摆烂摆到训练拉路人打野球，宇宙勇秒变垃圾佬，为了状元这也太拼了！

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型三花AI 三花AI 人工智能 LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法音乐学家方大刚 Python python 集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！哈罗·沃德 LLM gpt
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
如何编写一个Spring Boot Starter 一口酥Hac java spring boot 后端 java maven
文章目录概要创建一个SpringBootStarter的步骤创建一个Maven项目打包并发布在其他项目中使用总结概要写一个SpringBootStarter其实就是封装一部分功能，方便其他项目引入和使用。Starter是SpringBoot提供的一种机制，目的是为了简化配置和模块化开发。一般来说，SpringBootStarter会封装一个特定的功能模块，并自动配置一些常用的组件。通过写一个Sta
minimind2学习：（1）训练溯源006 minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
MiniMind 亚伯拉罕·黄肯大模型人工智能
数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升 GBDT 算法
一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习 python 机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
219.性能优化-内存优化-内存泄漏-本质原因：已经无用的对象未及时回收-非静态内部类我也念过晚霞性能优化
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━【第一部分：内存泄漏背景与“无用对象未及时回收”的根本原因】在Android开发中，内存资源十分有限，尤其是在手机、平板等设备上。内存泄漏就是指那些本应在不再被使用后被垃圾回收器回收，但由于某种原因任然被引用而无法释放的对象。随着内存中这些无用对象的不断累积，应用会产生以下问题：内存占用逐渐上升，导致应用响应变慢；系统频繁触发垃圾回收（GC），造成卡顿现
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混一个处女座的程序猿 NLP/LLMs CaseCode transformer minimind 预训练
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
(BS ISO 11898-1:2015）CAN_FD 总线协议详解5- MAC子层描述4 s多情公子s CAN_FD协议详解信息与通信网络协议
5.5帧编码帧中的比特流应按照不归零（NRZ,Non-Return-to-Zero）方法进行编码。这意味着在整个比特时间内生成的比特电平是恒定不变的。为了限制可用于同步的最大边沿（即信号波形的上升沿或下降沿）间距，帧的不同部分如起始边界（SOF,StartofFrame）、仲裁字段、控制字段、数据字段以及CRC序列应当采用比特填充的方法进行编码。每当发送器检测到连续五个相同值的比特（包括填充比特）
关于swoole的初步了解记录 snacy swoole php 服务器
今天初步了解了一下关于swoole的相关知识，在这里记录一下。关于swoole的初步了解记录安装swoole扩展swoole扩展需要在Linux环境下安装，目前还不支持在Windows环境下安装，当前操作系统为centOS系统安装swoole需要：PHP、php-pear(这个是为了稍后可以使用pecl来安装swoole)、php-devel、gcc先执行更新操作：yumupdate(已更新过的可
数据库事务：确保数据一致性的关键机制可儿·四系桜数据库 java #MySQL 数据库 java 后端
1.什么是数据库事务定义：事务（Transaction）是数据库管理系统中的一个逻辑工作单元，用于确保一组相关操作要么全部成功执行，要么全部不执行，从而维护数据的一致性和完整性。重要性：在多用户环境下，当多个事务并发执行时，为了保证数据的完整性和一致性，事务的概念变得至关重要。例如，在银行转账系统中，从一个账户扣款并给另一个账户加款这两个操作必须同时成功或者同时失败，否则就会导致资金账目混乱。2.
