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手把手教你训练自己的Mask R-CNN图像实例分割模型（PyTorch官方教程）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 近来在学习图像分割的相关算法，准备试试看Mask R-CNN的效果。关于Mask R-CNN的详细理论说明，可以参见原作论文https://arxiv.org/abs/1703.06870，网上也有大量解读的文章。本篇博客主要是参考了PyTorch官方给出的训练教程，将如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN模型的过程记录下来，希望能为感兴趣的读者提供一
日期 2023-06-12 10:48:40
详解结构方程模型,路径分析方法有哪些_结构方程模型的数据要求
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、简介微生物群落研究逐渐从单一的群落结构研究转向分析群落与环境因素的关联互作机制研究当中，典型的环境因子分析方法有CCA/RDA、互作网络图、VPA分析等，这些分析能帮助我们逐一比较待选的环境因子与微生物群落数据间的关联性，细致挖掘对群落结构有影响的个别环境因子。需要注意到的是，环境对微生物群落的影响是间接的，例如：气温因素影响了植物的生长状态，
日期 2023-06-12 10:48:40
漏斗模型和路径分析的区别_漏斗转化模型
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的，那就是漏斗模型和路径分析的应用漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一些关键节点的转化程度所进行的描述，比如从浏览到实际购买产品都需要经历三个步骤：浏览商品、将商品加入到购物车、将购物车的东西提交到订单，直到订单完成在线支付，上面的三个步骤走下来，买家人数越来越少，这个过程就是漏斗模型，漏斗模型
日期 2023-06-12 10:48:40
特征工程系列之非线性特征提取和模型堆叠
当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“
日期 2023-06-12 10:48:40精准测试的成熟度模型
本来想写一篇类似《一文说透精准测试》之类的爽文的，奈何能力有限，还是先写一篇短文吧。本文就只涉及一个点，精准测试能用来干嘛，解决了什么问题。笔者通过整理腾讯、酷家乐 、网易、有赞、信也等互联网行业的精准测试实践分享，以及与星云等解决方案厂家的介绍，尝试给精准测试的成熟度模型做一个提炼，首先，从定义上讲，精准测试是一种与代码变动量化分析相结合的变更影响分析方法和策略。基于风险的测试是一种行之有效的测
日期 2023-06-12 10:48:40清华团队雷达回波时空预测模型MIM复现
关于MIM的模型不进行过多介绍，感兴趣的可以去看原论文，或者看其他作者的解读，比如AI蜗牛车【时空序列预测第五篇】时空序列预测模型之Memory In Memory（学习高阶非平稳特征信息）这个模型是之前打雷达回波外推比赛的时候复现的代码，一直没来得及整理。在复现过程中发现了一些比较有意思的地方，原作者发布了tf的代码，复现的时候对照论文和代码看了一下，tf代码有些地方和论文描述不是很一致（和其他
日期 2023-06-12 10:48:40
倒立摆的simulink模型搭建
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。倒立摆的simulink模型搭建1.倒立摆基本背景：倒立摆，Inverted Pendulum ，是典型的多变量、高阶次 ，非线性、强耦合、自然不稳定系统。倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题 ，在倒立摆的控制过程中能有效反映控制理论中的许多关键问题 ，如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定、跟踪问题等。因此倒立摆系统作为控制理论教学与科研中典型的物
日期 2023-06-12 10:48:40浅谈 SAP UI5 OData 模型构造函数的输入参数
我们可以在 SAP UI5 应用里使用如下的代码来创建一个 OData 模型实例：this.oVocabularyModel = new ODataModel("/sap/opu/odata/SAP/vocabulary_srv/");复制这里传入一个 OData 服务的 url 作为 ODataModel 构造函数的输入参数。ODataModel 的依赖，通过如下代码引入：s
