叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整...

年10月学习赛的AI金融攻防赛学习总结文档。在前一篇文章中，我们详细介绍了如何在金融场景凭证篡改检测中应用YOLO算法。本文将在此基础上，进一步探讨如何通过数据集增强、优化训练参数和调整预测行为来提升模型的性能和准确性。希望我的经验能对大家有所帮助！💕💕😊 一、数据集增强 1. 数据增强的概念 数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练样本来提高模型的泛化能力。干净一...

在自然语言处理（NLP）领域，随着大型语言模型（LLMs）的不断发展，参数高效微调（PEFT）方法成为了适应这些模型的热门选择。然而，许多现有的PEFT方法在微调过程中采用均匀的架构设计，忽视了层与层之间的重要性差异，从而导致微调效果不理想。正如一位厨师在烹饪时，如果不根据食材的特点调整火候，那么即使是顶级食材也难以做出美味的菜肴。本文提出了一种新颖的方法——重要性感知稀疏微调（IST），旨在充分利...

系列文章目录 文章目录 线性模型 线性是数学中的基本概念，即两个变量按照一定比例增加或减少，用数学符号表达就是 y = a x + b {y = ax+b} y=ax+b。在机器学习中，线性模型（Linear Model）就是试图通过数据学得一个x的线性组合来预测y（下式也称线性模型基本型） y ^ = w 1 x 1 + w 2 x 2 + ⋯ + w d x d + b \hat{y} = w_...

使用 easyocr 本地部署识别图像 ocr ,可以满足简单图像场景的ocr识别。 可以进行 中文、英文 ocr 识别。 安装 python 库 pip install easyocr 识别本地模型下载地址：easyocr本地部署模型识别图像ocr-python实现资源-CSDN文库 也可通过程序直接下载官方链接 识别示例代码具体如下： #-*-coding:utf-8-*-# date:2021...

基于Python的B站排行榜大数据分析与可视化系统通过网络爬虫技术，自动采集B站网址热门排行榜，提取大量相关文本信息并存储在系统中。通过对这些信息进行统计分析，系统实现了B站排行榜热度的整体分析，热门版块的词云分析以及不同版块热度的详细分析。通过可视化的方式，用户可以清晰直观地了解B站各个排行榜的动态和热度趋势。本系统不仅提供了对B站内容的全面分析，还为用户提供了一种方便、直观的方式来探索和了解B站...

理解。随着人工智能技术的发展，机器对数学各方面的全面理解是超越单纯技术成就的重要一步，也是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。这是迈向更具通用性和适应性的人工智能的重要一步。 特别是大规模语言模型的出现彻底改变了人工智能领域，使其成为复杂任务自动化的有力工具。事实证明，大规模语言模型是发现数学解题中细微差别的宝贵资源。这些模型为探索语言与逻辑之间的相互作用提供了新的途径，促进了这一领域的探索。...

权重衰减与暂退法——pytorch与paddle实现模型正则化 在深度学习中，模型正则化是一种至关重要的技术，它有助于防止模型过拟合，提高泛化能力。过拟合是指在训练数据上表现良好，但在测试数据或新数据上表现不佳的现象。为了缓解这一问题，研究者们提出了多种正则化方法，其中权重衰减和暂退法（Dropout）是两种常用的技术。 权重衰减，也称为L2正则化，通过在损失函数中加入权重的平方和来惩罚大的权重，从...

概述 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.00152.pdf 大规模语言模型在零拍摄和四拍摄任务中表现出色，但在生物医学文本的独特表达识别（NER）方面仍有改进空间。例如，Gutiérrez 等人（2022 年）的一项研究表明，即使使用相同数量的数据，采用上下文学习（In-Context Learning）的 GPT-3 的性能也不如小型微调模型。生物医学文本充满了专业术...

据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一段文本识别其所属的类别。 二、系统效果图片展示 三、...