专项训练第6页

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

然而，当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识，这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，旨在让开发者能够构建和训练各种深度学习模型。

AC使者·2025-02-22 10:57

人工智能训练师如何做文本数据标注？

在人工智能训练中，文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。

小宝哥Code·2025-02-22 10:27

LangChain-基础(prompts、序列化、流式输出、自定义输出)

LangChain-基础我们现在使用的大模型训练数据都是基于历史数据训练出来的，它们都无法处理一些实时性的问题或者一些在训练时为训练到的一些问题，解决这个问题有2种解决方案基于现有的大模型上进行微调，使得它能适应这些问题

JolyouLu·2025-02-22 10:55

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

如何评估代理IP服务对AI大模型训练的影响

2023年某头部AI公司的内部报告显示，在分布式训练场景下，因代理IP配置不当导致的算力浪费平均达15%。工程师们往往更关注GPU型号或算法优化，却容易忽略网络链路这个隐形变量。

·2025-02-22 08:33

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型，并通过TorchServe在本地进行部署，实现模型的快速推理。

SYC_MORE·2025-02-22 07:57

SD模型微调之LoRA

好评笔记·2025-02-22 06:22

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线

TU不秃头·2025-02-22 05:44

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章，自然语言处理预训练和第十五章，自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。

电棍233·2025-02-22 02:10

马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价

技术特点与性能计算能力：Grok3的训练使用了约10万块GPU卡，计算能力是上一代Grok2的10倍。这种大规模的计算资源投入使得Grok3在推理能力和逻辑一致性方面表现出色。多模态与实时数据处

魔王阿卡纳兹·2025-02-22 01:30

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例

整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1：安装必要的库在开始之前，确保你已经安装了以下库：pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas

go5463158465·2025-02-22 01:57

AI 模型的优化与应用：大模型本体、蒸馏、量化与 GGUF

引言近年来，大型语言模型（LLM）在人工智能领域取得了突破性的进展，但其计算需求高昂，训练和推理成本巨大。因此，如何优化大模型，使其在不同设备和应用场景下更高效地运行，成为了AI研究的重要课题。

CCSBRIDGE·2025-02-21 23:15

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练

CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR-103.构建深度学习模型4.训练模型

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习的核心是通过大量数据的训练，学习到数据的内在结构和模式，并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

2025年最新整理，RAID级别对比大全，建议收藏！

它像一支训练有素的“数据护卫队”，通过多硬盘协作，在速度、容量和安全性之间找到完美平衡⚡。本文将深入解析RAID的奥秘，从技

wljslmz·2025-02-21 20:25

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全；什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程

ZhangJiQun&MXP·2025-02-21 19:45

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。

·2025-02-21 19:41

2024年国内人工智能大模型汇总

此外，文心一言还可以通过学习和训练，不断提高自己的

kiiy2·2025-02-21 18:02

ssd训练自己的数据集

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。

reset2021·2025-02-21 17:22

网络安全竞赛学习路线及建议

以下是我所整理的网络安全竞赛的学习内容，涵盖基础知识、进阶技能和实战训练。

星光网络安全社·2025-02-21 16:17

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

拆解微软CEO纳德拉战略蓝图：AI、量子计算、游戏革命如何改写未来规则！

一、AI战场：没有终局的战争云服务黄金时代AI训练需求暴涨，推理需求更呈指数级增长（1次用户请求触发N次AI调用）微软全球布局60+数据中心，建设“推理集

莫莫莫i·2025-02-21 16:09

小型字符级语言模型的改进方向和策略

（2）训练优化设计：增加自动恢复训练进度的检查点管理；增加block_size校验、保存间隔控制等条件判断。

搏博·2025-02-21 15:31

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

深度学习探索-基础篇-正则化篇

文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2

神仙盼盼·2025-02-21 13:49

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。

NLP的小Y·2025-02-21 08:39

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。

资讯分享周·2025-02-21 08:02

4、使用百度飞浆训练字符验证码

前言：前面我们讲了环境的安装，这一篇就讲一讲如何使用飞浆来训练我们的字符验证码实战讲解：老规矩，有文档我们就先看文档：十分钟完成PP-OCRv3识别全流程实战可以看到第一步就是准备运行环境，由于飞浆的运行环境我们前面已经安装好了

时光亦不回首·2025-02-21 06:25

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

使用shell脚本运行python程序

在训练深度学习模型时，为了解放生产力，避免手动调参等，一般写成shell脚本的形式，执行一次shell就可以把所有的python程序给运行完毕。

GiantGo·2025-02-21 05:15

使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入

通过预训练模型（如BERT、GPT等），我们可以获得语义丰富

dgay_hua·2025-02-21 03:04

串联型晶体管稳压电源的设计实验《模拟电子技术仿真实验》实验任务及报告书

1.实验要求：(1)根据实验题目，进行系统分析，达到系统综合技能训练；(2)研究单相桥式整流、电容滤波电路的特性；(3)学习串联型晶体管稳压电源的设计方法以及主要技术指标的测试方法；2.实验仪器与元器件

CHG727·2025-02-21 02:30

跨语言语义理解与生成：多语言预训练方法及一致性优化策略

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-21 02:57

FLUX本地Lora训练

前言目前Flux出现了3个训练工具SimpleTunerhttps://github.com/bghira/SimpleTuner，X-LABS的https://github.com/XLabs-AI/

王念博客·2025-02-21 00:15

DeepSpeed Chat大模型训练【训练类ChatGPT 的大模型】

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？

u013250861·2025-02-20 23:40

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF

布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率

AI大模型训练就像一场接力赛，每个计算节点都是接力选手，而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中，效率瓶颈往往不是算力本身，而是数据调度与通信协作的隐性损耗。

·2025-02-20 21:33

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类

再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT模型通过大规模无监督预训练，使用大量的文本数据进行学习，然后再进行微调（fine-tuning）来适应具体的下游任务。

彬彬侠·2025-02-20 19:07

HarmonyOS Next数据处理与模型训练优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中数据处理与模型训练优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

·2025-02-20 17:51

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

图论篇--代码随想录算法训练营第五十七天打卡| 最小生成树问题

题目链接：53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述：在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。解题

無量空所·2025-02-20 17:09

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

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