[综合训练] 第6页

2023计算机组成原理考研知识点：哈佛结构

2023年计算机考研初试科目一般分四门，基本都考政治、英语一、数学一和计算机基础(计算机综合)，报考院校不同专业课考试内容一般不同，建议考生下正式备考2023年研考时先确认报考院校计算机研招科目内容，避免无效备考

计算机考研·2025-03-19 19:04

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。

zhooooooou·2025-03-19 16:44

主从dns+nfs+nginx综合实验

目录1.实验要求2.配置主DNS1安装bind软件编辑主配置文件编辑区域数据文件检查配置文件和区域文件是否有误重启服务测试dns1是否生效3.配置从DNS2安装bind编辑从DNS2的主配置文件防火墙放行测试dns24.配置nfs服务创建共享目录写入指定内容，并编辑共享配置文件5.web服务配置下载nginx软件挂载共享目录到nginx的默认页面6.客服端配置安装bind-utils客户端测试7.

睡不够觉·2025-03-19 16:14

迁移学习入门

迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。

EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

Dify知识库构建流程及示例

3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练

cqbelt·2025-03-19 14:54

用 C++ 打造综合管理系统：功能实现与代码解析

今天，我们就来构建一个综合管理系统，这个系统集成了多个实用功能模块，能帮助我们解决不同类别的问题。通过这个项目，我们不仅能巩

他是只猫·2025-03-19 13:24

MNIST数据集&手写数字识别

它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

Codeforces Round 995 (Div. 3)

在这第iii天，如果Monocarp准备训练，那么他将完成aia_iai题，同样的，如果Stereocarp也在这天准备训练，那么他将完成bib_ibi题。

polarours·2025-03-19 13:17

什么是站群服务器？站群服务器应该怎么选？

选择站群服务器时，需根据业务需求、性能要求、IP资源等因素进行综合考虑。什么是站群服务器？

莱卡云（Lcayun）·2025-03-19 12:43

【第4章】项目实战-亿级电商系统需求分析

千万级业务背景解析1.平台业务模式演进初始阶段自营模式:自有品牌商品完整生产链:设计→生产→制造→销售主要客户:企业采购业务特点:自产自销发展阶段平台扩展:引入供应商体系商品结构:自有商品供应商商品客户服务升级:提供综合商品包一站式采购解决方案

cherry5230·2025-03-19 12:40

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

2024-11-14，由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集，目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。

·2025-03-19 11:34

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群，实现对所有可用GPU资源的充分调度，不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

【ChatGPT】如何选择不同版本的Java

下面提供一份综合多方专业平台（如Oracle、InfoWorld、DZone、AdoptOpenJDK、RedHat等）信息整理的Java版本推荐报告，数据截止至2025年3月18日。

南天归鴻·2025-03-19 10:52

通信之SDH设备

SDH设备是一种将复接、线路传输及交换功能融为一体，并由统一网管系统操作的综合信息传送网络设备。

玖Yee·2025-03-19 09:47

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的

三谷秋水·2025-03-19 09:09

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

NFS,Nginx综合实验

1.实验要求配置NFS服务器作为ngxin服务的存储目录，并在目录中创建index.html文件，当访问http://你的IP地址时，可以成功显示index.html文件的内容。|角色|软件|IP|主机名|系统||NFS服务器|nfs-utils|192.168.72.7|server|RHEL9||WEB服务|nfs-utils,nginx|192.168.72.8|web|openEuler|

小何学计算机·2025-03-19 05:37

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:26

企业信息化架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构）方案PPT

这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案，涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分，以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。

数智化领地·2025-03-19 03:18

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。

·2025-03-19 03:50

2025年毕设ssm校园二手电瓶车交易网站论文+源码

系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的现有研究，多以综合类商品交易或书籍循环为主，而专门针对电瓶车这类高价值、强监管的校园二手交易研究较少。

SSM毕设程序源码JAVA·2025-03-19 02:06

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展

hy098543·2025-03-18 22:40

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

高级java每日一道面试题-2025年3月05日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka在微服务架构中的角色?

以下是结合提供的内容对Eureka在微服务架构中的角色进行的详细解析和综合概述：1.服务注册（ServiceRegistration）功能：服务提供者（Provider）启动时向EurekaServe

java我跟你拼了·2025-03-18 18:11

高级java每日一道面试题-2025年3月01日-微服务篇[SpringCloud篇]-SpringCloud和微服务之间是什么关系?

以下是结合提供的内容对这两者关系的详细解析和综合概述：微服务概述定义：微服务是一种将大型单体应用拆分为多个小型、独立运行的服务的设计风格。每个服务专注

java我跟你拼了·2025-03-18 18:11

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。

·2025-03-18 18:07

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行

He.Tech·2025-03-18 18:39

高级java每日一道面试题-2025年3月04日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka是什么？

以下是结合提供的内容对Eureka进行的详细解析和综合概述：一、Eureka的基本概念Eureka是Netflix开源的服务注册与发现组件，广泛应用于SpringCloud生态系统中，主要用于解决

java我跟你拼了·2025-03-18 18:08

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

yolov8的第一次实验报告

datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

问题链的拓扑学重构

问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络

由数入道·2025-03-18 14:43

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

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