人脸分类训练第11页

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

康复训练是护理的关键环节。鼓

全力以赴66·2025-03-16 15:31

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

Linux--gnome

MzKyle·2025-03-16 12:15

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

BUG 详解 [软件测试]

目录软件错误(BUG)1.bug定义2.如何去描述一个bug2.1问题出现的版本2.2问题出现的环境2.3问题出现的步骤2.4预期结果,实际结果2.5其他3.bug的分类3.1崩溃(Blocker)3.2

猿周LV·2025-03-16 09:54

KNN算法性能优化技巧与实战案例

KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻（KNN）在分类和回归任务中表现稳健，但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。

可问可问春风·2025-03-16 09:22

什么是SQL语言，它有哪些主要功能？

以下从定义、功能分类、扩展性及应用场景等方面进行全面解析：一、SQL语言的定义与历史背景基本定义SQL是一种声明式语言，允许用户通过简洁的语法描述“需要什么数据”，而非具体实现步骤。

破碎的天堂鸟·2025-03-16 09:21

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

SDI信号的分类、特点及应用

本文将详细介绍SDI信号是什么、分类、特点优势以及常见的应用案例。SDI信号是什么？串行数字接口（serialdigitalinterface，简称SDI）是一种用于传输高质量、未压缩的

度纬仪器·2025-03-16 08:15

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（关注即可查看全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

【Node.js】模块分类与 `require` 用法详解

文章目录一、Node.js模块概述1.模块的定义2.模块的作用二、Node.js模块的分类1.核心模块2.文件模块3.第三方模块4.全局模块三、`require`的用法详解1.

Peter-Lu·2025-03-16 08:42

JVMGC的分类详解

JVMGC的分类详解首先JVM有4种GC第一种为单线程GC，也是默认的GC。，该GC适用于单CPU机器。第二种为ThroughputGC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。

qq_17805795·2025-03-16 07:38

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

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。

姚瑞南·2025-03-16 06:04

DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

操作符详解

OK，那就让咱们进入正题吧@目录一.操作符分类二.各类操作符介绍1.算数操作符2.移位操作符3.位操作符4.1赋值操作符4.2复合赋值符5.单目操作符6.关系操作符7.逻辑操作符8.条件操作符9.逗号表达式

知困勉行的Allen·2025-03-16 05:58

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评

目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。

左岸Jason·2025-03-16 03:13

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

《架构300讲》学习笔记（201-250）

201小心selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式

newProxyInstance·2025-03-16 03:10

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

HIVE开窗函数

ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数（基础篇）一，窗口函数介绍二，开窗函数三，分析函数分类1，排序分析函数：实列解析对比总结2.

Cciccd·2025-03-16 02:31

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

应用场景下的芯片分类

电路类型下的芯片分类·数字电路芯片：处理数字信号，广泛应用于计算机、通信设备等领域。·模拟电路芯片：处理模拟信号，常用于音频、视频处理等场景。·数模混合电路芯片：兼具数字和模拟信号处理功能

绿算技术·2025-03-16 02:58

解锁数字世界的多样力量

功能视角下的芯片分类1.

绿算技术·2025-03-16 02:57

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

人脸识别生物特征脱敏：不可逆编码技术与隐私保护实战

一、技术原理与数学基础1.1特征脱敏核心思想脱敏函数f:Rd→Rk(k

燃灯工作室·2025-03-15 23:13

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Java技术架构初步介绍

一、Java框架的定义和分类Java框架是一种为了解决特定

拾光编程·2025-03-15 23:08

Linux中断机制详解：从原理到实践

1.中断的本质与分类1.1什么是中断？中断

AllenBright·2025-03-15 22:32

IO流体系

一.分类1.字节流（1）.InputStream（字节输入流）定义：操作本地文件的字节输入流，可以把本地文件中的数据读取到程序中书写步骤：1.创建字节输入流对象，2.读数据，3.释放资源importjava.io.FileInputStream

NaZiMeKiY·2025-03-15 22:59

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义，按领域分类整理：硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器，负责执行计算机指令和处理数据。

learning-striving·2025-03-15 21:25

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

iOS OC使用正则表达式去除特殊符号并加粗文本，适用于接入AI大模型的流模式数据的文字处理

1、编写逻辑使用分类(Category)的方法拓展NSString，本文使用NSString(Markdown)，NSString的分类来编写一个通用方法，使用正则表达式匹配字符串实现去除特殊字符，并自定义文字属性

MrZWCui·2025-03-15 20:21

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

Linux下的shell指令（二）

作业1>编写脚本，实现文件分类的功能。

水水阿水水·2025-03-15 19:46

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

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