RT-DETR 更换损失函数之 SIoU / EIoU / WIoU / Focal

DeepSpeed Chat大模型训练【训练类ChatGPT 的大模型】 u013250861 #LLM/训练人工智能深度学习
第1章：DeepSpeed-Chat模型训练实战本章内容介绍如何使用微软最新发布的DeepSpeedChat来训练类ChatGPT的大模型。通过本章内容，你将了解：DS-Chat是什么？如何准备运行环境ChatGPT训练的基本知识DS-Chat的使用方法【观看视频解说】1DeepSpeed-Chat是什么？【观看视频解说】DeepSpeed-Chat是微软最新公布的一套工具，用于训练类ChatGP
主要空间数据挖掘方法 CodeYoung7 总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自：http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
ChatGPT和DeepSeek打造科研与办公的高效引擎 AAIshangyanxiu 编程算法统计语言农林生态遥感 chatgpt
一、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型讲解1、2024AIGC技术最新进展介绍（生成式人工智能的基本概念与原理、最新前沿技术和发展趋势简介）2、国内外大语言模型（ChatGPT4O、Gemini、Claude、Llama3、PerplexityAI、文心一言、星火、通义千问、Kimi、智谱清言、秘塔AI等）对比分析3、OpenAI12天12场直播新功能解读与演示（ChatGPTO1模
常用网络工具分析（ping，tcpdump等）一户董杂 tcpdump 网络
写在前面本文看下常用网络工具。1：ping1.1：用途用于检验网络的连通性。1.2：实战在Linux环境中执行：pingwww.sina.com.cn：[root@localhost~]#pingwww.sina.com.cnPINGspool.grid.sinaedge.com(111.62.129.51)56(84)bytesofdata.64bytesfrom111.62.129.51(11
DeepSeek混合专家模型：低成本高精度革新多语言AI应用智能计算研究中心其他
内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型，DeepSeek混合专家模型（MoE）通过突破性的架构设计，为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构，通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务，既保证了模型规模带来的知识广度，又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上，其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译，还实现了视觉符号与文本语义的跨
23. AI-概述真上帝的左手 23.AI ai 人工智能
文章目录前言一、AI1.简介2.发展3.应用场景前言AI‌ 随着技术的发展，AI正变得越来越强大和普及，其在解决复杂问题和提高人类生活质量方面的潜力日益显现。一、AIAI（ArtificialIntelligence，人工智能）1.简介 AI（ArtificialIntelligence，人工智能）是计算机科学的一个分支，旨在开发智能系统，使其能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习、推理、问
Go Web 开发基础：从入门到实战一小路一掌握 Go 语言：编程世界的进阶钥匙 golang 前端面试后端服务器
GoWeb开发基础：从入门到实战Go语言因其高效性和简洁性，成为了后端开发的热门选择之一。Go的net/http包提供了强大的Web服务功能，可以帮助我们快速搭建Web应用。本文将带领你从基础开始，逐步了解如何使用Go创建Web服务、处理路由、使用模板引擎、提供静态文件服务，并与数据库进行交互。文章内容包含常见的错误示例和面试题，帮助你更好地理解GoWeb开发。1.使用net/http创建一个简单
基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现 usp1994 微信小程序小程序
基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现DesignandImplementationofaWeatherForecastPlatformBasedonWeChatMiniProgram完整下载链接:基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现文章目录基于微信小程序的天气预报平台的设计与实现摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究目的1.3研究方法1.4论文结构第二章相关技术介绍2.1微信小程序开发2.
