人脸分类训练

【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型

gguf-mindspore本项目（gguf-mindspore）帮助用户快速的将MindSpore生成的大模型的ckpt文件，转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件，主要思路是针对已有的如Huggingface上的对应模型的GGUF文件，利用MindSpore生成的ckpt文件，替换掉GGUF文件中的张量信息部分，生成自己的GGUF文件。依赖gguf==0.6.0mindsporenump
Hsiayukoo·2025-01-22 05:48

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？
Debroon·2025-01-22 04:08

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

C语言编程笔记：文件处理的艺术

本文目录引言正文一、为什么要用文件二、文件的分类三、文件指针四、文件的打开与关闭1.文件的打开2.文件的关闭五、文件缓冲区六、文件的基本操作（1）打开文件（2）关闭文件（3）检测文件末尾和错误（4）清除文件错误标志七
就爱学编程·2025-01-22 03:06

Docker部署nnunetv2简洁教程

由于我已经完成了nnUNet的训练，所以不需要将相关数据全部上传到容器中，而是只保留源码。
Tiandaren·2025-01-22 03:35

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）不需要重新训练就能够获取最新的知识
disgare·2025-01-22 01:48

一行代码搞定加载glove预训练词向量

加载glove预训练词向量再也不用glove2word2vec转换啦！
peanutwang·2025-01-22 01:46

【Vim Masterclass 笔记22】S09L40 + L41：同步练习11：Vim 的配置与 vimrc 文件的相关操作（含点评课内容）

文章目录S09L40Exercise11-VimSettingsandtheVimrcFile1训练目标2操作指令2.1.打开vimrc-sample文件2.2.尝试各种选项与设置2.3.将更改内容保存到
安冬的码畜日常·2025-01-22 00:42

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy
Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

青少年编程与数学 02-007 PostgreSQL数据库应用 12课题、存储过程编写

青少年编程与数学02-007PostgreSQL数据库应用12课题、存储过程编写一、存储过程二、分类三、创建四、调用五、修改六、删除七、应用示例八、内置存储过程课题摘要:本课题详细介绍了PostgreSQL
明月看潮生·2025-01-21 23:59

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

Centos常用命令，按功能分类，用户和权限管理等

CentOS是一个基于RedHatEnterpriseLinux(RHEL)的免费开源操作系统，稳定可靠，广泛应用于服务器环境。以下是一份CentOS使用教程及常用命令的总结，帮助你快速上手。由于篇幅限制，这里只涵盖常用命令和基本操作，更深入的学习需要参考CentOS官方文档和相关书籍。一、安装CentOSCentOS的安装过程与其他Linux发行版类似，通常包含以下步骤：下载镜像:从CentOS
ZHOUPUYU·2025-01-21 22:22

Python增强办公效率的11个实用代码段，零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

1.快速生成批量文件夹工作中经常需要创建多个文件夹来分类存储不同类型的文件。手动创建不仅耗时还容易出错。利用Python可以快速生成批量文件夹。importosdefcreate_folder
Python_chichi·2025-01-21 22:50

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。
沉木渡香·2025-01-21 21:47

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

1.LLM基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
m0_74823683·2025-01-21 20:08

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归并不是传统意义上的回归分析，而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。
HappyAcmen·2025-01-21 20:32

关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍

0.区别SVC与NuSVC是类似的方法，但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式，并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport
_Magic·2025-01-21 20:00

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练
倔强的石头_·2025-01-21 19:25

C语言经典例题100道

在这里因为对自己的要求，训练自己，采用了两种方法。一种是大众版好理解的，另一种是通过数组比较繁琐的写法，数组的写法完全是锻炼自己使用数组的能力，正常情况下，还是以第一种写法为准。第一种写法:#in
尘泪bit·2025-01-21 17:39

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

二、一维数组应用技巧2：打标记实战训练1—开关灯问题描述：有M个从1到M依次编号的人参加一项游戏。
律己杂谈·2025-01-21 17:09

设计模式概述 - 设计模式的重要性

本文将探讨设计模式的基本概念、分类以及它们在C++中的重要性。1.什么是设计模式？设计模式是经过验证的、可重用的解决方案，用于解决在软件设计中反复出现的问题。它
w(ﾟДﾟ)w吓洗宝宝了·2025-01-21 17:07

