半精度训练第17页

高速PCB设计(结构绘制)

结构绘制流程一、结构绘制核心流程1.单板板框设计规范单位精度控制：设计文件优先采用公制单位（mm），精度保持小数点后4位；英制单位（mil）时精度为小数点后2位。

四代目水门·2025-03-09 09:41

LLM大模型安全概述

,AI)模型通用理解和生成能力的同时，也带来了前所未有的安全风险.大模型的能力与风险生成式大模型因其强大的智能能力和巨大的应用潜力吸引了众多研究者和企业的关注.从智能能力的角度来看，研究人员观测到：当训练数据和参

LLM教程·2025-03-09 06:06

Python 工匠：使用数字与字符串的技巧

但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样，依然有着精度问题，经常让很多刚进入

腾讯蓝鲸智云·2025-03-09 06:03

2025寒假天梯训练7

7-8古风排版-2025寒假天梯赛训练7（2223届）思路：pta风格模拟题。

osir.·2025-03-09 06:26

KEYSIGHT N993xA 手持频谱分析仪(SA)

01主要特点随时随地进行精确测量充满信心地在4至50GHz的频率范围内执行测量，获得精度可以与台

XLTYQYB·2025-03-09 06:52

代码随想录算法训练营第 42 天 |LeetCode 188.买卖股票的最佳时机IV LeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期 LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费

代码随想录算法训练营Day42代码随想录算法训练营第42天|LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费目录代码随想录算法训练营前言

HIT最菜电控·2025-03-09 05:19

代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105从前序与中序遍历序列构造二叉树

代码随想录算法训练营Day16代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105.

HIT最菜电控·2025-03-09 05:49

2025天梯训练1

PTA|L3-1直捣黄龙30分思路：多关键字最短路，同时还要记录最短路径条数。typedefstructnode{intfrom,d,pass,kl;booloperatorx.d;if(pass!=x.pass)returnpassha;unordered_mapantHa;intenemys[205];intidx=0;vector>vct[205];intdis[205];//到达i城镇的最

osir.·2025-03-09 05:18

无人机怎么设定航线_飞行航线设置方法及装置与流程

无人机航空摄影不仅需要高水平飞行技术，还包括高效的航线设计，其方案精度及自动化水平直接影响航摄质量和效益。现阶段无人机航空摄影测量主要采用的是普通的蛇形航线飞行方式进行飞

柯布西耶·2025-03-09 05:10

无人机遥控器扩频技术解析！

优点：抗窄带干扰强，隐蔽性高；缺点：需高精度同步。跳频扩频（FHSS）信号载波频率按伪随机序列快速跳变。收发双方同步跳频图案

云卓SKYDROID·2025-03-09 04:00

【扩频通信】 QPSK和DSSS扩频通信（先扩频后调制误码率对比）【含Matlab源码 4549期】

个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Matlab仿真科研站·2025-03-09 04:29

【SWO三维路径规划】基于matlab蜘蛛蜂算法SWO复杂山地环境下无人机三维路径规划【含Matlab源码 3576期】

个人主页：Matlab研究室代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划（研究室版

Matlab研究室·2025-03-09 04:28

【扩频通信】QPSK和DSSS扩频通信（先扩频后调制误码率对比）【含Matlab源码 4549期】

个人主页：Matlab研究室代码获取方式：Matlab研究室学习之路—代码获取方式（包运行）⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。

Matlab研究室·2025-03-09 04:58

前端日常总结与实战技巧-4

数值精度丢失如果数值过长，会造成精度丢失，前端用任何转换处理都会造成精度丢失问题。

·2025-03-09 04:32

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Python学习之-分支语句-基础训练

第1关：计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试：示例代码：#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为：%.2f"%s)

YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？

一码当前·2025-03-09 00:27

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

课程蒸馏体系中的“三阶训练法”，作为一种创新的知识迁移模式，正逐渐崭露头角，为解决这一难题提供了全新的思路。

·2025-03-08 23:52

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型，以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。GPTQ支持库：如auto-gptq或gptqmodel。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

Opacus库快速上手！使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto

还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战是一个非常具有挑战性的项目，涉及从数据的处理到模型的训练、部署及优化等多个环节，旨在为医疗领域提供高效、精准的智能化服务。