【业务场景实战】数据增量同步仰望-星空~~ android
时间过得真快，又是一年求职季，再过几个月我也要找暑假实习了，最近比较忙加上自身状态也不是很好，导致我的博客断更了很长时间。之后我尽量每周一更，好了，今天我们来讲讲关于数据增量同步。在一些比较大、用户量比较多、实时性要求比较高的的系统中，我们通常需要进行数据同步。这不只是为了提高系统的并发量，降低数据库访问的压力，提升用户的体验。同时也是为了让系统能够稳定运行，满足特定的场景需求。对于一些购物网站实
【贪心算法】1、分发饼干念奕玥【Java】数据结构与算法 java leetcode 贪心算法
贪心算法或贪心思想采用贪心的策略，保证每次操作都是局部最优的，从而使最后得到的结果是全局最优的。可用于解决分配问题e.g.leetcode455分发饼干解题思路：目标：尽可能满足越多数量的孩子。根据目标，可以容易想到，先去满足胃口值小的孩子。为了尽量使饼干可以满足更多的孩子，所以要把饼干尺寸大于等于孩子胃口值的饼干中挑尺寸最小的饼干给孩子。满足了这个孩子之后，再采取同样的策略去考虑剩下的孩子，直到
DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】 u013250861 #LLM/训练 RL/强化学习排序强化学习
第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。然而，对于RM微调，每批数据由两个查询-答案对组成，即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异：对于RW，训练目标是pairwiserankingsco
【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化：DeepSeek如何助力精准种植与养殖？代码世界的浪客人工智能 DeepSeek
一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下，粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测，到2050年，全球人口有望突破90亿，这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战，保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时，资源短缺问题日益尖锐，耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减，水资源分布不均且浪费严重，进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据，过去
【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
win-服务器部署程序自启动设置 johnrui operation and maintenance win 运维
为了简化应用服务器中项目启动的操作，现对在win操作系统下服务启动设置为开机启动的相关操作，在这里做一次记录和分享。参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。设置步骤如下：1）按住Win键，再按R键(Win+R)，启动"运行"窗口;2）WindowsXP/2003/2008/2008R2输入：controluserpasswords2Wi
从技术宝库到云上机遇：华为云开天aPaaS的“修路记” 脑极体大数据人工智能物联网区块链编程语言
很多企业在推进数字化、业务上云的时候，都会面临一个两难选择：缺失核心技术容易丧失竞争力，跟不上发展机遇；大力投入核心技术研发，又可能因为开发成本过大，“重复造轮子”而影响进程。无论对于移动开发者还是产业向开发者来说，能够在低门槛、低成本的前提下获得高质量的核心技术，始终都是不变的需求。如何打开一扇从核心技术到云上赋能各领域开发者的门，成为了一项关键挑战。今年上半年，华为高级副总裁、华为云CEO、消
从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析叶间清风1998 服务器 linux 网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
AWE大会来袭：家电圈上演“无限战争” 互联网江湖人工智能大数据 microsoft
文：互联网江湖作者：刘致呈3月19日，一年一度的中国家电及消费电子博览会AWE如期而至。每次大会，大小品牌方都会携自己的新品亮相，是家电圈的“春晚”。这次的看点除了AI外，还有一个有意思的点，就是部分品牌开始向大家电进军。比如追觅科技，在高端扫地机器人市场上取得一番成绩之后，表示要开始做冰箱、空调、洗衣机了。无独有偶，主攻厨电赛道的方太，也开始进军冰箱板块；还有石头科技，也有洗烘一体的洗衣机。这些
深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践煜bart 机器人 redis python
前言在分布式系统中，多个进程或线程可能会同时访问同一个共享资源，这就可能导致数据不一致的问题。为了保证数据的一致性，我们通常需要使用分布式锁。Redis作为高性能的内存数据库，提供了一种简单高效的方式来实现分布式锁。本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁，并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁？在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：JVM的生命周期李阿昀只要你有心人人都是JVM精通者 jvm java 架构
这一讲，我们就来好好谈一谈JVM的生命周期。JVM的生命周期大家做了这么久的开发，应该知道很多的结构其实都有其生命周期吧！而关于JVM的生命周期，这里我们则主要讲述它的三个状态，即虚拟机的启动、虚拟机的执行以及虚拟机的退出，这也是一个结构的生命周期最起码应该具备的三个状态——开始、运行、结束。这就像哲学里面讨论的终极问题一样，我是谁？我从哪里来？我将到哪里去？其实，我觉得先提出我是谁这个问题不太合
从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch 人工智能 python transformer 深度学习 ai 机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
在R中读入h5ad文件，并转换为seurat对象拜托啦！狮子 r语言前端 javascript
太可恶了要么就报错要么就卡住！！！！/(ㄒoㄒ)/~~library(Seurat)library(SeuratDisk)pbmc10kmono=paste0(path,'/pbmc10k/use_data/rna_mono.h5ad')1.Round1##方法1：通过h5Seurat中转#library(SeuratDisk)#Convert(pbmc10kmono,dest="h5seurat
IPv6网络的可操作安全考虑——RFC9099解析（四）黑带架构湿 IPv6安全网络安全安全
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PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
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入门 Canvas：Web 绘图的强大工具 Hopebearer_ 前端 es6 javascript canva可画
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JAVA基础灵静志远位运算加载 Date 字符串池覆盖
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方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
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最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
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hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
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Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
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【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
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[求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
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初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
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并发容器 shuizhaosi888 并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。并发容器ConcurrentHashMap 替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。 &nb
Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring Security Remember Me 记住我
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zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
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