自己打包一个数据集代码案例——使用Numpy计算框架自定义一个类似MINST的数据集
本文以蚂蚁图片为例,展示了如何自定义一个类MINIST数据集。通过Python工具包PIL进行图像预处理,并使用Numpy将其转换为向量格式,实现了训练集的构建和保存。
本文以蚂蚁图片为例,展示了如何自定义一个类MINIST数据集。通过Python工具包PIL进行图像预处理,并使用Numpy将其转换为向量格式,实现了训练集的构建和保存。
通过腾讯元器和混元大模型技术,实现了一个资产盘点的小程序。该小程序能快速读取用户上传的图片中包含的条形码信息,并将其转换为对应的资产信息。虽然存在速度较慢的问题,但其集成微信生态的优势使其仍具有颠覆性效果。
从零实现DeepSeek R1的强化学习项目,探索GRPO算法的应用,仅用单个H100 GPU400步训练提升模型性能,完全自研且提供多脚本结构。
今天想休息但看到一款大厂接入DeepSeek R1的应用后决定更新。元宝的联网搜索能力加上R1让测试者印象深刻。文章还提到公众号内容质量高且多数被AI捕捉不到,强调了内容生态的重要性及混元与元宝合作的意义。
最近DeepSeek火爆出圈。我优化了ComfyUI跑图工作流,并通过配置API实现了这一目标。AI绘画使用DeepSeek有三个用途:优化提示词、反推和翻译,以及配置DeepSeek节点。