深度学习（15）从头搭建模型到训练、预测示例总结
深度学习（15）从头搭建模型到训练、预测示例总结 总结一下从头搭建模型的流程再次熟悉一下模型结构与训练、推理流程本文主要介绍通过 Pytorch 实现模型结构实现 1.价格预测 要搭建一个深度学习网络模型用于价格预测，首先需要明确问题的类型（回归问题）以及输入数据的特点。假设你的目标是预测某种商品或房产等的价格，常用的方法是构建一个全连接神经网络（Feedforward Neural Net...
自然语言处理NLP——基于电影知识图谱和大型语言模型（LLM）的KBQA问答机器人（增加自然语言提取实体及可视化）
文章目录 参考可视化逻辑运行演示 参考 https://github.com/Xiaoheizi2023/NLP_KBQA 可视化逻辑 提取出实体后去neo4j搜寻实体相关的图谱，然后返回数据再进行可视化可视化工具 cytoscape.js提取实体逻辑：分词后比对关键词 运行 数据库：Mysql(保存聊天和用户和帖子信息) neo4j(保存图谱信息) 后端：flask blueprint 前端：三件...
【多模态实战】在本地计算机上使用小型视觉语言模型【VLM】进行目标计数【附源码】
table Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~ 《------正文------》 目录 引言使用模型：Molmo 7B引擎：MLX-VLMMLX社区具体实现示例在MLX中运行Molmo绘制输出结果最终结果 引言 这篇文章重点介绍的是具有无数实际应用的功能：在智能手机、物联网设备和嵌入式系统等边缘设备...
第三十九篇 ShuffleNet V1、V2模型解析
huffleNet V1可以灵活地满足不同应用场景的需求。 ShuffleNet V2 ShuffleNet V2是ShuffleNet系列的第二代网络架构，旨在进一步提高移动设备和边缘计算中深度学习模型的效率和性能。 特点与原理 简化的架构设计：ShuffleNet V2强调了模型设计的简单性，通过对计算复杂度和准确率之间关系的深入分析，提出了更有效的设计策略。 增强的通道洗牌：与ShuffleNe...
基于python Django的boss直聘数据采集与分析预测系统，爬虫可以在线采集，实时动态显示爬取数据，预测基于技能匹配的预测模型
Django框架构建的“Boss直聘”数据采集与分析预测系统，旨在通过技能匹配的方式对招聘信息进行分析与预测，帮助求职者根据自身技能找到最合适的职位，同时为招聘方提供更精准的候选人推荐。系统的核心预测模型基于职位需求技能与求职者技能之间的匹配度来计算得分，并对职位进行排序和推荐。 1. 数据采集 数据采集部分通过爬虫技术从“Boss直聘”网站获取真实的招聘数据，包括职位名称、公司信息、工作地点、薪资范...
如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键
如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键 在大模型的应用中，编写一个好的Prompt至关重要。Prompt用于定义智能体的行为模式，正确的Prompt能帮助智能体更好地理解用户的需求并做出恰当的回应。它直接影响模型输出的质量和相关性，提高模型在特定任务上的性能。有效的Prompt还能减少模型输出中的错误和偏见等。本文将介绍如何编写有效的Prompt模板，并详细探讨百炼平台提供的三种主...
联合物种分布模型HMSC开展单物种和多物种分析技术细节及HMSC包的实际应用；群落生态学数据分析、物种分布预测、假说验证等
目录 专题1：R/Rstudio简介及入门 夯实基础 专题2：群落生态学及数据统计分析概述 专题3：联合物种分布模型Hmsc及群落数据贝叶斯统计 专题4：单物种（物种水平）/单变量Hmsc贝叶斯统计 专题5：多物种（群落水平）Hmsc贝叶斯统计模型 专题6：Hmsc包群落生态数据分析高阶应用经典案例 联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）...
OSG开发笔记（三十一）：OSG中LOD层次细节模型介绍和使用
前言 模型较大的时候，出现卡顿，那么使用LOD（细节层次）进行层次细节调整，可以让原本卡顿的模型变得不卡顿。 本就是LOD介绍。 Demo LOD 概述 LOD也称为层次细节模型，是一种实时三维计算机图形技术，旨在通过根据物体在场景中的位置和重要性动态调整其渲染的详细程度，从而提高渲染效率和性能。 视点离物体近时，能观察到的模型细节丰富；视点远离模型时，观察到的细节逐渐模糊...
将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务
要将大型语言模型（如GPT-4）微调用于文本续写任务，构造高质量的训练数据至关重要。以下是如何构造训练数据的详细步骤： 1. 数据收集： 多样性： 收集多种类型的文本，包括小说、新闻、论文、博客等，以确保模型能够适应不同的写作风格和主题。版权问题： 确保所使用的数据没有版权限制，或者获得了必要的使用权限。 2. 数据预处理： 文本清洗： 去除噪音，如HTML标签、特殊字符和乱码。分段处理： 将长文本...
人工智能大模型即服务时代：在网络安全中的应用
1.背景介绍 随着人工智能（AI）技术的不断发展，人工智能大模型已经成为了各行各业的核心技术。这些大模型在处理大量数据、自然语言处理、图像识别等方面具有显著的优势。然而，随着大模型的普及，网络安全问题也成为了一个重要的挑战。在这篇文章中，我们将探讨人工智能大模型在网络安全领域的应用，并分析其潜在的影响和挑战。 2.核心概念与联系 2.1 人工智能大模型 人工智能大模型是指具有超过10亿个参数的深度学习...