半精度训练第35页

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

chenweiPhD·2025-02-16 21:15

spiking neural network概念学习

在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果

望云山190·2025-02-16 21:44

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并

DuHz·2025-02-16 21:36

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

第一天：爬虫介绍

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:25

第三天：爬取数据-urllib库.

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:55

如何使用DeepSeek训练模型

目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些

LCG元·2025-02-16 18:17

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1

Robot251·2025-02-16 17:12

【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例：基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度

weixin_贾·2025-02-16 17:12

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好

知来者逆·2025-02-16 16:08

Deepseek详细的自我介绍

中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练

welcome_123_·2025-02-16 16:06

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。

码农三叔·2025-02-16 16:35

TCP/UDP协议特性及TCP三次握手四次挥手详细过程

一、TCP/UDP协议特性1.TCP特性：工作在传输层、面向连接的、可靠的、全双工的、有错误检查的、有半关闭状态的、将数据打包成段、有排序确认机制、有数据恢复重传、流量控制、滑动窗口的传输协议2.UDP

多谢我很好·2025-02-16 14:49

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练

搏博·2025-02-16 14:48

【DBO三维路径规划】基于matlab改进的蜣螂算法FADBO复杂山地危险模型无人机路径规划【含Matlab源码 9740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·2025-02-16 14:17

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论

一键难忘·2025-02-16 13:14

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

什么是平面环形无影光源

无影效果：多角度光线叠加，有效消除阴影，适合高精度应用。均匀照明：光线分布均匀，避免局部过亮或过暗。可调光强：通常支持亮度调节，适应不同需求。

视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。

一颗小树x·2025-02-16 10:20

矢量网络分析仪测量相位的步骤

校准仪器：在进行相位测量之前，对矢量网络分析仪进行校准，以确保测量的准确性和精度。校准过程中，可以使用已知相位响应的标准件来消除系统误差。

network_tester·2025-02-16 10:50

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

200MHz至15GHz超低相位噪声频率综合器模块国产频率源模块

副标题：盛铂科技SLMF315超低相位噪声频率综合器：高精度与小体积的卓越结合在高性能射频系统设计中，频率综合器的性能直接影响系统的信号质量和稳定性。

射频微波精密·2025-02-16 10:15

【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究

为了提高导航精度，通常采用多传感器融合技术，将来自不同传感器的数据（如GPS、惯性测量单元（IMU）、磁力计等）进行整合。然而，传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程

该MATLAB代码演示了在三维空间中，使用四个锚点的TOA（到达时间）定位技术计算几何精度衰减因子（GDOP）的过程。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

GitHub 热点项目介绍

Oumi-端到端的基础模型平台项目简介Oumi是一个全开源平台，旨在解决大模型在各个阶段面临的复杂问题，提供构建先进端到端基础模型所需的一切，涵盖数据准备、训练、评估和部署等环节。

tomlone·2025-02-16 08:34

【数据分享】世界各国行政区划数据（免费获取/Shp格式）

我们对该行政区划数据进行了验证，精度较高。但是没有严格的科学性，大家如果使用该数据请自行判别！大家可以在公众号

小鲨鱼-立方数据学社·2025-02-16 08:33

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。

·2025-02-16 07:40

算法面试题

这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半，需要进行$logn$次划分，每次划分的操作近似为线性时间。

·2025-02-16 07:10

C++:ofstream文件流操作(precison和ios_base)

ios_base::showpoint);outFile.close();这段代码使用C++文件流对象ofstream创建新文件，命名为“adasd.txt”，通过precision()和setf()函数设置输出精度和输出格式

颖风船·2025-02-16 06:50

机器学习网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。

网络安全Max·2025-02-16 06:15

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实

AIGC大模型吱屋猪·2025-02-16 05:12

初阶c语言（循环语句习题，完结）

两个值加上会超过int类型的最大值，从而导致数值的重新计算，导致结果不稳定，所以换一种计算方法第二题，折半查找法环境介绍，就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值，然后中间有个差值，将他分成一半给最小值

不灭锦鲤·2025-02-16 05:08

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）

AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

Topaz Video AI中文v6.0.4 免费版

受过视频训练专门针对视频剪辑而不是静止图像进行训练。

sdddsada·2025-02-16 04:33

第三章回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp

不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

deepseek与gpt，核心原理对比

DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。

test猿·2025-02-16 04:30

SNTP/NTP/PTP在局域网内时钟同步精度

在局域网（LAN）环境中，不同的时钟同步协议（如SNTP、NTP和PTP）的同步精度有所不同。

妄想出头的工业炼药师·2025-02-16 03:57

知识点查漏补缺

1.BigDecimal为什么可以精度不丢失？BigDecimal之所以能够保持精度不丢失，主要是因为它的实现方式和数据存储结构与其他浮点数类型（如float和double）不同。

modouwu·2025-02-16 03:24

大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践

2023年，大模型如雨后春笋般爆发，58同城TEG-AILab作为AI平台部门，紧跟大语言模型技术发展步伐，打造了大语言模型平台，支持大语言模型训练和推理部署，并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域

AI产品经理·2025-02-16 03:53

网络安全-攻击流程-传输层

以下是常见攻击类型及其流程，以及防御措施：1.SYN洪水攻击（TCP半连接攻击）攻击流程：目标选择：确定目标服务器的IP地址和开放端口。

星河776(重名区分)·2025-02-16 01:44

有哪些滤波，原理是什么，分别在什么时候用

应用场景：适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景，如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波（MedianFiltering）原理：对于一个给

高力士等十万人·2025-02-16 01:43

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