术文_数据要素产业搜索_帕依提提-人工智能数据集开放平台

背景自从谷歌的BERT预训练模型横空出世,预训练-下游任务微调的方式便成了自然语言处理任务的灵丹妙药。然而,复杂度高、显存消耗大等问题一直困扰着BERT等预训练模型的优化;由于BERT中Transformer(多层自注意力)关于输入文本长度L有的O()的时间空间复杂度,长文本消耗显存陡然增加

12-08 00:41 TAG： CogLTX BERT

学习ARM,就必须要学习ARM指令,ARM指令是CPU提供给我们的接口,是我们打开CPU这个潘多拉魔盒的钥匙。ARM指令有很多,为了让大家能快速上手,一口君整理了一些对我们最有帮助的指令。keil软件的操作,可以参考第一章

12-08 00:41 TAG： ARM-ARM

cut是一个选取命令,就是将一段数据经过分析,取出我们想要的。一般来说,选取信息通常是针对“行”来进行分析的,并不是整篇信息分析的。(1)其语法格式为:cut [-bn] [file] 或

12-08 00:40 TAG： Linux cu

陈侯立身何坦荡,虬须虎眉仍大颡。前言Hey,大家好,我是码农星期八!上次怎么大概说了一下or,!=,in/not in between,like,limit,order by,group by。但是还没完,咱们接着往下说!查询我们的数据是这样的

12-08 00:37 TAG：查询语句

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性,尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中,你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器,并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常,当我们将模型部署到CPU或移动设备上时,往往只关注于轻量级的模型体系结构,而忽略了对快速推理机的研究

12-08 00:37 TAG： CPU yolov3

前言:目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文

12-08 00:36 TAG：计算机视觉注意力机制目标检测深度学习

作者: Unmesh Joshi译者: java达人在连接上发送多个请求而不等待前一个请求的响应,从而减少延迟。问题如果请求需要等待对前一个请求的响应,使用单一套接字通道在集群服务器之间通信可能会导致性能问题

12-08 00:36 TAG： requestsForAddress 请求响应

介绍目标检测支持许多视觉任务,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别,这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用,目标检测自然成为一个活跃的研究领域。我们在Fynd的研究团队一直在训练一个行人检测模型来支持我们的目标跟踪模型

12-07 23:53 TAG： Python OpenCV yolov5 目标检测图像训练

前言:前面分享了一篇《继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention》,其出发点在于SE只引入了通道注意力,CBAM的空间注意力只考虑了局部区域的信息,从而提出考虑全局空间信息的注意力机制

12-07 23:42 TAG：注意力机制计算机视觉深度学习

机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而...

12-05 23:58 TAG：工控自动化技术文什么器学

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