面试被问“你的缺点是什么?”该怎么答？后端
面试时经常被问到“你的缺点是什么?”，这个问题看似很简单，但每次回答都感觉差点意思。如果你也有这样的困惑，那么本篇文章一定要认真看完。1.关键点在回答之前，首先，我们要搞清楚以下两个关键点：问题关键点：首先得想清楚面试官为什么要问这个问题？可能面试官想了解你的自我认知能力，看看我是否诚实，以及我有没有在积极改进自己的不足。所以，回答的时候不能太实诚，也不能太虚伪，得找到一个平衡点。回答关键点：指出
HarmonyOS Next智能安防系统中的人脸比对与异构计算实战 harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）构建智能安防系统中人脸比对与异构计算技术的实战应用，基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能安防系统需求与架构设计（一）功能需求分析实时人脸检测与识别需求在智能安防系统中，实时人脸检测与识别
HarmonyOS Next智能语音助手的语音合成与模型优化实战 harmonyos
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全网最全！DeepSeek 新手入门教程合集人工智能deepseek
如果你是初次接触DeepSeek的普通用户或开发者，面对海量教程却无从下手？别担心！本文为你整理全网最易懂、最实用的DeepSeek学习资源，涵盖快速上手、编程实战、系统手册等，附直达链接，收藏这一篇就够了！一、快速入门指南《DeepSeek入门教程》-博客园亮点：手把手教你注册账号、获取APIKey，并提供Python调用多轮对话的代码示例，适合初级开发者。直达链接：点击查看核心内容：API调用
Sentinel实战：构建可靠的微服务防护系统 ivwdcwso 安全 sentinel 微服务架构防护安全 java 开发
1.引言在微服务架构中，保障系统的可用性和稳定性至关重要。Sentinel作为一个强大的流量控制组件，为我们提供了实现熔断、限流、系统保护等功能的有力工具。本文将通过实际案例，详细介绍Sentinel的使用方法和最佳实践，并探讨如何在容器环境中部署Sentinel。2.Sentinel简介Sentinel是阿里巴巴开源的面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结蜡笔小祎在线学习问题集合深度学习人工智能
Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参
OpenAI揭示o3的推理过程，以弥合与DeepSeek-R1的差距 c++服务器开发人工智能 deepseek
生成式人工智能开发商OpenAI公司首席执行官SamAltman最近在RedditAMA问答活动中承认，该公司在开源软件研究方面站在了“历史错误的一边”。尽管OpenAI公司尚未发布其开源模型，但已经迈出了提高透明度的第一步。正如该公司在其X帐号上所宣布的那样，其最新的推理模型o3-mini现在展示了其思维链（CoT）跟踪的更详细版本。此前，OpenAI公司的推理模型仅展示了CoT的高级概述，这使
Python的那些事第二十七篇：Python中的“数据魔法师”NumPy 暮雨哀尘 Python的那些事 python numpy 开发语言数据分析算法数组索引
摘要在这篇幽默风趣的论文中，我们将深入探讨NumPy——Python中最强大的数值计算库之一。它不仅提供了高性能的多维数组对象，还让复杂的数学运算变得像吃冰淇淋一样简单。本文将通过生动的代码示例和幽默的比喻，带你领略NumPy的魔法世界，让你在欢笑中掌握这个强大的工具。一、引言：为什么NumPy是程序员的“超级英雄”？1.1NumPy的起源：从“数据苦力”到“数据魔法师”想象一下，你被困在一个全是
零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结借雨醉东风 asp.net 小程序后端
本专栏以实战为主，轻理论。如果哪里有不太懂的，可关注博主后加个人微信（平台规定文章中不能贴联系方式，需先关注博主，再加微信），后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
vuecli项目实战--管理系统团团kobebryant 项目前端框架 java javascript 前端 vue.js
一、项目搭建HBuider直接：新建--项目--填项目名称、选地址、下拉选vue项目（2.6.10）项目结构这个样子：二、前端配置1.路由配置（地址）在src文件夹下创建router文件夹在router文件夹下面创建js文件index.js---配置组件的地址还有导航守卫、路由嵌套也配在这里1.组件路由2.组件路由嵌套3.路由导航记得跟vue对象关联还有导出路由嗷importVuefrom'vue
Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别金外飞176 论文精读 transformer 深度学习人工智能
VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）步入烟尘 transformer YOLO 目标检测
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
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YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11，这一系列模型经历了快速的迭代和发展，不断刷新着目标检测的性能和效率。然而，由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图，研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近，一篇
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【系统架构设计师】论文：论信息系统的安全体系数据知道系统架构安全系统架构设计师软考高级论文架构
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Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）是Dream呀 python mysql 开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
基于JavaSpringboot+Vue实现前后端分离房屋租赁系统网顺技术团队成品程序项目 vue.js 前端 javascript 课程设计 spring boot mybatis
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接入DeepSeek后，智慧园区安全调度系统的全面提升 Guheyunyi 安全数据分析 python 智慧城市人工智能信息可视化
随着人工智能技术的快速发展，智慧园区的安全管理正逐步向智能化、自动化方向迈进。DeepSeek作为先进的人工智能解决方案，为智慧园区安全调度系统注入了强大的技术动力。通过接入DeepSeek，智慧园区安全调度系统在多个方面实现了显著提升，进一步增强了园区的安全性、管理效率和用户体验。1.智能化监控：从被动到主动传统的监控系统主要依赖人工查看视频画面，容易出现漏检或误判。接入DeepSeek后，智慧
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在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
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今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
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bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
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1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
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