日期 2023-06-12 10:48:40深入理解C11/C++11内存模型(白嫖新知识~)
现代计算机体系结构上，CPU执行指令的速度远远大于CPU访问内存的速度，于是引入Cache机制来加速内存访问速度。除了Cache以外，分支预测和指令预取也在很大程度上提升了CPU的执行速度。随着SMP的出现，多线程编程模型被广泛应用，在多线程模型下对共享变量的访问变成了一个复杂的问题。于是我们有必要了解一下内存模型，这是多处理器架构下并发编程里必须掌握的一个基础概念。一. 什么是内存模型？到底什么
日期 2023-06-12 10:48:40
UE导入FBX、GLTF模型
楔子虽然做了很多年的三维可视化，不过都主要还是web端开发为主（webgl，threejs，有兴趣的读者也可以关注下我的相关专栏）。最近准备入手一下UE，顺便做一下知识梳理。 所以文章可能都是比较粗浅的，对于UE大佬可以忽略。 目标主要是实现数字孪生可视化相关，会围绕此目标整理相关的知识点。有兴趣的读者可以关注本人的公众号。本文介绍一下UE导入FBX模型的一些方式。其实官方文档，已经说的比较详细了
日期 2023-06-12 10:48:40lr模型训练_GBDT模型
分类模型本质上是线性回归模型 优化目标 J ( θ ) = ∑ − y i l o g ( h ( θ T x i ) ) − ( 1 − y i ) l o g ( 1 − h ( θ T x i ) ) J(\theta) = \sum -y_ilog(h(\theta^Tx_i))-(1-y_i)log(1-h(\theta^Tx_i)) J(θ)=∑−yilog(h(θTxi))
日期 2023-06-12 10:48:40时滞系统matlab仿真_时滞模型的matlab编程
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ddesd求解带有常规时滞的时滞微分方程 (DDE)语法sol = ddesd(ddefun,delays,history,tspan)sol = ddesd(ddefun,delays,history,tspan,options)参数ddefun用于对微分方程 y′(t) = f(t,y(t),y(d(1),…,y(d(k))) 的右侧进行计算的函数句柄
日期 2023-06-12 10:48:40densenet网络结构详解_网络dea模型
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 网络基本结构 我们放大一下Dense BlockDense Block 上图中每一次的输入都是经过Channel-wise concatenation后的，如k0+k，k为growth rate。denseblock一个核心的点就是：每一层的输入来自前面所有层的输出。如下，H2的输入 = 最开始的输入 + H1的输出 = k0 + kH3的输入 = 最开
日期 2023-06-12 10:48:40人工智能马尔可夫模型_高斯马尔科夫模型
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 （马尔可夫与马尔科夫都可以，所以也别纠结）马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度对于马尔科夫实际上是根据根据历史数据和其中的规律，总结出变化的规律，使用概
日期 2023-06-12 10:48:40BERT模型解析
1. 概述Bidirectional Encoder Representation from Transformers（BERT）[1]，即双向Transformer的Encoder表示，是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型，通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式，学习到与上下文无关的语义向量表示，以此实现对多义词的建模。与预训练语言模型ELMo[2]以及GPT[3]的关系
日期 2023-06-12 10:48:40DedeCMS批量创建栏目时自定义模型隶属栏目无法选择
使用织梦dedecms系统中的批量创建栏目时，发现，无法选择隶属栏目为自己定义的独立模型的栏目。DedeCMS批量创建栏目时隶属栏目无法选择自定义的独立模型问题解决办法：找到：dede/catalog_add.php (dede后台管理目录下)第51行：$typeOptions= $tl->GetOptionArray(0,0,$channelid);修改为：$typeOptions= $t
