半精度训练

Java中Long类型处理精度丢失问题

Long类型处理精度丢失问题描述后端给前端传一个long类型的数据，如果数据过大，前端js接收就会精度丢失，如果再传过来给后端，后端接收到的数据也是精度丢失的数据解决方案只需要将后端从传给前端的long
原冰洋·2025-02-15 16:27

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题问题原因：由于Long类型最大19位而JavaScript最大接收数字为16位，固存在精度丢失问题解决方案1.导入Maven依赖com.fasterxml.jackson.corejackson
19940719·2025-02-15 15:26

Long类型数据传到前端精度丢失问题

Long类型数据传到前端精度丢失问题原因JS内置有32位整数，而number类型的安全整数是53位。如果超过53位，则精度会丢失。
山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind
SmallerFL·2025-02-15 15:23

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势
North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.
我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。
feibaoqq·2025-02-15 13:35

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training
仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

详细讲解2024年tiktok上线澳法意德西加日韩半闭环详情

关于澳大利亚、法国、意大利、德国、西班牙、加拿大、日本和韩国等地推出新站点这些站点的半闭环为大家嘴一个详细的讲解，以及半闭环的优略势以及操作最佳方案。
杂郭脉贴·2025-02-15 10:13

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。
welcome_123_·2025-02-15 08:31

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

Mongodb快速上手

//www.mongodb.com/zh-cn/docs/MongoDB是一个开源的NoSQL数据库，采用文档导向（Document-Oriented）的存储方式，基于分布式架构，适合存储大量结构化或半结构化数据
是小V呀·2025-02-15 08:57

PostgreSQL 数据类型详解

数字类型PostgreSQL提供了多种数字类型，用于存储不同范围和精度的数值数据。
优秀码农哥·2025-02-15 07:25

反渗透技术在海水淡化中的重要作用

反渗透技术的原理并不复杂，它主要是借助半透膜来发挥作用。通过这一特殊的半透膜，能够将海水中的盐分以及其他杂质有效地分离出来，进而生产出可供人们使用的淡水。
莱特莱德·2025-02-15 07:21

管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用

以下是几个关键点，说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力：1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力，能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下，有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质
莱特莱德·2025-02-15 07:50

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么
lusterku·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
AI记忆·2025-02-15 03:17

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到华为自研NPUAscend910，同时使能混合精度。
Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

Python机器学习舆情分析项目案例分享

可以使用人工标注的方式，也可以利用半
数澜悠客·2025-02-15 02:05

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

接着，通过仿真实验对系统进行了验证和分析，结果表明该系统具有良好的动态性能和稳态精度。最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方
赵谨言·2025-02-15 01:03

Deepseek到底有多牛？ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用

●成本优势‌：DeepSeek的参数规模虽然庞大，但训练和使用费用却低至一个数量级，大大降低了用户的经济负担‌。
小艳加油·2025-02-15 00:24

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

✅统一数据加载流程：确保训练、
qq_27390023·2025-02-14 23:21

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表

代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val
白鹭鸣鸣！·2025-02-14 23:49

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。
LittleNyima·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。
晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

在多GPU/分布式训练环境下，多个进程会同时运行，普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出，导致日志混乱。
qq_27390023·2025-02-14 23:48

ACM训练系统 1003 [编程入门]密码破译 C

代码思路：利用srcii对每个字符进行加四处理一使用四个变量和getchar();对每个字符加密；。//baizhen#includeintmain(void){chara,b,c,d,e;a=getchar();b=getchar();c=getchar();d=getchar();e=getchar();printf("%c%c%c%c%c",a+4,b+4,c+4,d+4,e+4);//字符
眉间白·2025-02-14 23:16

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。
·2025-02-14 22:03

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。
潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由
·2025-02-14 22:31

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

引言在电子制造行业中，设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修，存在响应滞后、成本高昂等问题。
邹工转型手札·2025-02-14 22:07

【Android知识笔记】Handler机制（二）

3）延时精度怎么样？
川峰·2025-02-14 21:02

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

过拟合‌：指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。‌
奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二
AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

数据仓库与数据挖掘记录 三

数据源可能是结构化（如MySQL）、半结构化（如JSON）、非结构化（如文本）。关键技术：SQL查询、Web爬虫、日志采集工具（如Flume）
匆匆整棹还·2025-02-14 21:27

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”
哈市雪花·2025-02-14 20:49

联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

该产品配备了源自德国的SICK品牌高精度激光导航雷达，确保了精准定位与方向控制能力。
m0_66581510·2025-02-14 18:36

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。
机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

红外皮秒激光器：开启超快激光技术新时代

作为一种先进的激光技术，红外皮秒激光器通过极短的脉冲宽度和高峰值功率，实现了对材料的高精度加工和处理，其市场增长潜力巨大，预计在未来几年内将实现显著的市场扩展。
QYR_11·2025-02-14 15:19

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。
唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

Apache Doris 2.1.6 版本正式发布

2.1.6版本在Lakehouse、异步物化视图、半结构化数据管理持续升级改进，同时在查询优化器、执行引擎、存储管理、数据导入与导出以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。
SelectDB技术团队·2025-02-14 14:07
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