- 本期实战为图像分类第二期，我们使用数据智能标注、模型训练和模型部署端到端模拟真实AI开发场景，构建一个图像分类应用。 本期实战为图像分类第二期，我们使用数据智能标注、模型训练和模型部署端到端模拟真实AI开发场景，构建一个图像分类应用。
- 关注【昇腾CANN】视频号快速预约直播，B站和昇腾社区同步观看~B站观看链接：https://live.bilibili.com/h5/23361884昇腾社区观看链接：https://www.hiascend.com/developer/cann20242?tab=live#cann-camp-2402-live-course 关注【昇腾CANN】视频号快速预约直播，B站和昇腾社区同步观看~B站观看链接：https://live.bilibili.com/h5/23361884昇腾社区观看链接：https://www.hiascend.com/developer/cann20242?tab=live#cann-camp-2402-live-course
- 在现代人工智能领域，深度学习成为了推动智能应用的重要技术之一。尽管Python在深度学习中的应用非常广泛，Java作为一种强大的编程语言，也有其在AI领域的应用。Deep Java Library（DJL）是一个由Amazon开发的开源Java库，旨在简化深度学习模型的开发与部署。本篇文章将介绍如何使用DJL构建AI模型，带领读者通过实例理解如何在Java环境下进行深度学习模型的构建与训练。... 在现代人工智能领域，深度学习成为了推动智能应用的重要技术之一。尽管Python在深度学习中的应用非常广泛，Java作为一种强大的编程语言，也有其在AI领域的应用。Deep Java Library（DJL）是一个由Amazon开发的开源Java库，旨在简化深度学习模型的开发与部署。本篇文章将介绍如何使用DJL构建AI模型，带领读者通过实例理解如何在Java环境下进行深度学习模型的构建与训练。...
- • ModelArts 是面向 AI 开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 • “一站式”是指 AI 开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在 ModelArts 上完成。从技术上看，ModelArts 底层支持各种异构计算资源。 • ModelArts 是面向 AI 开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 • “一站式”是指 AI 开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在 ModelArts 上完成。从技术上看，ModelArts 底层支持各种异构计算资源。
- 机器学习是人工智能的重要组成部分，MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习工具箱，使得用户能够轻松实现各种机器学习算法。在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中选择合适的机器学习算法，并对模型进行评估。我们将通过具体的代码示例来加深理解。 1. MATLAB中的机器学习工具箱MATLAB的机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning To... 机器学习是人工智能的重要组成部分，MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习工具箱，使得用户能够轻松实现各种机器学习算法。在本文中，我们将探讨如何在MATLAB中选择合适的机器学习算法，并对模型进行评估。我们将通过具体的代码示例来加深理解。 1. MATLAB中的机器学习工具箱MATLAB的机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning To...
- 在科学计算和工程模拟中，MATLAB是一个广泛使用的工具。然而，面对复杂的计算任务，单线程计算可能会导致时间过长。为了解决这个问题，MATLAB提供了强大的并行计算功能。本文将探讨MATLAB中的并行计算技术，包括其基本概念、如何实现并行计算，以及一些提升计算效率的技巧。 1. 并行计算概述并行计算是指将计算任务分解为多个子任务，并同时处理这些子任务，以提高计算效率。在MATLAB中，使用并... 在科学计算和工程模拟中，MATLAB是一个广泛使用的工具。然而，面对复杂的计算任务，单线程计算可能会导致时间过长。为了解决这个问题，MATLAB提供了强大的并行计算功能。本文将探讨MATLAB中的并行计算技术，包括其基本概念、如何实现并行计算，以及一些提升计算效率的技巧。 1. 并行计算概述并行计算是指将计算任务分解为多个子任务，并同时处理这些子任务，以提高计算效率。在MATLAB中，使用并...
