7.31训练总结
【RTOS训练营】任务调度(续)、任务礼让、调度总结、队列和晚课提问
一：任务调度(续)上一节课讲调度，我们还没有讲完，调度是理解后续所有知识的基础，可以说调度是RTOS中最重要的部分。今天有一个同学提了这么一个问题，实时性怎么体现?实时性，就体现在下面3点：中断优先级，高于 任务优先级。“中断优先级最低”的中断，高于“任务优先级最高”的任务中断里，高优先级的中断，会抢占低优先级的中断任务里，高优先级的任务，会抢占低优先级的任务对于中断先不管，常用的调度策略是这样的
日期 2023-06-12 10:48:40
Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结
前言最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》，写得不错，特此根据它来再学习一下Pytorch。 仓库地址：https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial数据集转换首先练习对数据集的处理方式。 这里采用的是cif
日期 2023-06-12 10:48:40
《Aidlux智慧安防AI实战训练营》总结
1、课程目标讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备应用、越界识别应⽤等为案例进⾏讲解，通过实战化培训全面提升算法实战应用。2、课程大纲为了带着⼤家整体实现各个功能，本次训练营的课程主要分成6节课。第⼀节课，即本节课，主要讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备、越界识别应⽤等为案例，进⾏讲解。第⼆节课，主要从边缘设备的⽅式，Aidlux进⾏讲解，了解在边缘端的各⽅⾯内容。第三节课
日期 2023-06-12 10:48:40《Aidlux智慧社区AI实战训练营》大作业总结及心得
1.训练营课程（1）本节课主要学习智慧社区的AI实战训练营的课程，课程详情见链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ASnaFA7D4jfHWoO_IqQ6aQ（2）学习目的作为一名算法工程师，我深刻理解到学习是一个不断前行的过程。在这个行业，内卷竞争越来越激烈，我们需要不断地学习和提升自己，才能在激烈的竞争中脱颖而出。同时，作为算法工程师，我们需要具备敏锐的洞察力和对新技术的
日期 2023-06-12 10:48:40
ECUST 09年 校赛个人训练赛第五场总结
校赛个人训练赛第五场报告今天战绩还行，AC了5题，今天总体没有太复杂的算法题，不过测试数据强度比之前有所增加 我的钱四题很早就过了，但是第五题很晚才出主要是代码写得太混乱，思路也错了两次 我过的题有五道，分别是ABCDGA Coming NearA题是计算两个多边形的最近距离由于数据量不是很大，所以O（n^2）的算法就能过,也就是枚举,每一个用例的最坏情况是310001000具体是先枚举每两个点的
日期 2023-06-12 10:48:40强化学习技巧四：模型训练速度过慢、GPU利用率较低，CPU利用率很低问题总结与分析。
1.PyTorchGPU利用率较低问题原因：在服务器端或者本地pc端， 输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）1.1 GPU内存占用率问题这是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的
日期 2023-06-12 10:48:40让大模型的训练和推理，比更快还更快！谷歌2022年终总结第四弹
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】性能不再是瓶颈，模型运行效率是问题的关键！虽然谷歌的Bard翻车了，但谷歌的AI实力仍然不容小觑。自开年以来，由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」一直在持续更新，最近也是更新到了第四期。本期以「提升模型效率」为主题，一起看看谷歌工程师们都想出了哪
日期 2023-06-12 10:48:40
学习AI之NLP后对预训练语言模型——心得体会总结
一、学习NLP背景介绍： 从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习，初步了解了关于图像标注、图像分类、物体检测，图像都目标物体检测等，基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型，如
日期 2023-06-12 10:48:40NLP：Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练)、(ELmo/GPT/BERT/MT-DNN/XLNet/RoBERTa/ALBERT)详细攻略daiding—已转移至doc待续总结
NLP：Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练技术)、NLP模型发展(ELmo/GPT/BERT/MT-DNN/XLNet/RoBERTa/ALBERT)、经典案例之详细攻略 目录 Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练技术)
日期 2023-06-12 10:48:40AI；预训练模型技术总结与进展(更新中)