日期 2023-06-12 10:48:40Netty中提供了哪些线程模型？
最近，我更新了一些Netty相关的内容，于是有很多粉丝开始私信问我一些关于Netty的问题。今天，给大家分享一个大家问得比较多问题，Netty中提供了哪些线程模型？说到线程模型，又不得不说Netty中的Reactor，Reactor直译过来叫做反应堆，它是Netty支持异步多线程的核心组件。常见的Reactor线程模型有三种，分别是：Reactor单线程模型、Reactor多线程模型、主从Reac
日期 2023-06-12 10:48:40孟子轻量化多任务模型已开源，提供出色的 Zero-Shot 及 Few-Shot 能力
经过五个月的开发和场景打磨，孟子多任务模型正式开源，提供出色的 Zero-Shot 及 Few-Shot 能力，以 0.22B 的轻量化模型在零样本学习 ZeroCLUE 和小样本学习权威榜单 FewCLUE 榜单均排名第一，大家可通过 Hugging Face Model Hub 或 GitHub 下载使用（链接见下文）。 孟子多任务模型不仅可以实现“一个模型完成多个任务”，还具备极强的泛化能力
日期 2023-06-12 10:48:40利用知识图谱和分子图，湖大等开发药物筛选新模型
机器之心专栏机器之心编辑部当下的分子相互作用预测方法还有进步的空间吗？当然有！湖南大学曾湘祥教授团队联合伊利诺伊大学芝加哥分校 Philip S Yu 教授和湘潭大学林轩博士开发了一种名为 KG-MTL 的新方法，它是一种新颖的大规模知识图谱增强多任务学习模型，通过充分利用知识图谱和分子图中的特征信息来预测分子间的相互作用。分子相互作用预测在药物发现和自然科学等领域中发挥着至关重要的作用，这个问题
日期 2023-06-12 10:48:40消费级GPU成功运行1760亿参数大模型
机器之心报道机器之心编辑部在消费级 GPU 上运行大规模模型是机器学习社区正面临的挑战。语言模型的规模一直在变大，PaLM 有 540B 参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 176B 参数，模型还在朝着更大的方向发展。这些模型很难在易于访问的设备上运行。例如，BLOOM-176B 需要在 8 个 80GB A100 GPU（每个约 15000 美元）上运行才能完成推理任务，而微调 B
日期 2023-06-12 10:48:407 Papers & Radios | 阿里达摩院获KDD 2022最佳论文；Meta发布110亿参数模型
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation参与：杜伟、楚航、罗若天本周主要论文包括阿里达摩院获 KDD 2022 最佳论文，这是国内企业首次获奖；Meta 发布 110 亿参数模型，击败谷歌 PaLM 等研究。目录FederatedScope-GNN: Towards a Unified, Comprehensive and Efficient Package for
日期 2023-06-12 10:48:40KDD 2022 | 快手提出基于因果消偏的观看时长预估模型D2Q，解决短视频推荐视频时长bias难题
机器之心专栏快手社科推荐团队短视频（比如快手、抖音和视频号等）日益成为人们日常生活中最重要娱乐方式。短视频推荐需要解决的一个基础问题是，如何准确地预估用户对某个视频的观看时长。观看时长建模的精准度一定程度反映了推荐的质量，对提升用户粘性意义重大。业界普遍使用的方法是由 YouTube 在 RecSys 于 2016 年提出来的方法或其变种 [1]，然而该方法最开始的提出是基于「点击 - 观看」的长
日期 2023-06-12 10:48:40图像大面积缺失，也能逼真修复，新模型CM-GAN兼顾全局结构和纹理细节
机器之心报道机器之心编辑部来自罗彻斯特大学和 Adobe Research 的研究者提出了一种新的生成网络 CM-GAN，很好地合成了整体结构和局部细节，在定量和定性评估方面都显著优于现有 SOTA 方法，如 CoModGAN 和 LaMa。图像修复是指对图像缺失区域进行补全，是计算机视觉的基本任务之一。该方向有许多实际应用，例如物体移除、图像重定向、图像合成等。早期的修复方法基于图像块合成或颜色
日期 2023-06-12 10:48:40内修昇思MindSpore AI框架，外重行业汇聚，华为大模型的不平凡之路
机器之心原创作者：杜伟今天，我们来讲一讲昇思 MindSpore AI 框架与大模型的故事。要说近几年深度学习领域最热门的研究课题有哪些？大模型肯定在列。从 2020 年 OpenAI 发布 1750 亿参数的 GPT-3 开始，炼大模型这股潮流变得不可阻挡。依托自身效果好、泛化能力强等特点，大模型进一步增强 AI 的通用性，更成为 AI 技术和应用的新基座。科技巨头们纷纷下场，接连推出千亿甚至万
