信号两个消息队列配合使用  内容精选
  • 文生文SFT最佳实践 - ModelBuilder

    SFT可以通过使用有限的标签数据来训练模型,从而在数据有限的情况下取得较好的性能。 防止过拟合 :在SFT过程中,通过使用有标签数据进行有监督训练,可以减少模型在特定任务上的过拟合风险。这是因为SFT过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号,有助于约束模型的学习,避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号

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  • AI大模型学习笔记之二:什么是 AI 大模型的训练和推理? 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 AI大模型学习笔记之二:什么是 AI 大模型的训练和推理? 大模型开发 / 技术交流 LLM 大模型训练 2024.03.14 9277 看过 在人工智能(AI)的领域中,我们经常听到训练(Training) 和 推理(Inference) 这两个词汇,它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。

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  • 产品和硬件介绍 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    1路报警输出(1A 1B),开关量(外串接电源必须在 DC12V 电压、30mA 电流范围内) 1路报警输入(IN G),信号量(0~DC12V) RS-485总线接口(T+ T-) SD卡插槽(SD) 该整机采用通用型面板,接口有 VEDIO 和 USB 功能不能使用,其它的都可以使用,RS485 可以和云台通信,报警信号可以通过软件来控制,AUDIO IN 和 OUT 音频类接口,可以进行 LINE

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  • 核心概念 - 度家-AIOT语音语义平台 | 百度智能云文档

    AEC声学回声消除(Acoustic Echo Cancellation) AEC技术的目的是通过识别并消除从扬声器传回麦克风的声音信号,从而减少或消除回声,这样可以使音频质量更清晰。 2.

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  • 004-特征工程组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    独立分量分析将多变量信号分解为独立性最强的加性子组件。 它通过Fast ICA算法在 scikit-learn 中实现。 ICA 通常不用于降低维度,而是用于分离叠加信号。 由于 ICA 模型不包括噪声项,因此要使模型正确,必须使用白化(whitening)。这可以在内部使用 whiten 参数或手动使用 PCA 的一种变体,ICA 通常用于分离混合信号(称为 盲源分离 的问题)。

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  • BVCP设备管理说明 - 智能视联网平台EVS | 百度智能云文档

    支持对在线设备进行重启,重启过程需要1-3分钟,操作会断掉连接,重启中的录制、截图、应用等操作会中断,需要谨慎操作 4)设备版本更新(固件升级) 勾选需要升级/降级的设备,点击批量升级,支持对设备进行批量升级/降级 5)设备通道管理 点击设备更多操作,支持启动拉流、置闲通道、封禁通道操作 6)消除报警 如果设备发出声光报警,可以在设备更多操作点击消除报警,可以进行手动消警(消除声光报警和输出控梯信号

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  • 慧联无限

    例如,在酒店、饭店、各相关企事业单位食堂及居民小区等存在天然气这类有毒有害气体的场景下,一旦气体浓度超过报警设定值,燃气报警器将发出声光报警信号,同步通过物联网平台将报警信息实时发送到负责人或管理人的电脑上或手机上,达到对燃气泄漏第一时间响应与处理。 值得一提的是,利用AI技术对历史数据进行模型训练,进一步进行全网智能调节、分输站智能调压、分时段控制、负荷预测等。

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  • 模型训练 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    任务详情:展示 任务名称、任务ID、模型类别、适用设备、适用信号、创建时间和任务描述 ,点击「编辑」按钮可编辑任务描述; 版本列表:展示 版本、前序版本、训练状态、训练集、测试集、模型信息、添加时间、训练描述、操作(详情、增量训练和删除) ;详细字段说明见 2. 训练版本管理 1.3 删除训练任务 在【模型训练】中,点击单个任务操作栏「删除」将删除当前训练任务的所有版本,删除后不可恢复。

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  • 块设备持久化命名 - 云磁盘CDS_块存储_高性能存储

    例如,对于一个开机之前就挂载好的盘,假设它的驱动程序最先被加载,同时硬件上最先被PCI检测到信号,那么它就占有靠前的卷标。 解决方法 本文实验环境统一为百度智能云BCC,使用 CentOS Linux release 7.5.1804,存储采用百度智能云磁盘 CDS。 简单但不建议使用的 UUID 方法 使用卷标的问题在于磁盘和卷标的映射关系会发生变化。

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  • [AI行业案例]-“80年代小区”到“数智共享社区“的华丽转型

    异常徘徊;陌生人员在敏感区域徘徊时,产生提醒消息并推送给相关工作人员。 【吸毒人员监督】 吸毒人员出现异常行为、违法行为时,人员异常聚集时,产生提醒消息并 推送给相关工作人员。

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