标签: cv
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L inear charger was widely used for relative low power application (e.g. iCHG 1A). A classical diagram was shown below. The charging current could be set by the off-chip resistor Rset.
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分享课程——Pytorch框架CV开发-从入门到实战，附代码+PDF课件+数据集下载。课程简介:通过大量实战案例与模型实现为牵引，学会使用经典的网络结构设计自己的网络模型，实现各种常见应用场景下的识别与检测任务，同时通过大量的代码练习来巩固所学知识，理论联系实际，做Pytorch框架工业级的CV开发者。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了两个高级功能：张量计算和深度学习。PyTorch的张量计算功能类似于NumPy，但可以在GPU上运行，这使得它非常适合于深度学习。PyTorch的深度学习功能包括自动求导、动态计算图和模型部署等功能。PyTorch的设计目标是提供一个灵活、快速和易于使用的深度学习框架。
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AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现视频教程下载，视频+源码+课件！AIGC全称AI-GeneratedContent，指基于人工智能通过已有数据寻找规律，并自动生成内容的生产方式。AIGC既是一种内容分类方式，也是一种内容生产方式，还是一种用于内容自动生成的一类技术集合。NLP是目前世界上最实用有效的一门心理行为科学。NLP全名是NeuroLinguisticProgramming，中文译为【神经语言程序学】。大模型又可以称为FoundationModel（基石）模型，模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取，学习进而生产了亿级参数的大模型。其实感觉就是自监督学习，利用大量无标签很便宜的数据去做预训练。AIGC是目前自然语言处理和计算机视觉领域的前沿技术之一。它可以被用于很多应用场景，比如：1、在商业领域，可以帮助企业进行智能客服、舆情监测、自然语言处理等方面的工作；2、在教育领域，它可以辅助学生写作、阅读理解、语言学习等方面的任务；3、在医疗领域，它可以帮助医生进行医学文献智能分析、病历自动填写等工作；4、在游戏领域，它可以用于游戏中的角色设计、场景设计和动画制作等方面，便于游戏开发者更为快速、更准确地创造出高质量的游戏素材，提高游戏的制作效率和品质。
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当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型。大模型通常在大规模无标记数据上进行训练，以学习某种特征和规则。基于大模型开发应用时，可以对大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务；更重要的是，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要人工标注数据进行训练，降低训练成本，从而可以加快AI产业化进程，降低AI应用门槛。NLP大模型是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型，而CV大模型首次兼顾了图像判别与生成能力。未来的方向1.进一步扩大模型规模，改善模型架构和训练改善模型的架构或者训练过程可能会带来具有涌现能力的高质量模型，并减少计算量。一种方向是使用稀疏混合专家架构，其在保持恒定输入成本时具有更好的计算效率，使用更加局部的学习策略，而不是在神经网络的所有权重上进行反向传播，以及使用外部存储来增强模型。2.扩大数据规模在一个足够大的数据集上训练足够长的时间被证明是语言模型获得语法、语义和其他世界知识的关键。近期，Hoffmannetal.认为先前的工作低估了训练一个最优模型的训练数据量，低估了训练数据的重要性。收集模型可以在其上训练更长时间的大量数据，允许在一个固定模型尺寸的约束下有更大范围的涌现能力。3.更好的prompt虽然few-shotprompting简单有效，对prompting通用性的改善将进一步扩展语言模型的能力。
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分享一套课程——AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现，附源码+课件。本章节以当下最流行大模型技术为核心，通俗讲解CV与NLP任务中的经典大模型及其实现方法，详细解读其论文思想与应用场景，并结合实例进行项目实战。所选内容全部基于当下主流算法及其源码实现，覆盖CV与NLP核心应用场景与落地方案。AIGC全称为AIGeneratedContent,即人工智能生产的内容,认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。在技术上，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。在市场需求上，由于Web3.0时代的到来，人工智能、关联数据和语义网络构建了形成全新格局，相关消费需求高速增长。传统的UGC\PGC内容生成方式将落后于现有需求，而AIGC技术的将成为新的内容生产方式，更被认为是元宇宙和web3.0的底层基础设施之一。
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