歸去_來兮

摘要： 算法工程師，也叫數(shù)據(jù)科學家，聽來似乎是一個熾手可熱的高大上職位，近些年隨著人工智能技術(shù)的強勢崛起，而水漲船高。事實上，在此前很長的歷史時期里，社會中并沒有實際設(shè)立這樣的崗位，但其工作內(nèi)容與崗位職責卻是一脈相承、順勢而為的。這個崗位在企業(yè)中尤為常見，不論何種行業(yè)和何種方向。 而對于技術(shù)人來說，核心的基 閱讀全文

摘要： 一、核心思想 擴散模型（Diffusion Model）是一種生成模型，受熱力學中擴散過程的啟發(fā)，通過模擬數(shù)據(jù)從噪聲中逐步去噪的過程來生成樣本。其核心思想是漸進式地添加噪聲（正向過程）和逐步去噪（反向過程）。 在正向過程中，逐步向數(shù)據(jù)中添加高斯噪聲，最終將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為純噪聲；在反向過程中，學習如何從噪 閱讀全文

摘要： 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Network, GAN）是一種通過對抗訓練生成數(shù)據(jù)的深度學習模型，由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）兩部分組成，其核心思想源于博弈論中的零和博弈。 一、核心組成 生成器（G） 目標：生成逼真的假數(shù)據(jù)（如圖 閱讀全文

摘要： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的預訓練語言模型，其核心思想是通過雙向Transformer結(jié)構(gòu)捕捉上下文信息，為下游NLP任務(wù)提供通用的語義表示。 一、模型架構(gòu) BERT基于Tr 閱讀全文

摘要： Transformer 是一種基于自注意力機制（Self-Attention）的深度學習模型，最初由 Google 在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中提出，主要用于自然語言處理任務(wù)，如今已廣泛應用于計算機視覺、語音識別等多個領(lǐng)域，是現(xiàn)代大語言模型（如GPT 閱讀全文

摘要： 一、概述 深度學習模型能夠在各種生產(chǎn)場景中發(fā)揮重要的作用，而深度學習模型往往在Python環(huán)境下完成訓練，因而訓練好的模型如何在生產(chǎn)環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)定可靠的部署，便是一個重要內(nèi)容。C++開發(fā)平臺廣泛存在于各種復雜的生產(chǎn)環(huán)境，隨著業(yè)務(wù)效能需求的不斷提高，充分運用深度學習技術(shù)的優(yōu)勢顯得尤為重要。本文介紹如何 閱讀全文

摘要： 一、概述 機器學習模型的訓練通常在Python環(huán)境下完成，而現(xiàn)實生產(chǎn)環(huán)境的復雜性和多樣性使得模型的部署成為一個值得關(guān)注的重點。不同應用場景下有不同適應的實現(xiàn)方式，這里主要介紹通過一種通用中間格式——ONNX（Open Neural Network Exchange），來實現(xiàn)機器學習模型在C++平臺的 閱讀全文

摘要： OpenCV是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫，廣泛應用于圖像處理、目標檢測、模式識別等領(lǐng)域。它通常搭配在Visual Studio集成開發(fā)環(huán)境中使用，配置步驟主要有下載安裝、加入系統(tǒng)環(huán)境變量、設(shè)置VS項目屬性等。 1. 下載安裝 a) 進入OpenCV官網(wǎng)：https://opencv.org 閱讀全文

摘要： 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）是一種受物理中固體退火過程啟發(fā)的元啟發(fā)式優(yōu)化算法，用于在大規(guī)模搜索空間中尋找近似全局最優(yōu)解。其核心思想是通過模擬物理退火過程中的“溫度”下降和粒子熱運動，逐步收斂到低能量（即目標函數(shù)更優(yōu)）的狀態(tài)。 一、基本原理 1. 物理退火類比 在固體 閱讀全文

摘要： 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出，其靈感來源于鳥群覓食、魚群游動等自然界中群體行為的協(xié)作與信息共享機制。該算法通過模擬群體中個體（粒子）的運動和信息交互，在解空間中 閱讀全文