这完全没问题
原创
2021-07-20 15:48:30
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fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中，我
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2017-04-25 19:26:00
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2011-3-19ccnp路由通过了，复习了一个半月，很多内容已经模糊，每天下班后看2个小时的书，白天四处奔，过程中很难受，工作上的，学习上的，生活上的压力都向我驶来，现在看来我应该是扛住了，起码到目前为止我还在这站着，我知道这些事情都是对我的锻炼，很多时候想自己还是越快考完越好，奢望考完之后可能会轻松，我知道这只是个奢望而已！考完接下来的几天一直在踌躇考s
原创
2011-03-24 15:14:32
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文章目录一、导读二、介绍三、Open-Vocabulary DETR3.1 重新审视DETR中的闭集匹配3.2 最优二部匹配四、Conditional Matching for Open-Vocabulary Detection4.1 Conditional Inputs4.2 Conditional Matching五、Inference六、实验 一、导读论文题目：具有条件匹配的开放词汇表DE
# Java Servlet Fine Uploader 科普文章
在当今的互联网时代，文件上传功能是许多网站和应用程序的必备功能。而在Java Web开发中，Servlet技术是实现这一功能的重要手段。Fine Uploader是一个流行的JavaScript文件上传库，它与Java Servlet结合，可以为用户提供一个优雅且功能强大的文件上传解决方案。
## Fine Uploader简
# R语言中的Fine-Gray模型
Fine-Gray模型是一种用于分析多状态生存数据的统计模型，它考虑了一个事件发生后，其他事件对该事件的影响。在医学研究中，Fine-Gray模型常用于分析患者在不同的竞争风险下的生存情况，例如在考虑其他事件（如死亡）发生的情况下，研究患者在接受不同治疗方式下的复发率。
本文将介绍如何使用R语言中的`cmprsk`包来实现Fine-Gray模型的拟合和预测
原创
2023-08-10 17:18:38
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Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，但比第二个小。 假设我们想在图像中识别
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2020-06-30 09:06:00
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转载自：https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我...
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2021-08-30 11:50:32
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最近在处理后台数据时需要实现文件上传.考虑到对浏览器适配上采用Fine Uploader. Fine Uploader 采用ajax方式实现对文件上传.同时在浏览器中直接支持文件拖拽[对浏览器版本有要求类似IE版本必须是9或是更高的IE10].在不同浏览器中提供统一用户体验.该组件基本覆盖目前所有主
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2016-03-05 15:36:00
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在别人的网络上微微改动①去尾巴，得特征，换线性分类器②去尾巴和一点卷积层，得泛化特征 以下是常见的两类迁移学习场景： 1 卷积网络当做特征提取器。 拿掉全连接层，剩余部分当做特征提取器 这样提取的特征叫做CNN codes。 再线性分类器（Liner SVM、Softmax等）来分类图像。 2 Fi ...
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2021-07-21 09:14:00
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本文提出了一个全面的大语言模型流程，用于生成高质量的、行业特定的问题和答案。可获得的文档包括了有关作物和牲畜管理、疾
Fine-Tuning微调原理如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，
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2020-08-06 12:38:58
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什么是fine-tuning？ 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。 以下是常见的两类迁移学习场景：1 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如Al...
原创
2018-08-27 09:25:30
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首先我们先看下效果图，数据是脱敏后的，由于脱敏数据导致部分格式变得奇怪，还请谅解。项目背景 我拿到的需求其实是这样的，需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来。听起来很简单，一开始我也是这样想的。因为我司用的BI工具是帆软report，通过阅读官网，发现有一种流向地图可供选择，如下图：仔细观察可以看到，这种轨迹是两点之前的弧线，适合用来展示航空的航线或者起点终点方向类型轨迹，而加载了插件后
1.什么是embedding？直观含义：比如[0.3,0.5]2个元素，2维embedding，[0.2,0.3,0.4......,0.5,0.7] 1000个元素，1000维embedding物理意义：可解释的embedding 代表兴趣强度用户embedding.[0.8,0.3] 这个人喜欢 0.8强度的喜剧，喜欢0.3强度的动作；电影embedding.[0.4,0.6] 这个电影0.4
# Python `fine` 函数返回值实现指南
欢迎来到 Python 编程的世界！今天，我们将学习如何实现一个简单的 Python 函数 `fine`，这个函数将会返回一个特定的值。虽然这是一个简单的任务，但对于刚入行的小白来说，掌握函数的创建和返回值的使用将是非常有价值的技能。接下来，我们将通过一个分步流程来实现这一目标。
## 任务流程
以下是创建一个 `fine` 函数并获取其返
# 如何实现Python字符串匹配
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python中的字符串匹配。这将帮助你更好地理解和运用字符串匹配的相关概念和方法。
## 流程
下面是实现"python 字符串匹配fine"的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入re模块 |
| 2 | 定义要匹配的字符串 |
| 3 | 编译正则表达
FPB主要由三部分构成，分别为协议模块模型类库、运行库和内置协议定义。协议模块模型类库是为了描述协议语法表示语言（Protocol Syntax Notation,简称PSN）的结构而用EMF定义的模型类库，定义协议的模块文件的内存模型就使用该模型类库来构建。运行库是FPB的主体，它包括文件编译器、通用CD架构和Pcap通信等功能模块。内置协议定义由根据PSN所描述的协议模块文件和
原创
2009-09-07 19:52:45
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微调（fine tuning）首先举一个例子，假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子，然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子，为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像，然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大，但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集的复杂模型在这个椅子数据集上过拟合。同时，因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用的要求。
原创
2021-09-13 21:22:40
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如何微调BERT模型进行文本分类探索BERT并了解如何为任何文本分类任务对其进行微调什么是BERT？BERT（Bidirectio建立在 BERT 之上的示例之一，它在
