- 引入偏向锁的好处偏向锁的好处是并发度很低的情况下，同一个线程获取锁不需要内存拷贝的操作，免去了轻量级锁的在线程栈中建LockRecord，拷贝MarkDown的内容。免了重量级锁的底层操作系统用户态到内核态的切换，节省毫无意义的请求锁的时间。另外Hotspot也做了另一项优化，基于锁对象的epoch批量偏移和批量撤销偏移，这样大大降低了偏向锁的CAS和锁撤销带来的损耗。因为基于epoch批量... 引入偏向锁的好处偏向锁的好处是并发度很低的情况下，同一个线程获取锁不需要内存拷贝的操作，免去了轻量级锁的在线程栈中建LockRecord，拷贝MarkDown的内容。免了重量级锁的底层操作系统用户态到内核态的切换，节省毫无意义的请求锁的时间。另外Hotspot也做了另一项优化，基于锁对象的epoch批量偏移和批量撤销偏移，这样大大降低了偏向锁的CAS和锁撤销带来的损耗。因为基于epoch批量...
- 官方解释：“TensorFlow是一个开源软件库，主要用于各种感知和语言理解任务的机器学习。” 简单来说TensorFlow 是一个用于机器学习的开源框架，可以用来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。 官方解释：“TensorFlow是一个开源软件库，主要用于各种感知和语言理解任务的机器学习。” 简单来说TensorFlow 是一个用于机器学习的开源框架，可以用来快速地构建神经网络，同时快捷地进行网络的训练、评估与保存。
- PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，故采用了集成非常广泛的Python编程语言来实现。 PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的，解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题，故采用了集成非常广泛的Python编程语言来实现。
- 先来看一下图片检测，原图如下。是谁我就不说了。律师函，不存在的。训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。import cv2 图片名filename = ‘cxk.png’def detect(filename):# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘... 先来看一下图片检测，原图如下。是谁我就不说了。律师函，不存在的。训练数据是现成的，利用现成的数据，通过训练进而来检测人脸。代码如下。import cv2 图片名filename = ‘cxk.png’def detect(filename):# cv2级联分类器CascadeClassifier,xml文件为训练数据face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘...
- 人工智能--迁移学习(Transfer Learning)转载链接：https://www.chinaai.org.cn/1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前... 人工智能--迁移学习(Transfer Learning)转载链接：https://www.chinaai.org.cn/1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前...
- 随着智慧城市建设的不断推进和人工智能技术的快速发展,智能安防和人员智能化管理开始受到社会广泛关注。人体行为识别是通过视频监控挖掘人员信息的核心环节,对于智慧城市的建设具有重要意义。但是,面对复杂的监控场景和海量的视频数据,传统的人体行为识别方法,已经无法满足日益增长的工业应用需求。 随着智慧城市建设的不断推进和人工智能技术的快速发展,智能安防和人员智能化管理开始受到社会广泛关注。人体行为识别是通过视频监控挖掘人员信息的核心环节,对于智慧城市的建设具有重要意义。但是,面对复杂的监控场景和海量的视频数据,传统的人体行为识别方法,已经无法满足日益增长的工业应用需求。
- 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍... 时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日 No.1 第一天 一、 机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类经典机器学习算法介绍章节目标：机器学习是 人工智能的重要技术之一，详细了解机器学习的原理、机制和方法，为学习深度学习与迁移学习打下坚实的基础。 二、深度学习简介与经典网络结构介绍...
- １、使用相关的库torchsummary参数量、浮点数计算量、中间变量、ｔｒａｉｎ的变量数、保持不变的变量数，每一层的中间变量和类型都会详细列出from torchsummary import summarynet=net.to(torch.device("cpu"))summary(net,(3,224,224),device="cpu") 2、使用库thop简单的输出参数量和其中的浮点计... １、使用相关的库torchsummary参数量、浮点数计算量、中间变量、ｔｒａｉｎ的变量数、保持不变的变量数，每一层的中间变量和类型都会详细列出from torchsummary import summarynet=net.to(torch.device("cpu"))summary(net,(3,224,224),device="cpu") 2、使用库thop简单的输出参数量和其中的浮点计...
- 问题描述 十六进制数是在程序设计时经常要使用到的一种整数的表示方式。它有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F共16个符号，分别表示十进制数的0至15。十六进制的计 数方法是满16进1，所以十进制数16在十六进制中是10，而十进制的17在十六进制中是11，以此类推，十进制的30在十六进制中是1E。 给出一个非负整数，将它表示成十六进制的形式。... 问题描述 十六进制数是在程序设计时经常要使用到的一种整数的表示方式。它有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F共16个符号，分别表示十进制数的0至15。十六进制的计 数方法是满16进1，所以十进制数16在十六进制中是10，而十进制的17在十六进制中是11，以此类推，十进制的30在十六进制中是1E。 给出一个非负整数，将它表示成十六进制的形式。...
- 问题描述 给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。输入格式 输入的第一行为一个正整数n （1<=n<=10）。 接下来n行，每行一个由0~9、大写字母A~F组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每个十六进制数长度不超过100000。输出格式 输出n行，每行为输入对应的八进制正整数。 【注意】 输入的十六进制数不会有前导0，比如012A。 输出的八进制数也不能有前导0... 问题描述 给定n个十六进制正整数，输出它们对应的八进制数。输入格式 输入的第一行为一个正整数n （1<=n<=10）。 接下来n行，每行一个由0~9、大写字母A~F组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每个十六进制数长度不超过100000。输出格式 输出n行，每行为输入对应的八进制正整数。 【注意】 输入的十六进制数不会有前导0，比如012A。 输出的八进制数也不能有前导0...
- 博主这里梳理了自己过去两年，认真撰写的一些基础知识方面的干货博文，希望能够有效帮助到更多刚刚投身于ML、DL 领域不久的小伙伴们 博主这里梳理了自己过去两年，认真撰写的一些基础知识方面的干货博文，希望能够有效帮助到更多刚刚投身于ML、DL 领域不久的小伙伴们
- 问题描述：实验中上传本地数据至自己创建的OBS过程非常费时，拷贝代码功能不太完善建议方案：感觉这个实验完全没有必要把训练用的数据，先从https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/speech-recognition/data.zip 这里下载到实验用的PC机中，然后上传到OBS里边，... 问题描述：实验中上传本地数据至自己创建的OBS过程非常费时，拷贝代码功能不太完善建议方案：感觉这个实验完全没有必要把训练用的数据，先从https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/speech-recognition/data.zip 这里下载到实验用的PC机中，然后上传到OBS里边，...
- 大模型，近期已成为AI产学界的高频词汇，显然，人工智能领域已进入“炼大模型”时代。 大模型，近期已成为AI产学界的高频词汇，显然，人工智能领域已进入“炼大模型”时代。
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