数据集 3.1 数据的导入 点击数据集管理,选择创建新的数据集,由于我本人是对ai嵌入式有浓厚兴趣,这次就选用ai嵌入式这个数据集demo,注意 选择含排序的数据集,用于RLHF训练,选择非排序的数据集用于SFT训练 3.2 数据标注 数据标注是指对数据集中的每个样本进行标记或注释,以便机器学习算法能够理解和利用这些数据。
针对Jetson开发工具包,目前 EdgePredictorConfig 的运行参数所支持的 Key 包括如下项: /** * @brief 当有同类型的多个设备的时候,使用哪一个设备,如: * GPU: 使用哪张GPU卡 * EdgeBoard(VMX),Movidius NCS :使用哪一张加速卡 * 值类型:int * 默认值:0 */ static constexpr auto PREDICTOR_KEY_DEVICE_ID
为避免同时多人操作将生成的结果覆盖,开始诊断前请务必确认上一次的诊断结果可以覆盖,且同时只能有一个正在诊断中的任务执行。 最近一次诊断详情 在诊断的信息记录中,会展示最近依次诊断的操作时间、操作人和生成的混淆知识组数量。 诊断结果分为意图混淆、问答混淆、意图和问答混淆三类,混淆的知识会两两进行展示,一组两两混淆的知识称为『混淆知识组』。
此sdk可以用于从视频流中抽取有人脸的图片。目前有Android、iOS版本。 人脸搜索API :在一个已知身份的人脸集合中找到相似的人脸,返回内容为人脸集合中每一张脸与目标人脸的相似度分值,找出目标人脸是否属于哪一个已知身份的用户。在此接口中可以使用质量控制参数、活体控制参数进行图片质量检测和活体检测。
第一步是找出有哪些 gc root,第二步是顺着 gc root,第三步查找遗漏的对象。) 优缺点 优点:并发收集,低停顿 缺点 对CPU资源敏感; 无法处理浮动垃圾; 它使用的回收算法-“标记-清除”算法会导致收集结束时会有大量空间碎片产生。 为什么有重新标记? 因为并发标记过程中其他线程是运行的,可能有新的对象可以被回收、或者引用发生改变,所以需要重新标记。
再加上有人脸识别技术,运营方也不用太过担心图书馆的安全问题,出入、借还全都会记录在册。别担心化妆和卸妆有差别,系统不让进,要相信人脸识别的成熟度。 这家图书馆就是真正人性化、智能化的代表,已经有些迫不及待想去体验一下的冲动了。 那么24小时智能图书馆是如何实现的?这背后当然有百度云的支持。 智能图书馆的人脸识别结合的就是百度技术,不仅识别快,体验好,安全还有保证。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 Prompt Engineering设计赛 AI原生应用开发 / 技术交流 LLM 千帆杯挑战赛 6月4日 5511 看过 赛题概述 欢迎所有参赛者共同探索和创造有价值、效果好的Prompt!参赛者需在AppBuilder平台撰写Prompt,并创建AI原生应用。
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