农大暑假训练

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

龙珠训练营机器学习task04

学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容，学习链接为：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?

a_little_pig_·2025-01-26 01:08

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

Progressive learning

EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练

yore0531·2025-01-26 00:22

以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

以及Wasserstein距离和CPCLoss结合的对抗训练示例，附代码（二）【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_767172261·2025-01-25 20:53

GFPGAN - 腾讯开源的图形修复算法修复算法

GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部修复算法，并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复，可以对老照片进行很好的修复。

小众AI·2025-01-25 18:44

Python知识点：基于Python技术，如何使用AirSim进行无人机模拟

然而，无人机的操作和开发需要一个安全且可控的环境来进行测试和训练。AirSim就是这样一个模拟器，它提供了一个基于UnrealEngine的逼真环境，

超哥同学·2025-01-25 18:11

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。

无声远望·2025-01-25 17:36

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。

feifeikon·2025-01-25 15:50

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数

汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系

GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适

surfirst·2025-01-25 14:14

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。

AI_小站·2025-01-25 12:55

PyQt6医疗多模态大语言模型（MLLM）实用系统框架构建初探（下.代码部分）

下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。

Allen_LVyingbo·2025-01-25 12:23

计算机视觉：卷积核

卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。

IT古董·2025-01-25 11:50

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。

DO_Community·2025-01-25 09:37

[预训练语言模型专题] 百度出品ERNIE合集，问国产预训练语言模型哪家强

本文为预训练语言模型专题系列第七篇系列传送门[萌芽时代]、[风起云涌]、[文本分类通用技巧]、[GPT家族]、[BERT来临]、[BE

yang191919·2025-01-25 09:04

YOLOV11改进1-检测头篇

文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题

~啥也不会~·2025-01-25 08:00

WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络

它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据

池央·2025-01-25 07:52

【Lora微调】提高模型效率的创新方法

前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。

@fishv·2025-01-25 07:19

InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践

LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。

dilvx·2025-01-25 06:42

《数据孤岛：AI模型训练之殇，精度与泛化的双重困境》

在人工智能飞速发展的当下，数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度，从电商推荐系统到金融风险预测，AI模型的精准度与泛化能力，决定了其在实际应用中的价值。然而，一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛，是指在组织内部或不同组织之间，由于系统、管理或流程的原因，数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中，彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研，在高度信息化的企

·2025-01-25 06:27

如何控制主从架构的数据一致性？

视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师

架构随笔录·2025-01-25 06:39

stable diffusion webui电商基础模型

电商生成模型的产生主要有两个路子，1.训练微调；2.模型融合。下面这些是借鉴，帮助思考如何构建电商模型。

Kun Li·2025-01-25 05:06

python3+TensorFlow 2.x 基础学习（一）

2TensorFlow张量（Tensor）3、使用Keras构建神经网络模型3、1构建Sequential模型3、2编译模型1、Optimizer（优化器）2、Loss（损失函数）3、Metrics（评估指标）3、3训练模型

刀客123·2025-01-25 03:23

如何训练Stable Diffusion 模型

训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要大量的计算资源（如GPU或TPU）和时间。

俊偉·2025-01-25 00:59

Transformer大模型实战 BART模型的架构

禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起

AI天才研究院·2025-01-24 23:23

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

·2025-01-24 20:41

从文字到思维：呆马GPT在人工智能领域的创新之旅

引言生成式预训练变换器（GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT）领域是人工智能技术中的一大革新。

呆码科技·2025-01-24 20:28

DeepSeek 公开新的模型权重

相比Llama3.1405B，训练时间大幅缩

数据分析能量站·2025-01-24 19:22

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整

智源社区·2025-01-24 18:46

深度探索 DeepSeek-R1：国产大模型的AGI雏形与创新进展

近期，DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注，它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破，还提出了全新的训练方法，解决了过去依赖大量人类数据的问题。

微凉的衣柜·2025-01-24 18:14

tensorlow中tensorboard可视化展示训练过程

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamax_steps=1000#训练步数learning_rate

张登杰踩·2025-01-24 18:10

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

LLaMA Pro是什么相比于lora full freeze有什么区别怎么使用

它通过在原有模型的基础上扩展新的模块（如Transformer块），并在微调时仅训练这些新增模块，从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。

Ven%·2025-01-24 16:58

fit_transform,fit,transform区别和作用

fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差。fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。

浊酒南街·2025-01-24 16:57

AAAI2024论文解读|Memory-Efficient Reversible Spiking Neural Networks-water-merged

Memory-EfficientReversibleSpikingNeuralNetworks论文下载论文作者HongZhang,YuZhang内容简介本文提出了一种可逆脉冲神经网络（RevSNN），旨在降低脉冲神经网络（SNNs）在训练过程中对中间激活和膜电位的内

paixiaoxin·2025-01-24 16:22

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器（MLP）示例：2.前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络

猿享天开·2025-01-24 16:52

代码随想录算法训练营第 16 天（树4）| 513.找树左下角的值、112. 路径总和i ii、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

一、#513.找树左下角的值关键思路：这个题使用层序遍历（迭代法）更容易一些解法一：递归法先求出深度最大的一层，然后找这一层最左边的节点此题用前序后序中序都可以，因为没有对根节点有操作，只要保证先是左再是右就行classSolution{intmaxDepth=-1;//记录最大深度intres=0;//记录最大深度的值publicintfindBottomLeftValue(TreeNodero

去薯条搞点码头·2025-01-24 15:49

视频行为分析系统，可做安全行为检测，比如周界入侵，打架

基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发，编解码开发，界面开发等情况下，只需要训练自己的模型，开发自己的行为算法插件，就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测，比如周界入侵，打架，

winxp-pic·2025-01-24 15:45

【自然语言处理（NLP）】序列数据研究（创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析）

文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，

道友老李·2025-01-24 14:43

原创提示词：中英法德四国翻译家

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·2025-01-24 14:42

python调用tensorflow模型_python下tensorflow模型的导出

一基本流程1.python脚本中定义自己的模型，训练完成后将tensorflowgraph定位导出为protobuf的二进制文件或者文本文件(一个仅有tensor定义但是不含有权重参数的文件)；2.python

weixin_39663602·2025-01-24 13:06

推荐频道