Modèle de blog personnel simple et rafraîchissant

27Dec2016

Cet article présente principalement la méthode de sortie de variable de modèle simple Smarty, impliquant la définition et l'utilisation de tableaux dans les modèles Smarty et les techniques associées pour la substitution de variable par la méthode d'attribution. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

19Jun2018

Cet article présente principalement les fonctions de chargement des modèles de framework Laravel, d'allocation de variables et de routage simple.Il analyse les principes associés, les compétences opérationnelles et les précautions de chargement des modèles de framework Laravel, d'allocation de variables et de fonctions de routage simples sous forme d'exemples. à ce qui suit

16May2016

Cet article présente principalement les modèles simples d'abonné et d'éditeur du modèle JS, et analyse en détail les compétences de base de mise en œuvre des modèles d'abonné et d'éditeur JS sous la forme d'un exemple complet. Les amis dans le besoin peuvent se référer à ce qui suit.

24Jan2024

Le cadre d'accélération d'inférence open source de NetEase pour les modèles basés sur des transformateurs prend en charge l'inférence hautes performances sur une seule carte de dizaines de milliards de modèles sur l'architecture Ampere de milieu à bas de gamme. Contexte du projet Les modèles à grande échelle basés sur des transformateurs se sont révélés efficaces dans diverses tâches dans de nombreux domaines. Cependant, son application à la production industrielle nécessite des efforts considérables pour réduire le coût d’inférence. Pour combler cette lacune, nous proposons une solution d'inférence évolutive : Easy and Efficient Transformer (EET). EET est un système qui comprend une série d'optimisations de raisonnement Transformer aux niveaux de l'algorithme et de la mise en œuvre. En optimisant le calcul et le flux de données de Transformer, EET est capable de

19Oct2024

L’intelligence artificielle est omniprésente de nos jours, et les modèles linguistiques en jouent un rôle important. Lorsque ChatGPT a été introduit, vous vous êtes peut-être demandé comment l'IA pouvait prédire le mot suivant dans une phrase ou même écrire des paragraphes entiers. Dans ce tutoriel,

20Sep2023

Présentation de la façon d'utiliser MySQL et Ruby on Rails pour développer un système de gestion de blog simple : cet article présentera comment utiliser MySQL et Ruby on Rails pour développer un système de gestion de blog simple. Un système de gestion de blog est une application Web courante qui permet aux utilisateurs de créer, modifier et gérer des articles de blog. Nous utiliserons Ruby on Rails comme framework de développement et MySQL comme système de gestion de base de données. Nous nous concentrerons sur la conception de bases de données, la création de modèles, les contrôleurs

22Jan2024

Le perceptron monocouche est l'un des premiers modèles de réseaux neuronaux artificiels proposés par Frank Rosenblatt en 1957. Il est largement considéré comme le travail fondateur sur les réseaux de neurones. Initialement, les perceptrons monocouches ont été conçus pour résoudre des problèmes de classification binaire, c'est-à-dire pour séparer des échantillons de différentes catégories. La structure du modèle est très simple, ne contenant qu’un seul nœud de sortie et plusieurs nœuds d’entrée. En pondérant et en seuillant linéairement le signal d’entrée, le perceptron monocouche est capable de dériver des résultats de classification. En raison de sa simplicité et de son interprétabilité, le perceptron monocouche a attiré l’attention à l’époque et a été considéré comme une étape importante dans le développement des réseaux neuronaux. Cependant, en raison de ses limites, le perceptron monocouche ne convient qu’aux problèmes linéairement séparables et ne peut pas résoudre les problèmes non linéaires. Cela a inspiré des recherches ultérieures

24Jan2024

La reconnaissance gestuelle est un domaine de recherche important dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est de déterminer la signification des gestes en analysant les mouvements de la main humaine dans des flux vidéo ou des séquences d'images. La reconnaissance gestuelle a un large éventail d'applications, telles que les maisons intelligentes contrôlées par les gestes, la réalité virtuelle et les jeux, la surveillance de la sécurité et d'autres domaines. Cet article présentera les algorithmes et les principes utilisés dans les modèles de reconnaissance gestuelle et utilisera Python pour créer un modèle de formation simple à la reconnaissance gestuelle. Algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle Les algorithmes et principes utilisés par les modèles de reconnaissance gestuelle sont divers, notamment des modèles basés sur l'apprentissage profond, des modèles d'apprentissage automatique traditionnels, des méthodes basées sur des règles et des méthodes traditionnelles de traitement d'images. Les principes et caractéristiques de ces méthodes seront présentés ci-dessous. 1. Modéliser l'apprentissage profond basé sur l'apprentissage profond