1.4 評(píng)估指標(biāo)與可解釋性：如何科學(xué)評(píng)價(jià)你的AI模型 引言 在前幾節(jié)中，我們學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、深度學(xué)習(xí)的核心概念以及如何使用PyTorch構(gòu)建圖像分類項(xiàng)目。然而，僅僅構(gòu)建模型是不夠的，我們還需要科學(xué)地評(píng)估模型的性能，并理解模型是如何做出決策的。本節(jié)將詳細(xì)介紹各種…

Managerial communicationProcedure to come up with High Level estimationWBS to come up with estimate of staff months, (e.g. 42 manmonths) devided by num of people working full time (e.g. 6) comes up to…

1、復(fù)制工作流 我們復(fù)制 [COZE打造自己的第一個(gè)工作流：新聞搜索與總結(jié)] 中實(shí)現(xiàn)的news工作流，在news工作流的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，實(shí)現(xiàn)循環(huán)邏輯。 2、添加鏈接讀取插件 (增加新聞詳細(xì)程度) 在 根據(jù)關(guān)鍵詞搜索新聞內(nèi)容 插件的下一步中增加 鏈接讀取插件 選擇 鏈接讀取插件 然后添…

【從零到一】Jetson Nano上YOLOv5部署完全攻略：零基礎(chǔ)小白也能玩轉(zhuǎn)邊緣AI推理 文章目錄 【從零到一】Jetson Nano上YOLOv5部署完全攻略：零基礎(chǔ)小白也能玩轉(zhuǎn)邊緣AI推理 1. 引言：為什么選擇Jetson Nano？ 1.1 邊緣AI時(shí)代的到來 1.2 YOLO系列模型的優(yōu)勢(shì) 1.3 本教程的特色 2. 硬…

2.1 Transformer解密：自注意力機(jī)制與位置編碼全解析 引言 Transformer架構(gòu)自2017年提出以來，徹底改變了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，并成為當(dāng)今大語(yǔ)言模型（LLM）的基礎(chǔ)架構(gòu)。從BERT到GPT，從T5到PaLM，幾乎所有現(xiàn)代大模型都基于Transformer架構(gòu)。在本節(jié)中，我們將深入解析Transform…

接著上篇文章 [完善我的第一個(gè)工作流: 增加循環(huán)邏輯] 繼續(xù)分析 這里我們繼續(xù)打開上篇文章創(chuàng)建的工作流 news_manuscript ，進(jìn)行完善。 批處理就是并行做事 循環(huán)就是串行做事 1、增加批處理節(jié)點(diǎn) 這樣就添加成功了 2、配置批處理節(jié)點(diǎn)參數(shù) 這里的輸入?yún)?shù)我們選擇上個(gè)節(jié)點(diǎn)抓取…

2.2 預(yù)訓(xùn)練模型全家桶：BERT、T5、GPT如何選擇與應(yīng)用 引言 在上一節(jié)中，我們深入解析了Transformer的核心機(jī)制，包括自注意力和位置編碼。基于Transformer架構(gòu)，研究者們開發(fā)出了眾多優(yōu)秀的預(yù)訓(xùn)練模型，其中最具代表性的就是BERT、T5和GPT系列。這些模型在各種自然語(yǔ)言處理任…

文章目錄 從0到1：RK3588部署YOLOv11并結(jié)合OpenCV實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理全流程（保姆級(jí)教程） 一、前置知識(shí)與工具準(zhǔn)備 工具清單 二、PT模型轉(zhuǎn)ONNX格式 步驟1：準(zhǔn)備YOLOv11的PT模型文件 步驟2：執(zhí)行轉(zhuǎn)換命令 三、ONNX模型轉(zhuǎn)RKNN格式 步驟1：搭建轉(zhuǎn)換環(huán)境 步驟2：編寫轉(zhuǎn)換腳本 步驟3：執(zhí)行…