发布于 2025-12-17
机器学习集成学习思想：Bagging、Boosting、Stacking 目录 引言：什么是集成学习？ 第一部分：集成学习基础理论 第二部分：Bagging思想详解
发布于 2025-12-17
BEN2 背景擦除模型详解 引言 想象一下，你是一位专业的摄影师，需要将拍摄的人物照片进行背景替换。传统的抠图工具可能会说："这个边缘处理得不够精细，头发丝都模糊了。"但你作为专业摄影师会说："我需要一个能够精确处理每一根发丝、每一个细节的工具。" BEN2 (Background Erase Ne
发布于 2025-12-10
DJL 与引擎无关的深度学习 Java 框架 引言 想象一下，你要在 Java 项目中集成深度学习模型： 方法1：为每个框架（PyTorch、TensorFlow、MXNet）分别写代码，维护多套代码（工作量大、维护困难） 方法2：使用统一的 API，一套代码支持所有框架，轻松切换和部署 DJL（D
发布于 2025-12-08
ONNX Runtime 跨平台模型推理引擎 引言 想象一下，你要在不同平台上部署机器学习模型： 方法1：为每个平台（Python、Java、C#、移动端）分别实现模型（工作量大、维护困难） 方法2：使用统一的格式和运行时，一次训练，到处运行 ONNX Runtime 就像方法2——它是一个跨平台的
发布于 2025-12-08
DreamSim 模型：学习人类视觉相似性的新维度 引言 想象一下，你是一位专业的艺术品鉴定师，需要判断两幅画作的相似程度。传统的计算机可能会说："这两幅画的像素值差异很大，所以它们完全不同。"但你作为人类专家会说："虽然像素不同，但它们在风格、主题和情感表达上非常相似。" DreamSim 就是这
发布于 2025-12-04
ICT&HP提升高质量图像生成的奖励模型 概述 在高质量图像生成领域，现有的奖励模型存在一个关键问题：它们会不恰当地给具有丰富细节和高美学价值的图像分配低分，这与人类实际的美学偏好存在显著差异。为了解决这一问题，ICTHP 项目提出了一个双组件框架，通过两个互补的奖励模型来全面评估生成图像的质量：
发布于 2025-12-04
通过 HF-Mirror 镜像访问 Hugging Face 引言 对于国内 AI 开发者来说，访问 Hugging Face 下载模型和数据集时经常会遇到网络不稳定、下载速度慢甚至无法访问的问题。HF-Mirror 是一个公益项目，专门为国内开发者提供稳定、快速的 Hugging Face 镜像服
发布于 2025-12-03