日期 2023-06-12 10:48:40小扎下血本！Meta专为元宇宙搞了个AI模型
新智元报道 编辑：David Joey【新智元导读】专门为元宇宙打造的AI框架，是什么样子的？人工智能将成为虚拟世界的支柱。 人工智能在元宇宙中可与多种相关技术结合，如计算机视觉、自然语言处理、区块链和数字双胞胎。2月，扎克伯格在该公司的第一个虚拟活动——Inside The Lab中展示了元宇宙的样子。他说，该公司正在开发一系列新的生成式AI模型，用户只需通过描述就可以生成自己的虚拟现实
日期 2023-06-12 10:48:40提速1200倍！MIT开发新一代药物研发AI，吊打老模型
新智元报道 编辑：David 如願【新智元导读】MIT研究人员开发了一个几何深度学习模型。该模型在成功将类药物分子与蛋白质结合方面，比最快的计算分子对接模型更快、更准确，减少了药物试验失败的机会和成本。众所周知，整个宇宙充满着无数分子。这些分子中又有多少具有潜在的类似药物的特性，可用于开发挽救生命的药物呢？是百万级？还是十亿级？又或是万亿级？答案是：10的60次幂。如此巨大的数字，大大延缓
日期 2023-06-12 10:48:40谷歌华人研究员发布MobileNeRF，渲染3D模型速度提升10倍
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】最近谷歌发布了全新的MobileNeRF模型，直接将神经辐射场拉入移动时代，内存需求仅为1/6，渲染3D模型速度提升10倍，手机、浏览器都能用！2020年，神经辐射场（NeRF）横空出世，只需几张2D的静态图像，即可合成出该模型的3D场景表示，从此改变了3D模型合成的技术格局。NeRF以一个多层感知器（MLP）来学习表示场景，评估一个5D隐式函数来估计
日期 2023-06-12 10:48:40多路径多领域通吃！谷歌AI发布多领域学习通用模型MDL
新智元报道 编辑：David Joey【新智元导读】研究人员提出了一种多路径神经架构搜索（MPNAS）方法，为多领域建立一个具有异质网络架构的统一模型。面向视觉任务（如图像分类）的深度学习模型，通常用来自单一视觉域（如自然图像或计算机生成的图像）的数据进行端到端的训练。 一般情况下，一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型，分别独立训练，不同领域之间不共享数据，
日期 2023-06-12 10:48:40AI大牛李沐装机视频来了！你也能练100亿的大模型
新智元报道 编辑：Aeneas 拉燕 桃子【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机！AI大牛沐神来装机了，还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前，李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查，趁着显卡降价，看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。当时，就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了，足见大家还是很期待的。这不，沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型？
日期 2023-06-12 10:48:40谷歌、MIT「迭代共同认证」视频问答模型：SOTA性能，算力少用80%
新智元报道 编辑：David【新智元导读】谷歌、MIT联合研究，视频问答模型计算效率提升一倍。视频是一种无处不在的媒体内容源，涉及到人们日常生活的许多方面。越来越多的现实世界的视频应用，如视频字幕、内容分析和视频问答（VideoQA），都依赖于能够将视频内容与文本或自然语言联系起来的模型。 其中，视频问答模型尤其具有挑战性，因为它需要同时掌握语义信息，比如场景中的目标，以及时间信息，比如事
日期 2023-06-12 10:48:40有事您说话！谷歌机器人「吃了」语言大模型后，会自学和思考了
新智元报道 编辑：David Joey【新智元导读】谷歌让机器人和大型语言模型学了本事，会自学了！以后不用等命令了，想干啥，只需吩咐一句。「上得厅堂，下得厨房」，这句对理想型贤内助的赞许，以后很可能要对谷歌的机器人说了。 自带大型语言模型，会自学的机器人，见过吗？不会做？可以学！现在不会没关系，过一会儿学完了就会了。比起波士顿动力炫酷无比的上刀山，下火海，翻山越岭，如履平地的「铁面金刚」，
日期 2023-06-12 10:48:40