华为机试在线训练

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和
程之编·2025-03-11 09:03

MySQL自动建立集合自动分片_1.mongodb初步使用总结

artifact/org.mongodb/mongo-java-drivermongoDB下载：http://www.doczj.com/doc/3305bc20960590c69ec376c0.html/在线
海上行走的狮子·2025-03-11 09:30

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

本文将介绍其中几大核心组件和框架，包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM，以及其他相关工具和方法，展示它们在训练效率
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。
小圆圆666·2025-03-11 07:49

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。
程序员莫玛·2025-03-11 07:17

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩
互联网之声·2025-03-11 06:13

AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
小赖同学啊·2025-03-11 06:39

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。
挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

句子改写器在线转换的原创性提升策略

在文本处理领域，"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级，而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。
hjehheje·2025-03-11 05:27

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。
fgayif·2025-03-11 04:50

市面上的OLTP和OLAP工具有哪些

以下是对市面上主流的OLTP和OLAP系统或数据库的归纳：OLTP系统或数据库OLTP系统主要用于处理大量的短期在线事务，支持高并发、实时性强、数据一致性要求高。常见的OLTP系统
研创通之逍遥峰·2025-03-11 03:40

PAG动画在Visual Studio Code 预览插件

觉得写出来有点啰嗦，不如直接去做，不愿意过多的花费时间在[输出]这件事上...最近写了个小小工具，方便在vscode内直接预览.pag格式的动画,如图直接点击.pag格式的文件即可看到效果为啥做这个东西呢,因为官方在线的那个预览时常打不开
·2025-03-11 02:39

腾讯云主机多账户切换与管理 和 使用vscode终端ssh登录

后面叫什么这个应该取决于你的系统版本）由于在linux中不同用户往往有不同权限，所以用户密码修改还是重要的1.如何修改对应账户的登录密码在腾讯云控制台找到主机，点进去控制界面会显示下图免密登录：会帮你在浏览器打开一个在线
·2025-03-11 02:39

【开源精选】《前端铺子》：打造你的全能型小程序开发助手

qdpz-uniapp项目基于vue-uniapp，使用colorUi与uView框架，完美支持微信小程序，包含功能：自定义TabBar与顶部、地图轨迹回放、电子签名、自定义相机/键盘、拍照图片水印、在线答题
平淮齐Percy·2025-03-11 02:39

《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程-提示词原则

一、环境配置本教程使用OpenAI所开放的ChatGPTAPI，因此你需要首先拥有一个ChatGPT的API_KEY（也可以直接访问官方网址在线测试），然后需要安装openai的第三方库首先需要安装
evil-tomato·2025-03-11 02:09

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

OLAP技术通常涉及到预计算、缓存和查询优化等方面的技术，可用于构建在线分析系统（OLAP系统）。该系统将大量的
思静鱼·2025-03-11 02:35

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。
不要不开心了·2025-03-11 01:58

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。
完美代码·2025-03-11 00:25

华为机试牛客刷题之HJ60 查找组成一个偶数最接近的两个素数

HJ60查找组成一个偶数最接近的两个素数描述对于给定的偶数n，找出两个素数a,b，满足：它们的和等于n；它们的差值的绝对值最小。我们可以证明，a,b一定存在，从小到大输出满足条件的素数对。输入描述：输入一个整数n(4≦n≦10^3)。保证n是偶数。输出描述：第一行输出一个整数a，代表满足条件的素数对中的较小者。第二行输出一个整数b，代表满足条件的素数对中的较大者。示例1输入:20输出:713示例2
seabirdssss·2025-03-11 00:25

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化，并且需要在BIOS中开启虚拟化技术，因为WSL2基于hyper-V，查看是否开启虚拟化：按住Windows+R输入cmd打开命令行，输入systemin
吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

在Ubuntu系统下部署大语言模型

前言在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。
脱泥不tony·2025-03-10 22:39

线上事故风险解读之规范篇

专业在线打字练习平台-巧手打字通，只输出有价值的知识。一统一编码规范事故回顾门店误删事件：由于switch分支条件中遗漏了break语句，导致程序执行了本不应执行的代码逻辑，意外删除了门店数据。
·2025-03-10 22:34

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花「打工人速救！这个AI神器让浏览器自动干活：爬数据/抢优惠全托管，本地运行更安全」大家好，我是蚝油菜花。
蚝油菜花·2025-03-10 22:05

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练
疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems

为了减少训练开销，利用了毫米波信
No_one-_-2022·2025-03-10 20:21

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。
AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本）

为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实
境心镜·2025-03-10 18:05

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式
小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

【Javascript网页设计】在线图片画板案例

代码如下：在线画板body{text-align:center;font-family:Arial,sans-serif;margin:20px;}.toolbar{margin-bottom:10px
Netsuite + 影刀·2025-03-10 16:26

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。
七七Seven～·2025-03-10 15:19

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。
肆——·2025-03-10 15:17

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在
MickeyCV·2025-03-10 15:46

大模型交互-超拟人合成

2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型-
定制开发才有价值·2025-03-10 14:12

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
Illusionna.·2025-03-10 14:37

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。
·2025-03-10 13:16

“面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击

在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中，通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作，抵御攻击，提高安全性，降低业务风险，全方位保障用户体
·2025-03-10 13:45

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口
自由的晚风·2025-03-10 12:00

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。
qq_27390023·2025-03-10 10:43

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。
Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。
杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
境心镜·2025-03-10 08:54

WebSocket：实现实时通信的利器

无论是聊天应用、在线游戏，还是实时数据推送，传统的HTTP请求-响应模式已经无法满足需求。WebSocket作为一种全双工通信协议，应运而生，成为实现实时通信的利器。
vvilkim·2025-03-10 07:22

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系
背拥·2025-03-10 07:17
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