- 数据预处理是数据分析和机器学习中至关重要的一步，确保数据质量是模型性能的关键。本文将详细介绍MATLAB中数据预处理的全流程，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，并提供相关的代码示例以帮助理解。 1. 数据清洗数据清洗是指识别和修正数据集中的错误或不完整数据。这一过程通常包括去除重复值、处理缺失值和纠正数据类型等步骤。 1.1 去除重复值在实际数据集中，重复的记录可能导致分析结果的不准... 数据预处理是数据分析和机器学习中至关重要的一步，确保数据质量是模型性能的关键。本文将详细介绍MATLAB中数据预处理的全流程，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，并提供相关的代码示例以帮助理解。 1. 数据清洗数据清洗是指识别和修正数据集中的错误或不完整数据。这一过程通常包括去除重复值、处理缺失值和纠正数据类型等步骤。 1.1 去除重复值在实际数据集中，重复的记录可能导致分析结果的不准...
- 机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中一个重要的分支，广泛应用于数据分析、预测建模等场景。在MATLAB中，我们可以利用强大的数据处理和建模功能实现回归和分类模型。本文将深入探讨如何在MATLAB中实现常见的回归与分类模型，并通过代码实例进行演示。 1. MATLAB环境介绍MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化工具，广泛应用于工程、科学和数据分析等领域。MATLA... 机器学习（Machine Learning）是人工智能领域中一个重要的分支，广泛应用于数据分析、预测建模等场景。在MATLAB中，我们可以利用强大的数据处理和建模功能实现回归和分类模型。本文将深入探讨如何在MATLAB中实现常见的回归与分类模型，并通过代码实例进行演示。 1. MATLAB环境介绍MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化工具，广泛应用于工程、科学和数据分析等领域。MATLA...
- MATLAB（Matrix Laboratory）是一款广泛使用的数学软件，特别在数据分析、算法开发、数值计算和工程领域中拥有极高的影响力。它为用户提供了一个强大的环境用于矩阵运算、图形显示以及其他科学计算任务。对于初学者来说，掌握MATLAB的基本语法和功能，是进入科学计算和工程开发领域的第一步。本篇文章将为你提供一份MATLAB入门指南，从零开始带你学习MATLAB编程语言，并通过代码实... MATLAB（Matrix Laboratory）是一款广泛使用的数学软件，特别在数据分析、算法开发、数值计算和工程领域中拥有极高的影响力。它为用户提供了一个强大的环境用于矩阵运算、图形显示以及其他科学计算任务。对于初学者来说，掌握MATLAB的基本语法和功能，是进入科学计算和工程开发领域的第一步。本篇文章将为你提供一份MATLAB入门指南，从零开始带你学习MATLAB编程语言，并通过代码实...
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- Hugging Face 的 Transformers 库无疑是目前最流行的 NLP 工具之一，它提供了大量的预训练模型和便捷的接口，使得构建和训练文本分类模型变得更加简单高效。本文将通过具体的实例教程，指导读者如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库快速构建和训练一个文本分类模型，包括环境搭建、数据预处理、模型选择与训练等步骤。 Hugging Face 的 Transformers 库无疑是目前最流行的 NLP 工具之一，它提供了大量的预训练模型和便捷的接口，使得构建和训练文本分类模型变得更加简单高效。本文将通过具体的实例教程，指导读者如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库快速构建和训练一个文本分类模型，包括环境搭建、数据预处理、模型选择与训练等步骤。
- 在云服务器上或者SSH远程服务器后台运行深度学习训练任务在云服务器上训练深度学习模型时，我们经常会遇到这样的问题：当在终端中直接运行训练程序时，如果断开终端连接，或者在Jupyter Notebook中运行程序后关闭网页，训练进程会直接被杀死。为了避免这种情况，我们需要将训练任务转为后台运行，并确保即使关闭终端或网页，进程也能继续执行。本文将介绍如何使用setsid命令来实现这一功能。 使... 在云服务器上或者SSH远程服务器后台运行深度学习训练任务在云服务器上训练深度学习模型时，我们经常会遇到这样的问题：当在终端中直接运行训练程序时，如果断开终端连接，或者在Jupyter Notebook中运行程序后关闭网页，训练进程会直接被杀死。为了避免这种情况，我们需要将训练任务转为后台运行，并确保即使关闭终端或网页，进程也能继续执行。本文将介绍如何使用setsid命令来实现这一功能。 使...
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- @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：VOLO实战：使用VOLO实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimpor... @[toc]在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：VOLO实战：使用VOLO实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解，模型的介绍和实验效果等内容。接下来，这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库在train.py导入import jsonimport osimpor...
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