數(shù)據(jù)管理并且使用的是AMX1001單元，則只需斷開舊單元的連接并連接替換單元，即可更換EBOX。數(shù)據(jù)集位于下部（ABOX）的EPROM中...

      2023-03-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)管理eBox數(shù)據(jù)集 2904 0

      如何用10行代碼搞定圖Transformer

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      100 多個開箱即用的 GNN 模型示例，15 多個在 Open Graph Benchmark（OGB）上排名靠前的基準(zhǔn)模型； * 150 多個 G...

      2023-03-08 標(biāo)簽：gpu數(shù)據(jù)集GNN 956 0

      Collection Skeletons: 數(shù)據(jù)集合的聲明式抽象

      使用這個 C++ 庫，F(xiàn)ranke 教授團隊重寫了 benchmarks，并在三個不同的硬件平臺 (Intel Desktop、Intel Server...

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      自動駕駛領(lǐng)域中開源的4D Radar數(shù)據(jù)分析

      本文沒有為目標(biāo)檢測算法的標(biāo)準(zhǔn)化評估和排序提供正式的基準(zhǔn)測試套件，因為這將要求保留測試數(shù)據(jù)，以避免對評估測試集進行過度設(shè)置。

      2023-03-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集Radar自動駕駛 853 0

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        IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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        +關(guān)注
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        光立方
        +關(guān)注
        光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的，在2009年10月1日天安門廣場舉行的國慶聯(lián)歡晚會上面世。這是新中國成立六十周年國慶晚會最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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        +關(guān)注
        光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡單的說，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號轉(zhuǎn)換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再把光信號轉(zhuǎn)換成電信號。
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        ESP8266
        +關(guān)注
        wifi模塊ESP8266的默認波特率是115200，但是單片機不能達到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
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