人脸分类训练

美颜特效类sdk在智能硬件中的场景应用是怎样的？

基于人脸识别和图像渲染技术，为客户提供美颜贴纸、美妆、美体、美发、哈哈镜、手势识别等人像人体特效功能，广泛应用于视频直播、一对一社交、短视频、美颜相机、智能硬件等场景。
Face Beauty美颜SDK·2025-03-18 19:45

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

分布式电商项目 谷粒商城 学习笔记＜4＞

文章目录十五、压力测试1.一些基本概念2.JVM内存机制3.压测记录4.Nginx动静分离5.优化三级分类查询十六、redisson分布式锁与缓存1.概念2.redis3.缓存失效缓存穿透缓存雪崩缓存击穿互斥锁
怎么又有bug单·2025-03-18 18:39

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

php开发转go的学习计划及课程资料信息

以下是为该课程体系整理的配套教材和教程资源清单，包含书籍、视频、官方文档和实战项目资源，帮助你系统化学习：Go语言学习教材推荐（PHP开发者适配版）一、核心教材（按学习阶段分类）1.基础语法阶段（阶段一
老李要转行·2025-03-18 16:00

Scheme语言的作用域

本文将深入探讨Scheme语言中的作用域及相关机制，从定义、分类、实现到对编程实践的影响进行详尽的分析。1.什么是作用域？作
祝瑾萱·2025-03-18 16:29

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

Python基础知识---数据与变量、进制转换

程序=数据+指令程序=数据结构+算法软件的分类：系统软件：主要负责管理操作计算机底层的硬件，为用户提供一个操作的界面，为用户提供最基本的计算机功能WindowsLinuxMACAndroidIOSHarmonyOS
银白101·2025-03-18 15:23

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

iOS底层原理之Category分类实现原理解析

Category是Objective-C中一种强大的特性，它允许我们向现有的类中添加新的方法，而无需修改原始类的源代码。在本文中，我们将深入探讨Category的实现原理，并提供相应的源代码示例。在Objective-C中，Category是一种用于扩展现有类的机制。通过Category，我们可以为现有的类添加新的方法，或者重写现有类的方法。使用Category，我们能够在不修改原始类的情况下，为
UaCode·2025-03-18 14:17

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

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

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps
zsh_abc·2025-03-18 14:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。
·2025-03-18 13:50

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。
@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 5367 不合群数

本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。
热爱编程的通信人·2025-03-18 13:01

MySQL 基本查询语句

1.SQL分类1.DDL（DataDefinitionLanguages、数据定义语言），这些语句定义了不同的数据库、表、视图、索引等数据库对象，还可以用来创建、删除、修改数据库和数据表的结构。
一个在阴影中的菜鸟·2025-03-18 11:45

笔记：代码随想录算法训练营Day65:LeetCode115.不同的子序列\583. 两个字符串的删除操作\72. 编辑距离

学习资料：代码随想录115.不同的子序列力扣题目链接递推公式：求的是个数而不是长度，dp[i-1][j]代表的是用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-1为结尾的t的子序列的方法数，代表的是dp[i][j]的上一状态，当s[i-1]==t[i-1],说明可以从dp[i-1][j-1]的代表的用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-2为结尾的t的子序列的方法数方法数状态各加一个数抵达dp[i][j]代表
jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

笔记:代码随想录算法训练营day48:739. 每日温度\496.下一个更大元素 I\503.下一个更大元素II

学习资料:代码随想录单调栈适合找左边或右边比当前大或小的元素739.每日温度力扣题目链接大致意思为用栈存储当前值以及比当前的小的值,但后遇到比当前值大的值的时候再计算非常巧妙的是,最后需要等于0的时候,正好后面没有比当下大的数的那个数的位置的result保留为0,不用处理classSolution{public:vectordailyTemperatures(vector&temperatures
jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

代码随想录算法训练营第一天 | LeetCode 704、27

文章目录前言一、LeetCode7041.闭区间2.开区间二、LeetCode271.暴力求解2.快慢指针总结前言LeetCode题目：704、27Takeaway：二分法边界处理、快慢指针一、LeetCode7041.闭区间定义target是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left,right]#includeclassSolution{public:intsearch(vector&nums
Bingjiaokong·2025-03-18 10:11

笔记：代码随想录算法训练营day55：LeetCode42. 接雨水、84.柱状图中最大的矩形

学习资料：代码随想录42.接雨水力扣题目链接暴力解法超时了，直接从双指针开始双指大概思路为创立两个数组记录两侧的最大值，这里的最大值是真正的最大的值，而不是最近的那个比较大的值，即所谓的按列计算，后面单调栈方法找到的是上一个较大值和下一个较大值，是所谓的按行计算，这样这个凹槽可能身处更大的凹槽中，所以每次都要乘一个宽度，类似与按层往上摞classSolution{public:inttrap(ve
jingjingjing1111·2025-03-18 10:38

