Thành phố Cuồng loạn

Phần 1: Cài đặt NVIDIA Driver 1. Xác định phiên bản NVIDIA phù hợp Trước khi cài đặt, hãy xác định phiên bản GPU của bạn và tải driver tương ứng từ trang web của NVIDIA. Bạn có thể tham khảo Compute Capability tại đây. 2. Các bước chuẩn bị trước khi cài đặt Đảm bảo hệ thống đã cài đặt các gói header và development package cho kernel đang chạy. ...

Hồi quy Logistic (Logistic Regression) Mặc dù tên gọi có chứa từ "hồi quy", nhưng Logistic Regression thực chất được sử dụng cho các bài toán phân loại (classification). Trong các bài toán này, thay vì dự đoán một giá trị cụ thể, mô hình sẽ trả về xác suất xảy ra của một sự kiện, thường nằm trong khoảng [0, 1]. Hàm Logistic (Sigmoid) Để ánh xạ ...

Việc xây dựng một mô hình học sâu đơn giản như mạng perceptron đa tầng (MLP) trên tập dữ liệu MNIST là bước nền tảng giúp người mới làm quen với luồng xử lý trong PyTorch: từ tải dữ liệu, thiết kế kiến trúc, huấn luyện đến đánh giá. Dưới đây là triển khai tối ưu hóa, rõ ràng và dễ mở rộng — không phụ thuộc vào các hướng dẫn ngoài, chỉ sử dụng t ...

Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu cần điều chỉnh mô hình nhận diện đối tượng chung để phù hợp với lĩnh vực cụ thể nhưng không muốn mất nhiều thời gian trong việc thiết lập môi trường, bài viết này dành cho bạn. Chúng tôi sẽ giới thiệu cách sử dụng môi trường học sâu đã được cấu hình sẵn để khởi chạy nhanh chóng nhiệm vụ tối ưu hóa mô hình nhậ ...

Khởi tạo môi trường và vận hành hệ thống Để triển khai trung tâm điều khiển robot dựa trên mô hình Pi0, hệ thống cần được thiết lập trong một môi trường tính toán ổn định. Quy trình bắt đầu từ việc cấu hình các phụ thuộc phần mềm cho đến khi khởi chạy giao diện Web tương tác. Yêu cầu hệ thống tối thiểu Hệ điều hành: Ưu tiên Ubuntu 20.04 L ...

Khi nội dung do AI tạo ra (AIGC) ngày càng phổ biến, việc xác định nguồn gốc hình ảnh trở thành yêu cầu thiết yếu đối với các nền tảng chia sẻ nội dung. Hệ thống phát hiện ảnh AI không còn là bài toán dành riêng cho các phòng nghiên cứu lớn — với các mô hình tiền huấn luyện và môi trường GPU sẵn có, bạn hoàn toàn có thể triển khai một giải phá ...

Tổng quan về nghiên cứu Trong lĩnh vực thị giác máy tính hiện đại, kỹ thuật phân đoạn hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế. Đặc biệt trong nông nghiệp, lâm nghiệp và giám sát hệ sinh thái, khả năng nhận diện và phân đoạn chính xác các bộ phận của thực vật mang lại giá trị to lớn trong việc nâng cao hiệu suất sản xuất v ...

Phương pháp này tích hợp thuật toán tối ưu hóa trừ trừ (SABO) để điều chỉnh tham số phân tích mode biến phân (VMD), sau đó sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để trích xuất đặc trưng sâu và cuối cùng là máy vector hỗ trợ (SVM) để phân loại. Quy trình được kiểm chứng trên bộ dữ liệu vòng bi tiêu chuẩn từ Đại học Case Western Reserve. 1. Quy Trì ...

Giới thiệu Khi làm việc với deep learning, việc chuẩn bị dữ liệu là một bước quan trọng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các phương pháp để phân chia dataset phục vụ việc huấn luyện mô hình. Phương pháp 1: Phân chia tập huấn luyện và tập kiểm tra Đầu tiên, chúng ta cần chia dữ liệu thành hai phần: tập huấn luyện (training set) và tập ...

Tổng quan Trong quy trình phát triển mô hình học sâu, bước đầu tiên và quan trọng nhất là tạo bộ dữ liệu huấn luyện. Điều này thường yêu cầu gán nhãn thủ công cho hình ảnh. Bài viết này sẽ giới thiệu phần mềm labelme - một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ gán nhãn dữ liệu ảnh, cùng với hướng dẫn cài đặt và sử dụng chi tiết. 1. Giới thiệu về labelme labe ...