半监督语义分割

MinIO

一、三种部署方式单节点单硬盘测试环境使用，不提供任何超出底层存储卷实现的额外可靠性或可用性（RAID、LVM等）单节点多硬盘提供了驱动器级别的可靠性以及故障转移、恢复功能，可以配置容忍损失高达一半所有驱动器的能力
*老工具人了*·2025-02-07 06:47

烟花爆竹经营题库附答案

1、《烟花爆竹安全管理条例》已经国务院第121次常务会议通过，并于()公布施行，这是我国烟花爆竹行业安全监管的第一部专门法规，标志着我国安全生产监督管理法律体系的进一步完善。
学视线·2025-02-07 03:27

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。
心心喵·2025-02-06 22:53

洛谷—P5194 [USACO05DEC]Scales S题解

把40个砝码分成两半，搜索出两边分别能测量的重量，然后枚举其中一边的所有可以测量到的重量，将另外一边排序后二分，使得相加不超过C且尽量大。在所有答案中取min即可。代码：#include#
「已注销」·2025-02-06 22:52

上海三年半社招，PDD 、字节及证券面经

个人情况坐标上海，19年985硕毕业，通信背景，毕业后一直在一家能源物联网企业，性价比还是挺不错的，前几年发展不错，在提前得知今年初公司将裁员的情况下，在准备了大半个月后，参加了PDD、字节、蚂蚁、美团、证券、还有部分中小厂面试，最终拿到了3家offer。求职环境整体大环境情况首先谈下整体大环境的情况：23年初整体感觉虽然相比于去年有所好转，hc还是有一些的，平均一周两三个面试，但竞争非常激烈，典
·2025-02-06 21:58

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

数据格式1.SFT（有监督微调）的数据集格式？
X.AI666·2025-02-06 18:28

借助哪些工具能提升团队任务分配与执行效率？为你推荐这些方法与工具

本文聚焦团队任务分配与高效执行，深度剖析团队协作中任务分配不合理、沟通协作障碍、目标不明确、缺乏有效监督反馈等痛难点，阐述团队协作的必要性，进而给出合理分配任务、加强沟通协作等解决方法，还推荐了相关工具
·2025-02-06 17:49

FPGA与ASIC：到底选哪个好？

FPGA(FieldProgrammableGateArray)是一种现场可编程门阵列芯片，本质上它是一种半定制的芯片，可以根据需要重新编程，以适应不同的功能需求。
博览鸿蒙·2025-02-06 16:46

车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
Ps.729·2025-02-06 16:14

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
冒泡芳·2025-02-06 15:13

车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
创新优化代码学习·2025-02-06 15:42

对JVM G1的理解

没有详细记录每个点，若有误可指出内存区域G1将堆分为各个region，大小通过G1HeapRegionSize指定region分类按region大小分普通region，存放大小小于普通refion容量的一半的对象
·2025-02-06 05:27

一次线程数超限导致的hive写入hbase作业失败分析

：100台相同配置的服务器单台：核心112Core，内存396G2.问题现象现象1：跑单个入库任务报错，批量提交任务后出现OOM异常执行12个hivesql,将数据写入hbase.hbase入库有近一半的任务报错
spring208208·2025-02-06 04:46

成品语音陪玩系统源码，陪玩软件+语音连麦，陪玩应该这样玩

在互联网络发展愈发迅速的今天，游戏产业在一中领域中脱颖而出，据统计，手机游戏用户已经达到5.29亿，较2018年底增长7014万，其中有超一半的网民是手机游戏的玩家，这个基数是非常庞大的。
·2025-02-05 22:46

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集：C
AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

全国青少年软件编程(Python)等级考试一级考试真题2024年3月——持续更新.....

2.猴子摘了一包桃子，第一天吃了全部的一半；第二天，
owbc_·2025-02-05 10:02

停车场车位推荐算法

曾经我在地下车库停车时总是很苦恼总是找不到车位有时开电车想去地下停车场的充电桩充电时也很难找到有时看见类似于五菱宏光MINI这种小型车停车位有将近一半都是被浪费的而一些大型车类似于凯雷德根本停不进车位为此我想能不能在车辆进入停车场的一瞬间就能自动确定最优车位代码在
super_213_·2025-02-05 09:26

（16）System Verilog联合体union详解

它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的
宁静致远dream·2025-02-05 04:58

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03

利用二次曲线的不变量来快速确认曲线类型

文章目录前言二次曲线的不变量转轴情况下的证明移轴情况下的证明二次曲线的半不变量转轴情况下的证明对于I2=I3=0I_2=I_3=0I2=I3=0的二次曲线在移轴情况下的证明利用二次曲线的不变量和半不变量确定曲线类型
原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:36

使用LangChain进行半结构化数据的RAG：从PDF解析到API集成

引言在信息丰富的数字时代，处理半结构化数据（如PDF中的文本和表格）具有重要意义。
aehrutktrjk·2025-02-04 16:55

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果
knooor·2025-02-04 12:28

什么是多源异构数据？如何处理多源异构数据？

多源指的是数据来自不同源头，如传感器、社交媒体、数据库、文档等；异构则指数据格式和类型不一致，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。本文旨在
isNotNullX·2025-02-04 08:23

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调
kcarly·2025-02-04 08:50

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

让Pluto SDR完全脱机执行任务——实现开机运行特定脚本/程序

但仅仅这样还不足，因为想要让PlutoSDR执行某个特定任务，首先需要在主机交叉编译，然后通过scp命令传送到PlutoSDR上，然后通过ssh进入到PlutoSDR的Linux系统中手动执行，才完成了一次（半）
Kloz·2025-02-04 04:51

机器学习--学习计划

第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。
kyle~·2025-02-04 03:42

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

Doris使用手册以及与Mysql差异整理

目录数据类型Doris数据类型数值类型日期类型字符串类型半结构类型聚合类型IP类型MySQL到Doris类型映射数据模型Doris的数据模型Aggregate模型示例一：导入数据聚合建表插入数据查看表示例二
Jet-W·2025-02-04 00:51

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

M｜一一

如果人只能看到事物的一半，那么出生的时候不就接近死亡了吗？小的时候我们以为长大了能看清事物的全貌，可历经沧桑我们才明白“人”的缺陷，接受人生的苦痛。诚如大田君，记下所有牌面才有了魔术。
影林握雪·2025-02-03 18:00

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
·2025-02-03 16:03

基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型(Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章下载1概述文献来源：摘要：在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

【图像处理】基于双目立体匹配的景深计算（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
然哥爱编程·2025-02-03 15:05

基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型(Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章下载1概述文献来源：摘要：在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。
砌墙_2301·2025-02-03 14:52

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-03 13:20

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！
双木的木·2025-02-03 12:11

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
Ps.729·2025-02-03 11:31

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
m0_57781768·2025-02-03 08:09

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量
潘儿er·2025-02-03 02:17
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