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初级训练
【机器学习】机器学习四大分类
机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即
训练
数据有明确的输入(X)和输出(Y))。
藓类少女
·
2025-03-23 17:16
机器学习
机器学习
分类
人工智能
OCR识别常见开源库
准确识别的前提是找到正确的字体进行
训练
,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself
·
2025-03-23 17:44
计算机视觉
opencv
A800核心加速技术深度剖析
通过实测数据显示,在典型AI
训练
场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心
·
2025-03-23 15:56
其他
H200架构升级与实战解析
本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI
训练
场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心
·
2025-03-23 15:56
其他
AI模型技术演进与行业应用图谱
主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式
训练
能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心
·
2025-03-23 15:26
其他
【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的
训练
性能影响分析
fpga和matlab
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2025-03-23 15:54
#
第1章·神经网络
学习
matlab
CMAC
小脑模型神经网络
人工智能
模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性
训练
不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者
·
2025-03-23 14:21
DD:日记
重构
AI大模型
训练
教程
训练
一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始
训练
一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。
Small踢倒coffee_氕氘氚
·
2025-03-23 12:07
python自学
经验分享
笔记
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预
训练
模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。
AI Echoes
·
2025-03-23 11:30
人工智能
深度学习
deepseek
机器学习
算法
计算机视觉总结
数据增强:在
训练
数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw
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2025-03-23 11:30
计算机视觉
深度学习
人工智能
深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型
训练
过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的
训练
效率和最终性能。
odoo中国
·
2025-03-23 10:26
AI编程
人工智能
深度学习
人工智能
优化
奇迹科技:蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究
重点分析其在提升教学效果、保障
训练
安全、优化个性化教学等方面的实践与成效,为教育机构和从业者提供参考。
Ms_lan
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2025-03-23 08:38
蓝牙网关
北京桂花网
智慧体育
生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、
训练
机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果
算法探索者
·
2025-03-23 08:08
生成对抗网络
计算机视觉
人工智能
一文说清预
训练
与微调:AI的双重
训练
法则
什么是预
训练
?预
训练
是大型语言模型
训练
的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。
TGITCIC
·
2025-03-23 07:02
AI-大模型的落地之道
人工智能
深度学习
《BUG生存指南》(有芝士的小说)
小张是一名
初级
程序员,刚入职一家互联网公司。他最近负责的是一款在线购物平台的支付系统。项目上线在即,但代码里还有一堆未解决的BUG
可问 可问春风
·
2025-03-23 07:27
重生之我来csdn写小说
bug
计算机小说
小说
介于YOLOv5的裂缝识别系统
系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心
训练
,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。
程序员~小强
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2025-03-23 06:49
YOLO
Python预
训练
模型实现俄语音频转文字
Python预
训练
模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的
训练
和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao
·
2025-03-23 05:03
人工智能
python
音视频
人工智能
蓝桥杯——算法
训练
——粘木棍
输出格式一行一个整数,表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法
训练
;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner
大柠丶
·
2025-03-23 05:02
蓝桥杯
蓝桥杯
算法
职场和发展
蓝桥杯——算法
训练
——共线
问题描述给定2维平面上n个整点的坐标,一条直线最多能过几个点?输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行,每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500,数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-
大柠丶
·
2025-03-23 05:32
蓝桥杯
蓝桥杯
算法
职场和发展
基于Python编程语言实现“机器学习”,用于车牌识别项目
对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、
训练
和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
我的sun&shine
·
2025-03-23 04:57
Python
python
机器学习
计算机视觉
关于forward函数
在
训练
和验证过程中都会被调用。特点必须实现:在PyTorch中,forward函数是模型的核心部分,必须显式定义。灵活性高:可以根据模型需要,自由定义forward函数的内容,包括各种计算操作。
oioz
·
2025-03-23 04:52
深度学习
卷积神经网络Batch Normalization的作用
BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器,实时将输入数据调整到标准温度(均值为0,方差为1),保证每层都能均匀受热,
训练
更稳定。2.让模型
训练
“少
arron8899
·
2025-03-23 03:11
cnn
batch
人工智能
深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
随着人工智能技术的迅猛发展,预
训练
大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god
·
2025-03-23 02:10
Literature
review
人工智能
NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预
训练
语言模型之一。
Chaos_Wang_
·
2025-03-23 02:35
NLP常见面试题
自然语言处理
gpt
bert
知识图谱中NLP新技术
以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预
训练
模型的图谱构建与增强预
训练
语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入
魔王阿卡纳兹
·
2025-03-23 02:34
知识图谱入门
大数据治理与分析
知识图谱
自然语言处理
人工智能
解析大模型归一化:提升
训练
稳定性和性能的关键技术
它可以提高模型的
训练
稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。
秋声studio
·
2025-03-23 00:19
口语化解析
深度学习
人工智能
大模型归一化
PyTorch数据归一化处理:transforms
torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预
训练
2401_87555420
·
2025-03-22 23:48
pytorch
人工智能
python
C++基础系列【26】排序和查找算法
游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章,首发gzh,见文末记得订阅专栏,以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++
训练
营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧
程序喵大人
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2025-03-22 23:15
C++基础系列
c语言
算法
开发语言
c++
深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践
