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大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏时光旅人01号人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调（Fine-tuning）量化（Quantization）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型（如BERT、GPT）基础上，通过领域数据调整参数，适配下游任务。方法流程预训练模型加载：加载通用模型权重（如HuggingFace
OpenCV图像基础天行者@ opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库OpenCV最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持OpenCV可用于开发实时的图
【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）姚瑞南大模型落地探索及agent搭建 RAG技术应用探索 prompt实战应用案例人工智能 ocr prompt AIGC chatgpt gpt agi
本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）目录1.项目背景2.项目目标定性：定量：3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读：代码节点：解析agent数据
知识蒸馏中的温度参数 T（Temperature）的作用彬彬侠大模型 Temperature 温度参数知识蒸馏 Distillation pytorch python
知识蒸馏中的温度参数TTT（Temperature）的作用1.什么是温度参数TTT？在知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）过程中，教师模型的输出通常是一个概率分布（通过softmax计算得到）。温度参数TTT控制softmax的平滑程度，使得学生模型可以更好地学习教师模型的知识。在标准的softmax函数中，类别iii的概率计算如下：Pi=ezi∑jezjP_i=\frac
Chart GPT、DeepSeek 辅助学习H3C网络工程师考试（一） qq_58647543 H3C认证路由交换网络工程师 gpt 学习网络
计算机网络基本计算机网络基本概念是网络技术的基础，涵盖了计算机网络的定义、类型、发展历程及其各种重要概念。下面详细讲解这些内容：1.计算机网络的基本概念计算机网络（ComputerNetwork）指的是由多个计算机和其他硬件设备通过通信链路连接起来，通过交换信息资源和共享硬件、软件资源的系统。计算机网络的核心目标是实现计算机之间的数据传输、资源共享和远程访问。计算机网络的主要功能包括：数据通信：传
从零开始大模型开发与微调：编码器的实现 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：编码器的实现作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：自然语言处理，大模型，Transformer架构，编码器模块，序列到序列学习文章目录从零开始大模型开发与微调：编码器的实现1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1编码器模块简介2.2编码器与Transfo
【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021） Bosenya12 论文阅读
摘要State-of-the-art（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别）.Thisrestrictedformofsupervision（受限制的监督形式）limitstheirgenerality（通用性）
深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略赵大仁 AI 大语言模型人工智能人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理
深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。模型蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）是一种广泛使用的模型压缩与优化技术，通过让一个小模型（StudentModel）学习大模型（TeacherModel）的知识，使其能够在保持高准确度的同时降低计算复杂度，从而提升
多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而，多模态大模型通常具有庞大
Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程，难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题，将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》宇直不会放弃 GKD-Output layer 人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络 cnn pytorch
（GFKD）无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出，从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而，在
LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏宇直不会放弃 GKD-Middle layer 人工智能 python chatgpt gpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/
Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集） Illusionna. transformer 深度学习人工智能
代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）境心镜免训练深度学习人工智能 NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
对于TCP协议三次握手，四次挥手的总结 nihuhui666 tcp/ip 服务器网络协议
TCP报头源端口号，目的端口号不用解释，传输层封装的序号（sequencenumber）：seq，用来标识表示数据的字节流在第几位开始确认序号（acknowledgenumber）：ack，表明数据被收到，并期望从从收到的下一位开始收取URG：紧急标志位ACK：确认标志位，如果置1，开始发送确认序号RST：复位标志位SYN：请求建立链接标志位FIN：结束标志位三次握手1.首先，A请求与B建立链接，
【简单记录】RAG与LLM的交互流程努力努力再努力呐 RAG LLM RAG LLM
一、流程名称该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型（LLM），生成一个增强上下文的文本响应。二、流程步骤查询输入用户输入一个具体的查询（Query），这个查询可能是一个问题、一个请求或是一个需要解释的概念。搜索相关知识源系统接收查询后，开始在预先定义或配置的知识源（KnowledgeInformationSources）中搜索与查询相关的信息。这些知识源可能包括数据库、在线文档、网站
AI智能体，AI computer use：浏览器使用（Browser Use）项目实际体验，deepseek r1，百度云，满血版几道之旅 Dify与Langflow 智能体（Agent）知识库人工智能
文章目录前言BrowserUse项目简介支持的大模型快速开始windows安装uv安装虚拟环境激活之安装相关的python库安装playwright趁着这个空当，咱去把deepseekv1搞一下构建BrowserUse智能体报错错误解决后，重新运行前言Agent项目中，一个重要的组成部分便是电脑使用。甚至，我感觉，对于openai这种的，实力比较强的公司，电脑使用几乎可以70%地与Agent划等号
window下命令行重启 Joyner2018 计算机综合 windows
在Windows系统下，通过命令行可以执行多种方式来重启计算机。以下是几种常用的方法：1.使用shutdown命令在命令提示符中执行以下命令：shutdown/r/t0/r：表示重启计算机。/t0：表示立即重启（时间为0秒）。2.使用PowerShell在PowerShell中执行以下命令：Restart-Computer这将立即重启计算机。3.通过任务计划程序重启如果需要定时重启，可以使用以下命
特征工程 (Feature Engineering) AGI大模型与大数据研究院计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
特征工程(FeatureEngineering)作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习和数据科学领域，特征工程（FeatureEngineering）一直是一个至关重要的环节。它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏
00计算机视觉学习内容依旧阳光的老码农计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
OpenCV 100道面试题及参考答案（7万字长文）大模型大数据攻城狮大厂面试大厂面经 android面试计算机视觉 opencv 实时互动 webrtc
OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发，现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域，如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
rabbitmq 手动提交_第四章----SpringBoot+RabbitMQ发送确认和消费手动确认机制 weixin_39622178 rabbitmq 手动提交
