完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 模型
文章:2634個(gè) 瀏覽:51543次 帖子:151個(gè)
高熵合金溫度相關(guān)變形行為的本構(gòu)建模和性能調(diào)控
針對(duì)上述問(wèn)題,西南交通大學(xué)康國(guó)政教授團(tuán)隊(duì)建立了考慮溫度效應(yīng)和晶粒尺寸效應(yīng)的多物理機(jī)制晶體塑性本構(gòu)模型,量化了不同強(qiáng)化機(jī)制和塑性變形機(jī)制對(duì)iHEA變形行為...
2.1 基于自行車模型的路徑跟蹤控制算法 2.1.1 純跟蹤控制(Pure Pursuit)算法 純追蹤控制是最早提出的路徑跟蹤策略之一。由于其易于實(shí)現(xiàn)...
2023-11-10 標(biāo)簽:自行車模型自動(dòng)駕駛 1.5k 0
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語(yǔ)言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復(fù)雜任務(wù)的能力。標(biāo)準(zhǔn) prompting 方法,即為使用少樣本的問(wèn)答對(duì)或零樣本的指令的...
PyTorch 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái),在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中比 NumPy 這個(gè)科學(xué)計(jì)算庫(kù)強(qiáng)在哪里呢?我覺(jué)得一是 PyTorch 提供了自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制,二是對(duì) ...
2022-08-15 標(biāo)簽:函數(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1.5k 0
在壓鑄模具設(shè)計(jì)中,模具水路的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,熔融金屬液進(jìn)入型腔并凝固,這一過(guò)程會(huì)使模具型腔溫度升高。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡(jiǎn)稱RNN)是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其核心思想是將前一個(gè)時(shí)間步的輸出作為下一個(gè)時(shí)間...
2024-07-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.5k 0
文本分類看似簡(jiǎn)單,但實(shí)則里面有好多門(mén)道。作者水平有限,只能將平時(shí)用到的方法和trick在此做個(gè)記錄和分享,并且盡可能提供給出簡(jiǎn)潔、清晰的代碼實(shí)現(xiàn)。希望各...
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么訓(xùn)練
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN, Spiking Neural Network)的訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜但充滿挑戰(zhàn)的過(guò)程,它模擬了生物神經(jīng)元通過(guò)脈沖(或稱為尖峰)進(jìn)行信息...
2024-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 1.5k 0
近年來(lái),我們聽(tīng)說(shuō)了很多關(guān)于Transformers的事情,并且在過(guò)去的幾年里,它們已經(jīng)在NLP領(lǐng)域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...
SAM(Segment Anything Model)Meta 的 FAIR 實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的一種最先進(jìn)的圖像分割模型,該模型將自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的promp...
2023-05-22 標(biāo)簽:圖像分割模型計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.5k 0
MRC和QA中使用的思想方法在信息抽取任務(wù)中的應(yīng)用
主要的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)有常見(jiàn)的準(zhǔn)確率P、召回率R和F1值。在上述四個(gè)任務(wù)的前三個(gè)中,使用P、R、F1可以滿足要求。
2022-10-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
Kaggle知識(shí)點(diǎn):7種超參數(shù)搜索方法
數(shù)據(jù)科學(xué)超參數(shù)搜索確實(shí)是機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期中不可或缺的一步,特別是在模型性能方面。正確的超參數(shù)選擇可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性、對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力以及收斂速...
2025-02-08 標(biāo)簽:人工智能模型機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5k 0
如何在魔搭社區(qū)使用TensorRT-LLM加速優(yōu)化Qwen3系列模型推理部署
TensorRT-LLM 作為 NVIDIA 專為 LLM 推理部署加速優(yōu)化的開(kāi)源庫(kù),可幫助開(kāi)發(fā)者快速利用最新 LLM 完成應(yīng)用原型驗(yàn)證與產(chǎn)品部署。
作為一名開(kāi)發(fā)人員我們經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到HTTP協(xié)議、TCP/IP協(xié)議、UDP協(xié)議、Socket、Socket長(zhǎng)連接、Socket連接池等字眼,然而它們之間的關(guān)系...
2023-11-11 標(biāo)簽:TCPUDP網(wǎng)絡(luò)通信 1.5k 0
接觸檢測(cè) 步態(tài)規(guī)劃器給出的接觸序列是嚴(yán)格按照時(shí)間進(jìn)行周期性計(jì)算的。而在實(shí)際運(yùn)行當(dāng)中,由于地形的不平整,又或者存在坡度等情況,腿部會(huì)發(fā)生提前或者延遲接觸等...
如何使用TensorFlow構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型
在這篇文章中,我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.5k 0
NVIDIA Omniverse 將為全新 OpenPBR 材質(zhì)模型提供原生支持
? NVIDIA 與 OpenUSD 聯(lián)盟(AOUSD)早前共同宣布成立 OpenUSD 聯(lián)盟材質(zhì)工作組,推動(dòng)通用場(chǎng)景描述(OpenUSD)格式材質(zhì)交換...
深度學(xué)習(xí)模型量化是一種重要的模型輕量化技術(shù),旨在通過(guò)減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的比特寬度來(lái)減小模型大小和加速推理過(guò)程,同時(shí)盡量保持模型性能。從而達(dá)到把模型部署到邊緣或...
2024-07-15 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1.5k 0
換一批
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專題
| 電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
| BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
| 無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
| 直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
| 步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
| 伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
| Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
| 示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
| OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
| C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
| Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
| DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |