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GOTC 2023 企业洞见:整个机器学习的工具最后都会被开源所主导

“关键的并不是底层模型,而是它的可用性,包括RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)和与之交互的接口。” “RLHF是我们利用人类反馈来做调整的方法,最简单的版本就是展示两个输出,询问哪一个更好,哪一个人类读者更喜欢,然后用强化学习将其反馈到模型中。” “RLHF 让模型与人类期望的目标保持一致。” 以上言论是不久前 OpenAI CEO Sam Altman(山姆·阿尔特曼)在与麻省理工学院的研究科学家Lex Fridman(莱克斯·弗瑞德曼)的一场对谈中说出的几句话。 随着 ChatGPT 大杀四方,对于人类知识版图的囊括,和初显的推理能力受到赞叹。而这背后的关键一环则是人类反馈强化学习,随之也引申出一系列数据标注相关的需求。 事实上业界有关于数据标注工具的研发实际上已经进行了很长一段时间,倍赛科技便是走在前头的公司之一。2015 年,机器学习从业者杜霖便创立倍赛科技,开始研发自己的数据标注系统 Origin1,2017 年底才开始承接客户业务。2022 年,倍赛基于 Origin1 打造出“训练数据工程化”开源平台 Xtre...

Python从零到壹丨详解图像锐化Roberts、Prewitt算子实现边缘检测

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础。本章主要介绍Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Scharr算子等。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十七.图像增强及运算篇之图像锐化Roberts、Prewitt算子实现边缘检测》,作者: eastmount 。 一.图像锐化 由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷,或者受其他外界因素的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展。一般来说,图像的能量主要集中在其低频部分,噪声所在的频段主要在高频段,同时图像边缘信息主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后,图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响,就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变得清晰[1]。 图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰,经过平滑的图像变得模糊的根本原因是图像受到了平均或积分运算,因此可以对其进行逆运算,从而使图像变得清晰。微分运算是求信号的变化率,具有...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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