代码编织梦想

gitlab16.4版本迁移(同版本迁移和跨版本迁移)_gitlab congregate-爱代码爱编程

        Gitlab是软件开发使用的版本库工具,我们在使用的过程种或许会遇到迁移的问题。Gitlab迁移主要有Gitlab project export / import、Gitlab backup & restore、Gitlab import bare repostries、Git clone后pull & push、Congr

xtts数据迁移方案-爱代码爱编程

前置条件检查 XTTS使用限制较多,V3版本按照本节逐项检查 目标库操作系统不能是windows 源库:redhut 7.9 目标库:redhut 7.9 检查数据库时区(两边都需要) SQL> select dbtimezone from dual; 检查结果两边都一致 检查数据库时间

机器人路径规划:基于q-爱代码爱编程

一、Q-learning算法 Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(

【论文精读笔记】o-爱代码爱编程

论文信息 论文标题 Orthogonal Subspace Learning for Language Model Continual Learning 发表刊物 EMNLP2023 作者团队 复旦大学 关键词

chatgpt深度科研应用、数据分析及机器学习、ai绘图与高效论文撰写教程-爱代码爱编程

原文链接:ChatGPT深度科研应用、数据分析及机器学习、AI绘图与高效论文撰写教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247601506&idx=2&sn=5dae3fdc3e188e81b8a6142c5ab8c994&chksm=fa820c85

基于chatgpt4+python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程_chatgpt可以分析红外光谱图吗-爱代码爱编程

详情点击链接:基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程 第一:GPT4 1、ChatGPT(GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变) 2、ChatGPT对话初体验 3、GPT-4与GPT-3.5的区别,以及与国内大语言模型(文心一言、星火等)的区别 4、ChatGPT科研必

【pytorch][chapter 25][李宏毅深度学习][transfer learning-爱代码爱编程

前言:        迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中。 比如已经有个模型A 实现了猫狗分类      模型B 要实现大象和老虎分类,可以利用训练好的模型A 的一些参数特征,简化当前的训练 过程. 目录:    简介   Model Fine-Tuning (模型微调)   multitask

数字图像处理项目——基于bcnn和迁移学习的鸟类图像细粒度分类(论文/代码)-爱代码爱编程

完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容 摘要 本文采用了ResNet50、VGG19、InceptionV3和Xception等四种不同的深度神经网络模型,并应用于鸟类图像的细粒度分类问题中,以探究其在该任务上的性能表

datakit数据工具-爱代码爱编程

1:功能简介 datakit是一款集四大核心功能:数据同步、数据比较、流程迁移、库表转换等数据使用工具,其核心设计目标:开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展 数据同步:从数据源端按照数据字段映射规则导入数据目标端。数据比

初识人工智能,一文读懂贝叶斯优化和其他算法的知识文集(8)_粒子群和贝叶斯算法优缺点-爱代码爱编程

🏆作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🔎 人工智能领域知识 🔎 链接专

openbayes 一周速览|fewjoint 基准数据集上线、一键克隆使用迁移学习进行花卉分类-爱代码爱编程

公共资源速递 This Weekly Snapshots ! 5 个数据集: * FewJoint 基准数据集 * 今日头条文本分类数据集 * 序列猴子开源数据集 1.0 * 蝴蝶图像分类数据集 * Skin Types 油性、干性和正常皮肤类型数据集 2 个教程: * 使用迁移学习进行花卉分类 (DesNet121) * 量化 V

运动想象 (mi) 迁移学习系列 (7) : sbccsp-爱代码爱编程

运动想象迁移学习系列:SBCCSP 0. 引言1. 主要贡献2. 子带级联的公共空间模式2.1 算法12.2 算法22.3 算法3 3. 跨主体下肢运动意象分类方案3.1 数据预处理3.2 数据增强3.3

迁移学习怎么用-爱代码爱编程

如果想实现一个计算机视觉应用,而不想从零开始训练权重,比方从随机初始化开始训练,更快的方式是下载已经训练好权重的网络结构,把这个作为预训练,迁移到你感兴趣的新任务上。ImageNet、PASCAL等等数据库已经公开在线。许多计算机视觉的研究者已经在上面训练了自己的算法,训练要耗费很长时间,很多GPU,有人已经经历过这种痛苦,可以下载这种开源的权重,为你自己

记录复现过程a simple multi-爱代码爱编程

论文代码和Two-Stream Network for Sign Language Recognition是一样的。https://github.com/FangyunWei/SLRT/ 在github上找到其他人成功复现的过程(非常感谢!)qbdl/SingleStream-SLT: 论文复现:A Simple Multi-modality Trans

浅读a simple multi-爱代码爱编程

浅读A Simple Multi-Modality Transfer Learning Baseline for Sign Language Translation https://arxiv.org/abs/2203.0

catboost模型部署与在线预测教程-爱代码爱编程

CatBoost是一个开源机器学习库,用于处理分类和回归任务。它特别适合处理具有大量类别特征的数据集。在这篇教程中,我们将学习如何部署一个CatBoost模型,并创建一个简单的Web服务来进行在线预测。 安装CatBoos

【机器学习300问】37、什么是迁移学习?-爱代码爱编程

一、什么是迁移学习? (1)它的出现是为了解决什么问题?         迁移学习是为了解决深度学习中由于数据不足导致的学习效果受限以及跨领域知识的有效利用等问题而发展起来的一种重要技术手段。 ① 缺少训练数据         在许多实际应用中,获取大量标注数据的成本高、难度大。迁移学习允许模型利用在大规模相关任务上训练得到的知识,来应对那些只有有

pytorch cv入门3-爱代码爱编程

专栏链接:https://blog.csdn.net/qq_33345365/category_12578430.html 初次编辑:2024/3/7;最后编辑:2024/3/8 参考网站-微软教程:https://le

机器学习-爱代码爱编程

1. 问题形式化 迁移学习的问题形式化,是进行一切研究的前提。在迁移学习中,有两个基本的概念:领域 (Domain) 和任务 (Task)。它们是最基础的概念。 1.1 领域 领域 (Domain): 是进行学习的主体。领域主要由两部分构成:数据和生成这些数据的概率分布。通 常我们用 D 来表示一个 domain,用大写 P 来表示一个概率分布

(1)papar reading——vision mamba: efficient visual representation learning with bidirectional ssm-爱代码爱编程

标题Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model论文地址https://arxiv.o