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计算机视觉快速入门:探索图像处理
本文介绍了计算机视觉的基本概念和学习路径,包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类与分割以及深度学习在该领域的应用。初学者应从图像处理基础开始,学习数字图像概念、处理技术及开源库如OpenCV。接着,探索特征提取与描述方法,如SIFT和HOG,以及目标检测的算法,如Haar级联和YOLO。进一步,掌握图像分类和分割技术,涉及深度学习模型如CNN。通过实践项目深化理解,并关注最新研究,持续学习和探索,以在计算机视觉领域不断进步。
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2天前
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一天完成基于Serverless架构的头像漫画风处理小程序
我一直都想要有一个漫画版的头像,奈何手太笨,用了很多软件 “捏不出来”,所以就在想着,是否可以基于 AI 实现这样一个功能,并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。
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5天前
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TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用
【4月更文挑战第16天】这篇博客探讨了Python面试中TensorFlow和PyTorch的常见问题,包括框架基础操作、自动求梯度与反向传播、数据加载与预处理。易错点包括混淆框架API、动态图与静态图的理解、GPU加速的利用、模型保存恢复以及版本兼容性。通过掌握这些问题和解决策略,面试者能展示其深度学习框架技能。
手把手教你捏一个自己的Agent
Modelscope AgentFabric是一个基于ModelScope-Agent的交互式智能体应用,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。
社区供稿 | vLLM部署Yuan2.0:高吞吐、更便捷
vLLM是UC Berkeley开源的大语言模型高速推理框架,其内存管理核心——PagedAttention、内置的加速算法如Continues Batching等,一方面可以提升Yuan2.0模型推理部署时的内存使用效率,另一方面可以大幅提升在实时应用场景下Yuan2.0的吞吐量。
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6天前
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PyTorch在NLP任务中的应用:文本分类、序列生成等
【4月更文挑战第18天】PyTorch在NLP中应用于文本分类和序列生成,支持RNN、CNN、Transformer等模型构建。其动态计算图、丰富API及强大社区使其在NLP研究中备受欢迎。预训练模型和多模态学习的发展将进一步拓宽PyTorch在NLP的应用前景。
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6天前
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PyTorch分布式训练:加速大规模数据集的处理
【4月更文挑战第18天】PyTorch分布式训练加速大规模数据集处理,通过数据并行和模型并行提升训练效率。`torch.distributed`提供底层IPC与同步,适合定制化需求;`DistributedDataParallel`则简化并行过程。实际应用注意数据划分、通信开销、负载均衡及错误处理。借助PyTorch分布式工具,可高效应对深度学习的计算挑战,未来潜力无限。
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