發(fā)簡信
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YOLO - 19分類服飾檢測器1. 概述 訓練一個服飾的分類器，這里采用yolo11x的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)訓練。 2. 數(shù)據(jù)集準備 2.1. 公開數(shù)據(jù)集 DeepFashion2 ...
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YOLO - 圖像檢測器初識1. 概述 1.1. 基于傳統(tǒng)計算機視覺的算法 這類算法通常涉及圖像預(yù)處理、特征提取和分類器分類。例如尤莺，使用Selective Search算法...
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XGBoost - Ray.Tune自動調(diào)參工具初試1. 概述 Ray.Tune是一個人工智能模型自動調(diào)參工具，有幾個優(yōu)勢： 方便定義參數(shù)空間，包含模型超參萌焰，以及訓練的一些特殊參數(shù) 并行訓練，且支...
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XGBoost - 分類器訓練1. 目標 預(yù)測一個分子molecule的kpuu性質(zhì)大于0.5的概率谷浅。 由于數(shù)據(jù)不足扒俯，訓練回歸模型，性能較差一疯，所以改成分類模型撼玄。 2. 設(shè)計思...
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AutoDock - python binding開發(fā)與測試
1. 概述 通過pybind11，生成autodock-gpu的python binding墩邀，方便python直接調(diào)用掌猛。 https://git...
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AutoDock - 編譯與測試1. 準備工作 安裝cuda，并設(shè)置環(huán)境變量： 不同GPU設(shè)備下的編譯問題 根據(jù)不同的GPU設(shè)備眉睹，選擇不同的計算能力ComputeCapabil...
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大模型應(yīng)用 - 低代碼開發(fā)框架Flowise1. 概述 基于LangChain實現(xiàn)的零代碼平臺荔茬，可以通過拖拽的方式輕松實現(xiàn)LLM Apps.FlowiseAI/Flowise: Drag ...
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大模型量化 - 基于激活感知的權(quán)重量化AWQ1. 背景 計劃通過FastChat加載一個語言大模型或代碼大模型，7B參數(shù)的沒問題竹海。嘗試加載量化之后的13B或33B級別的模型慕蔚。 FastCh...
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Gin - CORS問題分析與解決1. 概述 開發(fā)Web服務(wù)，跨域問題是很難避免的斋配。本文主要來介紹一下跨域問題孔飒，以及對應(yīng)的多種解決方法灌闺。 2. 跨域問題分析 首先了解一下相關(guān)概念...