1.配置RabbitMQ#发送确认spring.rabbitmq.publisher-confirms=true#发送回调spring.rabbitmq.publisher-returns=true#消费手动确认spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual2.生产者发送消息确认机制其实这个也不能叫确认机制，只是起到一个监听的作用，监
FastGPT 引申：借鉴 FastGPT 基于MySQL + ES 实现知识库（含表结构以及核心代码）窝窝和牛牛 FastGPT mysql elasticsearch 开源
文章目录FastGPT引申：借鉴FastGPT基于MySQL+ES实现知识库（含表结构以及核心代码）一、整体思路二、存储结构2.1MySQL表结构(1)knowledge_base_dataset(2)knowledge_base_data(3)knowledge_base_index(4)ai_kb_relation2.2ElasticsearchMapping结构(1)ES索引(2)字段说明三
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COMP1005BWinter2025–“IntroductiontoComputerScienceI”COMP1005BAssignment#3Functions,Strings,FilesOverviewInthisassignment,youwilldemonstrateyourunderstandingof(inadditiontoprevioustopics):•Readingandwr
深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例赵大仁 AI 人工智能大语言模型人工智能
深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。然而，这些模型通常参数量庞大，计算开销极高，不适用于移动端或低算力环境。因此，模型蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）作为一种模型压缩技术，成为高效部署大模型的重要手段。在本篇文章中，我们将深入探讨不同类型的模型蒸馏方法，并通
创建ASCII数字打印机(OpenCV C++) 河边一只猫 opencv c++cv
学习OpenCV3（中文版）LearningOpenCV3ComputerVisioninC++withtheOpenCVLibrary第四章练习1建立一个500×500大小的单通道图像，每个像素值都为0。a.创建一个ASCII数字打印机，你可以在自己电脑上输入数字，并在一个20像素高、10像素宽的方块中显示数字。当你键入时，数字将从左到右显示，直到到达图像的末尾才停止。b.允许键入回车和退格。c
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EMET8002CaseStudiesinAppliedEconomicAnalysisandEconometricsSemester12025ComputerLabinWeek3Question1:SimpleLinearRegressionDownloadthe“states”datafromWattleandopenitinStata.Aspartofthisquestionweexplor
开源之夏经验分享｜Koupleless 社区魏照华：开源精神是场永不停歇的接力开源中间件开源项目介绍oss
开源之夏经验分享｜Koupleless社区魏照华：开源精神是场永不停歇的接力魏照华ComputerScienceKoupleless社区贡献者就读于UniversityofWolloging，ComputerScience专业研究生。本文5428字，预计阅读14分钟今天SOFAStack邀请到了开源之夏2024Koupleless社区的中选学生魏照华同学！在本项目中，他参与完成了Koupleles
网络故障排查-TCP标志位 Johnstons 流量分析 tcp/ip 服务器网络运维网络性能监控与诊断网络流量监控 NPMD
目录1.SYN（Synchronize）2.SYN-ACK（Synchronize-Acknowledge）3.FIN（Finish）4.RST（Reset）故障排除步骤网络流量分析仪中的TCP标志位（SYN、SYN-ACK、FIN、RST）可以为网络故障排除提供重要线索。以下是这些标志位的解释以及它们在网络问题排查中的应用：1.SYN（Synchronize）解释:表示TCP连接的建立请求。客户
Computer Systems A Programmer‘s Perspective 深入理解计算机系统 1 清水湾的水 linux
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、编译系统1.编译系统的流程二、硬件架构1.CPU2.内存3.总线4.输入输出设备三、解释内存中的指令1.程序执行的流程2.程序执行过程中发生了什么3.设备容量4.Cache5.存储设备的层次结构四、操作系统的作用1.操作系统的作用2.进程3.进程角度五、虚拟内存1.虚拟内存2.文件3.系统之间利用网络通信六、系统加速1
Dom 周华华 JavaScript html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
1. combineByKey函数的运行机制 RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一首先看一下combineByKey的方法说明：
msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql 设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串，然后
路漫漫其修远兮吾将上下而求索周凡杨学习思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
Hadoop(二)对话单的操作朱辉辉33 hadoop
Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）老A不折腾 finereport 报表工具 web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。 DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
c++ 宏定义中的##操作符墙头上一根草 C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans spring DI 现源代码
(转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony 接着上次的讲，以下这个sample [java] view plain copy print
for循环的进化 alxw4616 JavaScript
// for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
网络编程Socket和ServerSocket简单的使用百合不是茶网络编程基础 IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去端口:用于计算机之间的通信每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535 查看被使用的
JDK1.5 生产消费者 bijian1013 java thread 生产消费者 java多线程
ArrayBlockingQueue：一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java 性别出生日期年龄
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【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
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【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
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Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
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java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
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mongoDB文档型数据库特点开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的文档型数据库：不用定好数据结构，
[毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
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PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHP Excel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER) darrenzhu IBM jms user MQ MCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
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Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chrome vim
什么是键盘党？键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。在chrome里安装 vimium 插件
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