AI；预训练模型技术总结与进展(更新中) 目录 预训练模型技术 1.系统研究超大规模智能模型发展和影响的新兴领域已经形成 (1)、OpenAI 提出 PALMS 数据集构建和模型微调方法 (2)、Percy Liang、李飞飞等学者提出基础模型概念 (3)、DeepMind 发表语言模型社会危害评估论文 2.超大规模
日期 2023-06-12 10:48:40
NLP：Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练)、(ELmo/GPT/BERT/MT-DNN/XLNet/RoBERTa/ALBERT)详细攻略daiding—已转移至doc待续总结
NLP：Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练技术)、NLP模型发展(ELmo/GPT/BERT/MT-DNN/XLNet/RoBERTa/ALBERT)、经典案例之详细攻略 目录 Transformer在NLP自然语言领域的简介(预训练技术)
日期 2023-06-12 10:48:40DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码
DL：深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码 目录 深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率 实现代码 深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率 实现代码 def scheduler(epoch): # 每隔50个epoch&#x
日期 2023-06-12 10:48:40nlp 任务训练总结
如果是一条一条训练，那么自然常规方法即可 如果是批量的训练那么自然就要 使用pading 那么padding 必须要使用padding mask 尤其是在编码的时候 如果使用的是框架自带的em 那么可以设置pa
日期 2023-06-12 10:48:40学习AI之NLP后对预训练语言模型——心得体会总结
一、学习NLP背景介绍： 从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习，初步了解了关于图像标注、图像分类、物体检测，图像都目标物体检测等，基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型，如：VGG16、M
日期 2023-06-12 10:48:40【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析
目录 相关链接1 赛题分析2 引言3 方案3.1 传统DL方案3.2 预训练方案 4 提分技巧5 加快训练6 总结和反思7 参考资料 相关链接 【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预
日期 2023-06-12 10:48:40RK3399平台开发系列讲解（系统篇）1.26、目标检测模型Nanodet的训练和转换总结
文章目录 第一章文档介绍 第二章模型简介 2.1.Nanodet模型结构 2.2.Naodet模型性能 第三章训练 3.1.训练环境
日期 2023-06-12 10:48:40训练大型神经网络方法总结
一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍 前阵子微软开源了DeepSpeed训练框架，从测试效果来看有10倍的速度提升，而且对内存进行了各种优化，最大可以训练100B(illion)参数的模型。同时发布了这个框架训练出的17B模型 Turing-NLG，处于目前壕赛事的顶端。
日期 2023-06-12 10:48:40架构设计 + 模型训练 + 涨点技巧 + 炼丹技巧（文章总结）
对比裁剪（ContrastiveCrop）： 相比于传统的随机裁剪，保证了大部分正样本对语义一致的前提下，加大样本之间的差异性，从而通过最小化对比损失学习到更泛化的特征 ContrastiveCrop（Crafting Better Contrastive
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch模型训练实用教程学习笔记：一、数据加载和transforms方法总结
前言 最近在重温Pytorch基础，然而Pytorch官方文档的各种API是根据字母排列的，并不适合学习阅读。 于是在gayhub上找到了这样一份教程《Pytorch模型训练实用教程》ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40模型训练过程中的训练集、训练开发集、开发集和测试集总结
36.什么时候你应该在不同分布上做训练和测试 当你的猫app已经上传10000张图，你已经人工标记它们有没有猫，同时你有200000张互联网上下载的图，这时你要怎么划分训练开发测试集呢？ 当你训练深度学习模型时，可能必须用到那200000张图，那么训练和测试集的分布就不同，这会怎样影响你的工作呢？ 当然将210000张图片随机分裂到训练开发测试集是一种方法，但我（吴恩达）不推
日期 2023-06-12 10:48:40传统神经网络ANN训练算法总结 参考 。 以后研究
http://blog.163.com/yuyang_tech/blog/static/21605008320146451352506/ 传统神经网络ANN训练算法总结 2014-07-04 17:13:52| 分类： deeplearning | 标签：ann |举报|字号&nbs
日期 2023-06-12 10:48:40