Spring Boot集成Kafka动态创建消费者与动态删除主题（实现多消费者的发布订阅模型）
在Spring Boot集成Kafka时，大家都知道可以使用@KafkaListener注解创建消费者。但是@KafkaListener注解是静态的，意味着在编译时就已经确定了消费者，无法动态地创建消费者。 不过事实上，使用Kafka提供的Java API，使用KafkaConsumer类就可以完成消费者的动态...
集成中的模型怎么clone啊
这个降噪模型speech_dfsmn_ans_psm_48k_causal 这个什么时候能使用啊，目前好像处于集成状态。但是页面上有model，为什么不能像hf那样直接下载呢
机器学习模型集成管理介绍
在本文中，我将尝试对 MLOps 进行友好的介绍，并以简单的方式解释关键概念。作为一开始也觉得很难理解的人，我理解有必要对这个主题进行更简单的介绍。我希望在阅读本文后，初学者能够更轻松地阅读有关 MLOps 的更高级文档。1. MLOps 的动机由于机器学习技术在各个研究领域的成功，许多公司都试图将其纳入他们的软件系统，以提高效率和解决现实世界的问题。然而，对于许多公司而言，在生产环境中实施机器....
YOLOU 集成超轻量化 YOLO 系列模型YOLO-Fastest v2，ONNX一键导出部署！
Github地址：https://github.com/jizhishutong/YOLOUYOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库，对于轻量化目标检测同时也集成了YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLO-Fastest V2、FastestDet、YOLOv5-Lite以及YO....
【机器学习】集成学习——Stacking模型融合（理论+图解）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言对于单个模型来说很难拟合复杂的数据，而且对于单模型来说，模型的抗干扰能力较低，所以我们希望可以集成多个模型，结合多个模型的优缺点提高模型的泛化能力。针对于集成学习一般有两种方式，第一种为Boosting架构，利用基学习器之间串行的方式进行构造强学习器，第二种是Bagg....
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（二）
Job 2此作业将在容器未启动时触发启动，或者在job1成功生成时触发。Job 3当job2生成成功时，将触发此作业。这项工作是第一次训练模型，并检查模型的准确性是否大于95%。如果大于95%，则将模型保存到相应位置。Job 4当job3构建成功时，将触发此job。这项工作检查模型的准确性是否大于95%。如果它大于95%，那么它将不做任何事情，否则它将运行模型的另一个训练，以调整和调整模型的超参....
DevOps与机器学习的集成：使用Jenkins自动调整模型的超参数（一）
任务描述创建使用Dockerfile安装Python3和Keras或NumPy的容器映像当我们启动镜像时，它应该会自动开始在容器中训练模型。使用Jenkins中的build pipeline插件创建job1、job2、job3、job4和job5的作业链Job1：当一些开发人员将repo推送到Github时，自动拉Github repo。Job2：通过查看代码或程序文件，Jenkins应该自动启....
集成学习-模型融合（Lenet，Alexnet，Vgg）三个模型进行融合-附源代码-宇宙的尽头一定是融合模型而不是单个模型。
深度学习常用数据增强，数据扩充代码数据缩放代码： 深度学习数据增强方法-内含（亮度增强，对比度增强，旋转图图像，翻转图像，仿射变化扩充图像，错切变化扩充图像，HSV数据增强）七种方式进行增强-每种扩充一张实现7倍扩）+ 图像缩放代码-批量_小馨馨的小翟的博客-CSDN博客_训练数据增强机器学习中，有一门很有意思的提升模型accuracy的trick叫做集成学习，初次接触集成学习的时候我感觉这个方....
应用实践：Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]
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![应用实践：Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/846920f6943d445d98345ef7e712657e.png)
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