半精度训练第17页

Element properties is not closed

今天想练习一下springCloud的时候，写父依赖对其进行版本控制的标签，一直报未闭合（Elementpropertiesisnotclosed），也怪自己不细心，原来在写properties写到一半他一般都会有提示

眉梢i·2025-02-02 05:42

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的

清水白石008·2025-02-02 03:06

Rust f64详解

一、Rust中的f64类型与IEEE754双精度浮点数Rust中的f64类型是一个双精度浮点数类型，它严格遵循IEEE754双精度标准。

Source.Liu·2025-02-02 03:04

蓝桥杯——入门训练

.Fibonacci数列if(n==1){return1;}if(n==2){return2;}intvalue[]=newint[4];value[1]=1;value[2]=1;for(inti=3;im?result-m:result);}returnvalue[n&3];}在这里插入代码片实现求第n个斐波那契数列数并模m2.求圆的面积java中Π的为Math.PI，并且结果保留n位小数，S

Luvsic·2025-02-02 02:58

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。

老许的花开·2025-02-02 01:24

C语言：整型提升

一，整型提升C语⾔中整型算术运算总是⾄少以缺省（默认）整型类型的精度来进⾏的。为了获得这个精度，表达式中的字符和短整型操作数在使⽤之前被转换为普通整型，这种转换称为整型提升。

南玖yy·2025-02-02 00:13

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

开源的Text-to-SQL工具WrenAI

语义引擎：WrenAI配备了强大的语义引擎，能够映射业务术语到数据源，定义关系，并整合预定义的计算和聚合，从而提高查询精度。支持多种模

rkmhr_sef·2025-02-01 23:39

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

Luzem0319·2025-02-01 21:51

不同物体运动方向的检测-python

支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测，抗背景干扰能力强需要深度信息的场景需要特殊硬件，成本较高惯性传感器不依赖视觉，适用环境广泛设备本体的运动分析精度受传感器噪声影响机器学习能适应复杂非线性场

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

看深度求索如何思索自己的未来

的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破，但其未来能否持续"狂飙"，需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析：一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量：将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈

tuan_zhang·2025-02-01 19:11

LitGPT - 20多个高性能LLM，具有预训练、微调和大规模部署的recipes

文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练

伊织产研·2025-02-01 19:38

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。

Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

算法篇-炼气期-STL常用函数与数据结构（上篇）

（突然压低声音）上个月本座亲眼见证，某个连冒泡排序都要掐诀半柱香的萌新，靠着STL三件套竟在Co

Starry-Walker·2025-02-01 18:29

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型

大名顶顶·2025-02-01 17:22

每日一题洛谷P2142 高精度减法C语言（高精度算法）

代码中有详细的注释#include#include//bool类型，只会返回true/false#include//strlen测量数组长度;strcpy复制数组//判断A和B大小boolcompare(charA[],charB[]){//测量A和B长度intlen_A=strlen(A);intlen_B=strlen(B);//如果位数不相等可以直接比大小//len_A>len_B会返回tr

wen__xvn·2025-02-01 17:15

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

pytorch实现简单的情感分析算法

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文

u013250861·2025-02-01 15:05

【51单片机实验笔记】中断篇（二）定时器与中断

目录前言晶振概述时序概述定时器概述工作方式寄存器（TMOD）定时器配置流程初值的简便算法微秒级定时中断的注意事项T2定时器概述定时器2控制寄存器（T2CON）定时器2模式寄存器（T2MOD）定时器2配置软件实现1.定时器测试延时精度

悬铃木下的青春·2025-02-01 15:03

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

PyTorch实现GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）的完整代码，使用中文语料进行训练，包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

科研_G.E.M.·2025-02-01 13:47

深度学习-笔记1

：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型

·2025-02-01 12:15

编程语言中的常见Bug及解决方案

一、JavaScript中小数相加精度不准确的Bug在JavaScript中，进行小数相加时，由于浮点数的精度问题，可能会导致结果不准确。例如：letadd1=0.1+0.2;conso

李游Leo·2025-02-01 10:55

自学记录鸿蒙API 13：实现人脸比对Core Vision Face Comparator

我决定整一整，也就是对HarmonyOSNext最新版本API13中的CoreVisionFaceComparatorAPI的学习，这项技术能够对人脸进行高精度比对，并给出相似度评分，判断是否为同一人。

李游Leo·2025-02-01 10:54

双线性函数的紧凑超平面散列（Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions）阅读笔记

存在问题：不幸的是，现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度，因此会降低搜索速度和内存开销。

Legend105CC·2025-02-01 10:49

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。

智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生

自由鬼·2025-02-01 09:15

AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码，生成元代码级别的AI功能单元代码，然后再由AI组织为另一个AI，实现AI开发AI的能力；用AI协助探索迭代新构型AI将会出现，并成为一种新的技术路线潮流。

liron71·2025-02-01 09:15

三维激光扫描-用智能检测系统提升效率

传统的检测方法往往难以满足高精度、快速响应的需求。三维激光扫描技术结合智能检测系统，为工业检测带来了革命性的变革。

CASAIM·2025-02-01 09:44

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸

kcarly·2025-02-01 08:37

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中，目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。

小oo呆·2025-02-01 06:48

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

通过TenSorRT转换后的engine引擎文件进行验证的脚本

YOLOv8算法验证pt文件的精度脚本一般都很常见，工程项目里面一般会有importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif

薇憨·2025-02-01 03:28

yolov8使用Python训练识别

环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本：https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github

枫林古月·2025-02-01 03:58

对抗训练对模型性能有何影响？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-02-01 01:12

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩

码农三叔·2025-02-01 01:08

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

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