金枝玉叶9·2025-03-08 21:29

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大千UI工场·2025-03-08 19:59

电液伺服高频应力腐蚀疲劳试验机

主要技术参数：1、轴向最大静态试验力：±50kN；2、轴向最大动态试验力：±50kN；3、试验力测量精度：±0.5%；4、电液伺服作动器的最大位移：±50

xaletry888·2025-03-08 17:22

冲击、碰撞试验对设备的要求

碰撞试验对设备的要求1．冲击试验对设备的要求国家标准GB／T2423.5对试验设备在进行条件试验时（即试验机及夹具装上试验样品时）的特性要求如下：（1）基本脉冲波形：试验时，冲击台应能产生规定的基本冲击脉冲波形(如半正弦冲击脉冲

gaoshengdainzi·2025-03-08 16:48

Mark Github上的一个项目，VLM-R1。GRPO为什么促使MLLM在部分垂域比SFT更好的表现

GitHub-om-ai-lab/VLM-R1:SolveVisualUnderstandingwithReinforcedVLMs最近做毕设，看到VLM-R1项目，一个有趣的现象：在Grounding任务中，GRPO训练的模型不仅展现出更稳定的训练曲线

朱韬韬·2025-03-08 16:40

汽车动力转向器落锤冲击试验台

汽车动力转向器落锤冲击试验台依据标准：QC/T29096-1992《汽车转向器总成台架试验方法》；以工控机为控制核心，采用步进电机举升机构，高精度的光电编码器为位置反馈元件。

xaletry888·2025-03-08 16:16

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。

肆——·2025-03-08 16:10

Triplet Loss原理及 Python实现

最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

代码随想录---算法训练营---总结

我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营，每天按照计划逐步进行算法训练，卡尔老师讲的很好，要是有不理解的，偶尔会给他提建议，提问题。

感谢上Di_123·2025-03-08 15:50

时序数据库 TDengine 化工新签约：存储降本一半，查询提速十倍

化工行业在数字化转型过程中面临数据接入复杂、实时性要求高、系统集成难度大等诸多挑战。福州力川数码科技有限公司科技依托深厚的行业积累，精准聚焦行业痛点，并携手TDengine提供高效解决方案。通过应用TDengine，力川科技助力化工企业实现了海量数据的低成本、高效存储与处理，同时达到了毫秒级实时监控，为安全生产和智能决策提供强有力的支撑。具体来说，本次合作不仅使存储成本降低50%以上，查询效率提升

涛思数据（TDengine）·2025-03-08 14:23

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性，采用预训练语言模型生成768维语义向量，通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索（ANN）。实验表明，在MSMARCO数据集上，

设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

3.6手写数字识别项目

-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据：-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像，并显示其对应的真实标签。3.构建模型：-定义一个包含两个隐藏层

不要不开心了·2025-03-08 11:33

大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析

本文将带您深入探索大模型的神秘世界，从其定义、基本原理、训练三步骤，到Prompt技术的巧妙应用，以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。

和老莫一起学AI·2025-03-08 11:30

代码随想录回溯

131.分割回文串-力扣（LeetCode）这题挺难的，搞了两个小时才一知半解吧qaq思路：首先要明白什么作为终止条件，其次就是for循环内什么时候插入path，剩下的就是套模板了，其次补充一下回文数的判断即可

DitanZ·2025-03-08 09:33

驱动 AI 边缘计算新时代！高性能 i.MX 95 应用平台引领未来

特别是在自动驾驶、智慧医疗、工业自动化等高精度应用中，毫秒级的延

WPG大大通·2025-03-08 09:55

打卡代码随想录算法训练营第11天： 150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素

代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥，是把运算符放在了两个要运算的数字的后边，又叫后缀表达式。遇见数字就入栈，遇见算符就计算栈里前两个数字，算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(

jingjingjing1111·2025-03-08 07:51

T31ZL 君正SOC芯片应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域提供软硬件资料+样品测试

硬件加速单元包含IEEE754兼容的浮点运算器，支持单/双精度浮点运算，实测SPECint2000基准测试成绩达2.4DMIPS/MHz5。指令集扩展芯片引入

li15817260414·2025-03-08 05:32

君正SOC芯片 T31X智能视频应用处理器高集成度超低功耗提供软硬件资料+样品测试

以下是其主要技术参数：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®-1内核主频：最高可达1.5GHz浮点运算：支持IEEE754兼容的单精度和双精度浮点运算2.内存：集成内存：512Mb或1GbDDR2内存

li15817260414·2025-03-08 04:53

java中存储金额字段

java中存储金额字段商场或者电商项目中会涉及到金额字段的存储,本文来讨论下选择最多的BigDecimal保证精度的原理以及其他字段类型替换方案BigDemicalBigDecimal是处理高精度数值计算的核心类

fengdongnan·2025-03-08 04:18

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

音频 bug 大全

解决：OSError:libsox.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory运行funasr训练时出现该错误安装个库就好了sudoaptinstalllibsox-dev

DEDSEC_Roger·2025-03-08 03:54

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

实现自定义弹窗鸿蒙示例代码

用户隐私协议弹窗切换页面弹窗不消失半模态弹窗动态半模态弹窗实现自定义弹窗源码链接效果预览使用说明点击“隐私协议”按钮，会从下往上弹出用户隐私协议。

·2025-03-08 01:11

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