华为MindSpore平台下深度模型云端训练自动化

在华为MindSpore平台下深度模型云端训练自动化后端功能实现

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  • LH
  • 发布于 2023-02-13 22:23
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非物质文化遗产相关的APP

成功的非遗APP可促进非遗传承,目前比较著名的有以下: 1中国非遗 中国非遗是一个专注于非物质文化遗产行业信息与服务的综合手机客户端,为想要了解非物质文化遗产行业商机、行业信息的商家提...

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  • 发布于 2023-02-13 22:19
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抖音API及调用流程

抖音官方文档:https://open.douyin.com/platform/doc/OpenAPI-oauth2 调用流程包括: 第三方发起抖音授权登录请求,抖音用户允许授权第三方应用后(扫码确认或账号密码授权登录),确认通...

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  • 发布于 2023-02-13 22:12
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解决paddle调用gpu失败

使用环境如下:CentOS 7,Anaconda,python=3.8 配置paddleASR(paddle语音识别)过程中报错: -------------------------------------- C++ Traceback (most recent call last): ------...

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  • 卞浩羽
  • 发布于 2023-02-13 19:50
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解决jieba分词权限不够

出现环境:CentOS 7服务器,Anaconda,python=3.8 出现问题:jieba报错: PermissionError: [Errno 1] Operation not permitted: '/tmp/tmpapqf4_5o' -> '/tmp/jieba.cache' 出现...

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  • 卞浩羽
  • 发布于 2023-02-13 19:48
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flask发送pytorch模型

**简介** 在利用flask框架传输pytorch模型时,由于模型参数过于庞大,采用序列化-反序列化的形式进行传输会有着极大的时间开销,如序列化一个ResNet-18模型会花费近10s的时间。而以文件形式...

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  • 雾望
  • 发布于 2023-02-13 16:37
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联邦迁移学习分享(二)

典型的联邦迁移学习定义在纵向联邦学习背景下,但目前在横向联邦学习框架下,应用迁移学习的研究工作也很多。 现有的联邦学习方法已经在保护各参与方数据隐私性的同时保证了较好的模型训练效果...

强化学习论文分享--整合的层级化强化学习

Intelligent problem-solving as integrated hierarchical reinforcement learning 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2208.08731 发表会议:Nature Machine Intelligence, 2022 摘要 认知心...

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-13 16:15
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强化学习论文分享--SimPLe

Model Based Reinforcement Learning for Atari 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1903.00374 代码链接:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/tree/master/tensor2tensor/rl 发表会...

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-13 15:48
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强化学习论文分享--UPDeT

## UPDeT: Universal multi-agent reinforcement learning via policy decoupling with transformers 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2101.08001 代码链接:[Theohhhu/UPDeT: Official...

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-13 15:23
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paddleDetecion部署流程及测试

paddleDetecion部署流程 paddleDetecion部署流程及测试 1. paddleDetecion部署-以四卡服务器为例 1.1 硬件环境 * OS:Ubun...

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  • 卞浩羽
  • 发布于 2023-02-13 15:09
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联邦迁移学习分享(一)

现有的联邦学习方法(横向和纵向联邦学习)要求所有的参与方具有相同的特征空间或样本空间,从而建立起一个有效的共享机器学习模型。        但是,在更多的实际情况下,各个参与方拥有的数据...

如何有效应对域偏移 —— 近年研究热点总结(三)之在线域自适应

“在线域自适应”与传统域自适应和域泛化方法不同,该类方法应对的是训练阶段无法预估测试阶段数据分布的场景(这一点和域泛化方法相同),其侧重于在测试阶段利用当前的推理数据通过“边推理边训练”的模式,实现模型对未知测试数据的更新适应,从而达到精度提升的效果。

使用Python完成Django内置数据库SQLite的创建、增删改

1. 创建数据库表创建数据库表需要明确表名、主键以及数据的类型def create_table(): connect = sqlite3.connect('./djangoProject/db.sqlite3') cur = connect.cursor() try:...

Vue请求到Django后端响应

一、Vue.js简介Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是,Vue采用自底向上增量开发的设计。Vue 的核心库只关注视图层,并且非常容易学习,非常容易与其它库或已有项目...

机器人系统辨识 -- SimGAN

利用目标域数据构建混合模拟器

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-06 18:35
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四足机器人&&强化学习(二)

本体感知+视觉输入的相关工作

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-06 18:09
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四足机器人&&强化学习(一)

介绍四足机器人&&强化学习领域仅使用本体感知的相关工作

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  • 李梦媛
  • 发布于 2023-02-06 17:56
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点云入门级网络-Pointnet如何训练?(Pytorch版)

点云入门级网络-Pointnet如何训练?(Pytorch版) 1.前言 我在github上面找到了pointnet这个项目,但是由于这个项目采用的是Python 2.7, TensorFlow 1.0.1, 我是想找个基于Pytorch框架, Python3...

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  • 发布于 2023-02-05 11:22
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如何利用卷积神经网络提取图像的特征?(Pytorch版)

1.引入库,创建一个main.py,代码如下: import torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variablefrom torchvision import models, transformsfrom PIL import Imageimport num...

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  • 发布于 2023-02-05 00:33
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