二、核心概念与通熟易懂解释简单而言,欠拟合是指模型不能在
训练
集上获得足够低的误差。换句换说,就是模型复杂度低,模型在
古月居GYH
·
2025-03-22 22:43
深度学习
人工智能
CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预
训练
。
weixin_45963617
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2025-03-22 22:43
深度学习系列
深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预
训练
大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行
训练
,表现出优异的自然语言理解和生成能
Hardess-god
·
2025-03-22 22:40
WRF
人工智能
算法
01年实习生被曝负责字节RL核心算法!系字节LLM攻坚小组成员
用上该算法后,Qwen2.5-32B模型只经过RL
训练
,不引入蒸馏等其他技术,在AIME2024基准上拿下50分,优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen,且
·
2025-03-22 22:24
量子位
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、
训练
和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、
训练
和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师
·
2025-03-22 22:08
人工智能
YOLO
目标检测
遥感
MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
前文请移步笔者的另一篇博客:大模型
训练
为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性
阿正的梦工坊
·
2025-03-22 21:34
Machine
Learning
Deep
Learning
分类
人工智能
深度学习
机器学习
一文说清楚什么是预
训练
(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
前言预
训练
和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预
训练
为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。
小城哇哇
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2025-03-22 20:26
人工智能
语言模型
AI大模型
大模型微调
预训练
agi
LLM
anythingLLM 使用教程
与同类模型相比,anythingLLM具有
训练
数据丰富、模型优化程度高的优势,能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
惟贤箬溪
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2025-03-22 19:24
穷玩Ai
AIGC
人工智能
深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
该框架通过对海量数据进行高效的
训练
和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心
·
2025-03-22 19:24
人工智能
大模型
自然语言处理
大模型推理框架:从理论到实践的全面解析
然而,深度学习模型的
训练
和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算,传统的计算框架难以满足需求。因此,大模型推理框架应运而生,成为解决这一问题的关键。
百度_开发者中心
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2025-03-22 19:23
人工智能
大模型
自然语言处理
回归任务
训练
--MNIST全连接神经网络(Mnist_NN)
importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819
·
2025-03-22 18:10
深度学习框架PyTorch
pytorch
深度学习
人工智能
机器学习
回归
《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”
在江宁开发区,机器人已不再是科幻电影里的遥远想象,他们就像人类的“同事”,在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测;在体育
训练
场上帮助运动员矫正姿势;在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆,在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技
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2025-03-22 17:04
科技
大规异构集群 混合并行分布式
训练
系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:
训练
大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹
·
2025-03-22 16:29
万卡大规模集群大模型训练
异构集群
大规模集群
分布式
大模型训练
MiniMind:完全从 0
训练
自己的大模型
其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始
训练
一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理
训练
!
三花AI
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2025-03-22 15:49
三花AI
人工智能
LLM大模型
MiniMind:3小时完全从0
训练
一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理
训练
!
MiniMind:3小时完全从0
训练
一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理
训练
!
哈罗·沃德
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2025-03-22 15:19
LLM
gpt
minimind2学习:(1)
训练
1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预
训练
训练
6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6
溯源006
·
2025-03-22 14:47
minimind学习
学习
深度学习
生成模型
Stacking算法:集成学习的终极武器
1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是
训练
多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
civilpy
·
2025-03-22 14:16
算法
集成学习
机器学习
MiniMind
数据集分类:tokenizer
训练
集:这个数据集用于
训练
分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。
亚伯拉罕·黄肯
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2025-03-22 14:46
大模型
人工智能
直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:
训练
耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
万事可爱^
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2025-03-22 14:14
大数据
机器学习
深度学习
直方图梯度提升
GBDT
算法
【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对
训练
集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
Geeksongs
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2025-03-22 14:14
机器学习
python
机器学习
深度学习
人工智能
算法
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预
训练
及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预
训练
/自动混
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预
训练
及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预
训练
/自动混合精度优化
一个处女座的程序猿
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2025-03-22 14:43
NLP/LLMs
CaseCode
transformer
minimind
预训练
初级
:数组与字符串面试题深度剖析
一、引言在Java开发中,数组和字符串是最常用的数据结构之一。面试官通过相关问题考察候选人对数组和字符串的理解和运用能力,以及在实际开发中解决相关问题的经验。本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题,结合实际开发场景,帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题:如何对数组进行初始化和遍历?答案:数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环(fo
佩奇的技术笔记
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2025-03-22 14:42
Java面试小册
java
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