代码随想录算法训练营第六十五天| 图论10

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append
Rachela_z·2025-03-18 10:34

智能科技助力健康生活：开启体育与健身的新纪元

从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统，技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天，我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发，更能在体育与健身领域发挥巨大作用，帮助我们实现更加高效、科
inscode_010·2025-03-18 09:59

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

如何进行需求管理

其中，需求收集要求从多渠道获取真实、全面的用户和市场反馈；需求分析则强调对需求进行分类、优先级排序与详细讨论；需求变更控制主张建立严格的审批和追踪机制，确保需求动态调整时产品始终聚焦核心价值。
·2025-03-18 08:15

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）
短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes
短剧萌·2025-03-18 08:45

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

网络安全最新HVV（护网）蓝队视角的技战法分析_护网技战法报告(1)，2024年最新网络安全开发基础作用

（非常重要）2、渗透测试基础（一周）①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术：主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理，利用方法、工具（MSF
2401_84520093·2025-03-18 06:04

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。
豆豆总·2025-03-18 06:02

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。
懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版

鸿晟信合研究院【报告目录】:第1章：智能汽车行业发展综述1.1智能汽车的界定1.1.1智能汽车的概念1.1.2智能汽车结构1.1.3智能汽车的体系架构1.1.4智能汽车核心价值分析1.1.5《国民经济行业分类与代码
qq_1106715599·2025-03-18 06:29

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

prompt 工程整理（未完、持续更新）

论文部分以我个人的理解对其做了一些分类，并附上一些简短的理解，若读者对其感兴趣，可通过论文名称进行搜索。后续有时间，会持续更新和补充。
clvsit·2025-03-18 05:55

可有一个描述数据资源的规范？

一个数据资源的收集站点，它可用来存放这些数据，支持良好的分类、引用、访问，个人或组织可以选择数据是私有还是开放的。可以通过AI将网络上的数据转换成标准的格式。
stone5·2025-03-18 05:54

构建我的标签体系（进行中）

对象未建有专门的表打标签有分类的标签如“安全等级”，可以是“高”，“中”，“低”之一，这类标签，本质上是一个字段属性，取值是一个固定范围的列表，不过以标签形式来存储实现而已。
stone5·2025-03-18 05:53

代码随想录算法训练营第六十六天| 图论11

Floyd算法精讲Floyd算法代码很简单，但真正理解起原理还是需要花点功夫，大家在看代码的时候，会发现Floyd的代码很简单，甚至看一眼就背下来了，但我为了讲清楚原理，本篇还是花了大篇幅来讲解。代码随想录if__name__=='__main__':max_int=10005#设置最大路径，因为边最大距离为10^4n,m=map(int,input().split())grid=[[[max_i
Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营| 总结篇

坚持了六十多天的算法，回头看感觉收获很大。之前刷题不管算法，只管能不能a，没有章法，只有一套乱拳，现在看到题目，会想着思考分析一下，可以用什么方法，用什么思路来解决。接下来要把力扣上的热题多刷反复刷！要做到看到题目能够有解法思路！春招接offer！offer四面八方来！！！
Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营第六十四天| 图论09

dijkstra（堆优化版）精讲代码随想录importheapqclassEdge:def__init__(self,to,val):self.to=toself.val=valdefdijkstra(n,m,edges,start,end):grid=[[]for_inrange(n+1)]forp1,p2,valinedges:grid[p1].append(Edge(p2,val))minD
Rachela_z·2025-03-18 05:22

代码随想录算法训练营第八天| 344. 反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54. 替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：用左右指针顺利通过左右指针：classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placei
Rachela_z·2025-03-18 05:52

代码随想录算法训练营第三十七天| 动态规划01

509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,
Rachela_z·2025-03-18 05:52

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。
code_stream·2025-03-18 04:46

Java—异常体系

文章目录异常和错误java异常的分类：非运行时异常运行时异常受检异常（非运行时异常）如何处理？
且将&·2025-03-18 03:05

Java受检异常和非受检异常

1.异常分类Java中所有异常都是java.lang.Throwable的子类，其两个直接子类为Error和Exception。Error错误，JVM内部的严重问题，比如资源不足等。无法恢复。
tiepiche·2025-03-18 03:04

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
m0_57781768·2025-03-18 02:52

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。
formerlyai·2025-03-18 02:21

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48
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