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。
kcarly·2025-01-21 17:35

中科曙光C/C++研发工程师二面

它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

普罗米修斯统计信息上报结构设计

名称是指标的唯一标识符，标签用于对指标进行分类。2.指标类型普罗米修
高晓伟_Steven·2025-01-21 16:59

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
qq1309399183·2025-01-21 15:56

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例
m0_74825223·2025-01-21 15:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。
feifeikon·2025-01-21 15:19

Python基础02（Python序列结构/列表/元组/集合/字典/序列解包）

Python序列结构序列结构的分类：1.有无顺序（是否可以通过索引访问序列结构的元素）：有序：列表，元组，字符串无序：字典，集合2.是否可变（是否可以增加或删除元素）：可变：列表，字典，集合不可变：元组
XYX的Blog·2025-01-21 15:17

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

《重生到现代之从零开始的C语言生活》——C语言的数据类型和变量

C语言的数据类型和变量数据类型C语言中的数据类新用来描述数据，而类型可以理解为是数据的分类。
yttandb·2025-01-21 14:40

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

vscode accelerate deepspeed配置

accelerate训练{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.
Ctrl_Cver·2025-01-21 13:31

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中，以加快目标任务的学习过程，提高学习效果，尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

李开复的理性选择：AI代码生成工具时代，初创公司如何避免盲目坚持？

他坦言，大模型预训练
·2025-01-21 11:44

Science Robotics最新封面：外骨骼“外挂”让手指弹奏钢琴更灵巧

最近来自日本的研究团队开发了一款专门的手部外骨骼机器人，通过被动训练的方式，帮助专业钢琴家突破了技能天花板。这项研究刚刚登上了机器人领域顶刊ScienceRobotics最新一期的封面。
xwz小王子·2025-01-21 11:48

构建知识图谱：从文本到结构化数据的转化

从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型（LLM），如OpenAI的GPT-4，其能力在于解析和分类
sagvWSRJHMNEB·2025-01-21 11:14

AI未来趋势：AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来（技术变革）

在AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）浪潮下，AI训练师扮演着至关重要的角色，他们不仅推动了技术的发展，还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。
用心去追梦·2025-01-21 11:11

人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构

为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图，可以围绕项目的主要组成部分进行组织：环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。
用心去追梦·2025-01-21 11:41

HTML静态网页作业(HTML+CSS)——外卖平台主题网页设计制作(8个页面)

二、作品演示1、首页2、商家列表页3、商家详情页4、商家图片页三、代码目录四、网站代码北京[更换]你好，请登录/注册全部分类全部商家商家入驻关于我们常见问题我要登录用
2501_90365653·2025-01-21 10:03

安全见闻二：Web程序构成与潜在漏洞

安全见闻二：Web程序构成与潜在漏洞声明导语前端语言及潜在漏洞前端语言前端框架与代码库常见的前端框架与代码库安全问题的根源前端潜在漏洞后端语言及潜在漏洞常见后端语言协议问题后端潜在漏洞数据库及潜在漏洞数据库分类数据库潜在漏洞服务器程序及潜在漏洞常见服务器程序服务器程序潜在漏洞结语安全见闻二
vortex5·2025-01-21 09:31

Python基于OpenCV和PyQt5的人脸识别上课签到系统【附源码】

博主介绍：✌Java老徐、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2024-2025年Java毕业设计选题推荐Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统，附源码基于PythonDjango的北极星招聘数据可视化系统感兴趣的可以先收藏起
Java老徐·2025-01-21 09:01

自动化办公|使用Python重命名并移动文件到对应文件夹

我们可以使用Python脚本来自动完成这个任务，实现文件的分类整理。本文将介绍如何通过Python编写一个脚本来实现以下功能：检查并删除空文件夹；将文件按照文件名的首字符分类，移动到对应的文件夹中。
游客520·2025-01-21 09:56

竞技体育数据可视化与可视化分析综述

竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景：1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生；2、针对竞技体育数据已有研究人员进行分析和软件开发；3、竞技体育数据的分析有助于专业分析，并可通过有效行为决策达到提高体育训练和比赛效果
*小白*·2025-01-21 09:53

如何正确学习软件工程

1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他：“你训练完然后呢”。他说：‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢，他就不说话了。我想说的是，不管你是练习也好、开发也好，做之前一定是有目的的。
会振刀的程序员·2025-01-21 08:18

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
好评笔记·2025-01-21 08:48

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证
大橘科研工作室·2025-01-21 08:17
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