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黑洞资源笔记

黑洞资源笔记
黑洞资源笔记

  1. 通用的pytorch模型训练模版工具，可提供优雅、易用且易于修改的训练工具，支持进度条、评估指标、early stopping等功能，同时还支持tensorboard和wandb回调函数等扩展功能

    torchkeras | #工具

  3. 本论文提出了一种基于控制的框架和算法，用于实现长期目标，并在短期参与度和长期目标之间进行权衡。| Paper

  5. LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过改进和优化，可为各种深度学习挑战提供更通用、更强大的解决方案。

    LightNet 融合了多项前沿技术和优化来提高 CNN 模型的性能。主要特点包括：

    ●多任务学习
    除了暗网中的对象检测之外，LightNet 还经过扩展以支持语义分割学习，从而可以对图像内的对象进行更准确、更详细的分割。此功能支持训练 CNN 模型来识别和分类图像中的各个像素，从而实现更精确的对象检测和场景理解。

    例如，语义分割可用于识别图像中的各个对象，例如汽车或行人，并用相应的对象类别标记图像中的每个像素。这对于各种应用都很有用，包括自动驾驶和医学图像分析。

    ●2:4 结构化稀疏性
    2:4 结构化稀疏技术是一种减少 CNN 模型参数数量同时保持其性能的新颖方法。这种方法使模型更加高效并且需要更少的计算，从而缩短训练和推理时间。

    例如，使用 2:4 结构化稀疏性可以减少 CNN 模型的内存占用和计算要求，从而更容易部署在手机或嵌入式系统等资源受限的设备上。

    ●通道修剪
    通道剪枝是一种优化技术，可以减少 CNN 模型中的通道数量，而不会显着影响其准确性。此方法有助于减小模型大小和计算要求，从而在保持性能的同时缩短训练和推理时间。

    例如，通道修剪可用于减少 CNN 模型中的通道数量，以便在低功耗处理器上进行实时处理，同时仍保持高精度。这对于在计算资源有限的设备上部署模型非常有用。

    ●训练后量化（维护中）
    训练后量化 (PTQ) 是一种减少训练后 CNN 模型的内存占用和计算要求的技术。此功能目前正在维护中，将在未来版本中提供。

    ●量化感知训练（未来支持）
    虽然 PTQ 被认为足以满足 NVIDIA GPU 上的 LightNet，但对于不支持每通道量化的 AI 处理器，我们可能会考虑根据需要添加对量化感知训练 (QAT) 的支持。

    LightNet | #框架

  7. 一个强大的自动化内容创作框架，它简化了视频创作、素材获取、语音合成和编辑任务。

    🎞 自动编辑框架：使用面向法学硕士的视频编辑语言简化视频创建过程。

    📃 脚本和提示：为各种 LLM 自动编辑过程提供即用型脚本和提示。

    🗣 配音/内容创建：支持多种语言，包括英语🇺🇸， 西班牙语🇪🇸, 阿拉伯语🇦🇪， 法语🇫🇷， 波兰语🇵🇱, 德语🇩🇪, 意大利语🇮🇹，和葡萄牙语🇵🇹。

    🔗 字幕生成：自动生成视频字幕。

    🌐🎥 资产采购：从互联网上获取图像和视频片段，并根据需要与网络和 Pexels API 连接。

    🧠 内存和持久性：确保使用 TinyDB 自动编辑变量的长期持久性。

    ShortGPT | #框架
    Media is too big
    VIEW IN TELEGRAM

  9. 面向儿童的AI数学辅导软件，旨在提供互动学习体验，通过根据孩子之前的回答情况提出逐渐增加难度的问题，验证答案，并为正确解决方案提供逐步解释，帮孩子们学习数学，有智能递进的问题复杂性、逐步解释正确答案以及互动有趣的学习体验等特点。

    Al Zebra | #软件 #教育

  10. ArchSummit全球架构师峰会（深圳站）2023/7/21 周五开幕

    ArchSummit全球架构师峰会是极客邦科技旗下InfoQ中国团队推出的重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，54%参会者拥有8年以上工作经验。

    ArchSummit聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。旨在帮助技术管理者、CTO、架构师做好技术选型、技术团队组建与管理，并确立技术对于产品和业务的关键作用。

  14. 洞主你好，我看到你在频道里分享NewBing解锁识图能力的教程，试了一下还真不错，甚至几乎复刻GPT4发布会，手写草稿变网站页面的神奇操作了，所以整理了一下，写了个小教程，希望更多人开发出更好玩的玩法😁
    https://github.com/Vanda688/Using-GPT4-image-recognition-on-NewBing
    GitHub
    GitHub - imvanda/Using-GPT4-image-recognition-on-NewBing: 如题，这是一个解锁NewBing的GPT4识图能力的简单教程。
    GitHub - imvanda/Using-GPT4-image-recognition-on-NewBing: 如题，这是一个解锁NewBing的GPT4识图能力的简单教程。
    如题，这是一个解锁NewBing的GPT4识图能力的简单教程。. Contribute to imvanda/Using-GPT4-image-recognition-on-NewBing development by creating an account on GitHub.