华为机试在线训练第7页

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译（MachineTranslation,MT）应用场景：在线翻译：GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语

彬彬侠·2025-02-27 14:34

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持

Vip.Gong·2025-02-27 14:03

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。

lyyiangang·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产

港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

智慧校园平台在学生学习与生活中的应用

它通过整合各类教育资源，提供个性化学习路径，支持在线互动交流，实现教学过程的智能化管理，从而为学生创造更加高效、便捷的学习环境。二.智慧校园平台在学生学习中的

智慧校园-合肥自友科技·2025-02-27 13:52

分享一个学习Ollama的开源项目，轻松上手大模型部署

项目地址：https://github.com/datawhalechina/handy-ollamalink在线阅读：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama

可可南木·2025-02-27 12:50

nginx 搭建 IPv6 -＞ IPv4 反向代理服务器

背景在实际生产过程中，由于各种原因，我们的在线服务搭建在火山云服务器上，使用火山云包括ECS、CLB、PLB等组件进行网络通信，并且通过专线接受来自某公司内部流量。

Gerald Kwok·2025-02-27 11:37

lua学习（一）

lua学习（一）版本：5.3官方文档：lua在线文档在线编辑器：luaos在线模拟介绍Lua是一种轻量级、可扩展的脚本语言，设计目标是为了嵌入到其他应用程序中，以提供灵活的脚本功能。

笨鸟先飞的橘猫·2025-02-27 11:07

金融租赁系统流程自动化升级路径

这套方案可不是简单的"机器换人"，而是给业务全流程注射了数字化的"超级血清"：从客户在线提交资料开始，系统就像个24小时不眨眼的门卫，自动抓取验证信息；审批环节则化身金融界的"福尔摩斯"，

红点聊租赁·2025-02-27 10:03

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化

LCG元·2025-02-27 08:52

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。

清水白石008·2025-02-27 07:16

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i

程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

《李航统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost

eveiiii·2025-02-27 07:39

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练

搏博·2025-02-27 06:03

如今传统企业如何做数字化转型？

“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑，通过重塑使其默认就更加适应更全面的在线环境，从最终用户的接触到后端的办公室工作，全面实现无需人工接入的过程自动化。

年少有为2025·2025-02-27 05:52

Linux 第二次脚本作业

1、需求：判断192.168.1.0/24网络中，当前在线的ip有哪些，并编写脚本打印出来。

...:...:...·2025-02-27 04:48

AI 平台技术架构设计方案

本方案旨在提供一个全面的AI平台技术架构设计，以满足不同场景下的AI开发、训练、部署和管理需求。

数研妙手·2025-02-27 03:11

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍我们推出了Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用next-token预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。

产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析

Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型，目前支持99种语言，是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型，第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型，而

shichaog·2025-02-27 01:55

uni-app在线签名功能，签名生成图片，转base64工具

废话不多说啊，直接上代码，代码我也是看的一个大佬的，但是不知道在哪看的了，就不写转载了这个我简单研究了一个，能直接用，样式可以自己修改。需要配合base64转换的，工具也放在这这里。base64图片转换（这个是一个工具，给大家写上原地址）说明网址：“https://www.npmjs.com/package/image-tools”取消重写确认varx=20;vary=20;vartempPoin

棋宣·2025-02-27 01:22

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

代码随想录之1143.最长公共子序列

代码随想录之1143.最长公共子序列背景在做完华为机试牛客刷题之HJ75公共子串计算后发现了1143.最长公共子序列，看了代码随想录的视频解释后还是不能理解dp[i][j]=Math.max(dp[i-

seabirdssss·2025-02-26 22:01

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

DeepSeek-R1 满血版第三方在线平台汇总

为大家收集汇总了一些已经部署了DeepSeek-R1的第三方平台，这些渠道不仅降低了我们的使用成本，还能让我们更加轻松畅快地使用DeepSeek！无需再担心服务器繁忙的问题，赶快来看看吧！DeepSeek官方https://chat.deepseek.com/GitCode-GitCodeAIhttps://gitcode.com/ai/CSDN-C知道https://so.csdn.net/ch

Just_Paranoid·2025-02-26 22:55

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型

Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

什么是RAG？RAG是如何解决问题的？RAG的未来发展趋势有哪些？

二、为什么会出现RAGRAG的出现，是因为在大模型的广泛应用中，伴随着出现的一些问题，比如：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模

大模型综述·2025-02-26 18:31

DeepSeek 开源周：DeepEP 项目详解，GPU 压榨计划启动！

本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(

东方佑·2025-02-26 18:29

一文读懂 AI 大模型备案：万字详解全流程要点

它确保大模型在整个生命周期，从开发、训练到部署和应用，都严格遵循相关法律

chuangfumao·2025-02-26 17:25

DeepSeek各模型现有版本对比分析

文章目录一、基础模型系列：V1到V3的演进二、专用模型系列：推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型，本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据

墨染夜雨笺·2025-02-26 17:22

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

用JavaScript在React中实现Word文档和Markdown互转

这种互转功能对于那些需要频繁更新内容或协作编辑的平台尤为重要，比如博客、技术文档网站或是在线教育平台。通过直接在React应用中实现这一功能，开发者可以为用户提供更加无缝的编辑体验，使得无论是习

·2025-02-26 14:16

蓝桥杯备赛-基础训练（三）哈希表 day16

今天一更赎金信题意：给定一个赎金信(ransom)字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成。如果可以构成，返回true；否则返回false。(题目说明：为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)注意：你可以假设两个字符串均只含有小写

清墨璃笙·2025-02-26 14:28

全市场大模型分类及对比分析报告

2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域，全市场的

早退的程序员·2025-02-26 13:53

零基础学习机器学习分类模型

模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。

崧小果·2025-02-26 11:12

复试英文准备方法

为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试，可以按照以下步骤进行系统训练，重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力：一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库：-每天整理《算法导论》《人工智能：

小王Jacky·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

Ubuntu根分区在线扩容

操作系统：Ubuntu20.04原有分区/dev/sda2大小8G，扩容后/dev/sda2大小100G1.扩容前信息系统盘为/dev/vda，共有2个分区，/dev/sda1为启动分区，/dev/sda2为根分区root@test:~#fdisk-l/dev/sdaDisk/dev/sda:8GiB,8589934592bytes,16777216sectorsDiskmodel:Virtual

这啥名啊·2025-02-26 11:11

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