华为机试-在线训练第24页

本地部署 DeepSeek-R1-671B 满血版大模型

一方面由于官方或第三方的在线服务或多或少存在不稳定的问题，另一方面考虑到数据安全和隐私问题，本地私有化部署DeepSeek开源大模型对个人或企业来说也是一种不错的选择。

Physicaloser·2025-03-03 07:05

Web应用安全入门：架构搭建、漏洞分析与HTTP数据包处理

Web应用安全入门：架构搭建、漏洞分析与HTTP数据包处理引言在当今数字化时代，Web应用已成为企业和个人在线交互的核心。然而，随着技术的发展，Web应用面临的安全挑战也日益增加。

小宇python·2025-03-03 06:28

3月1日星期六今日早报简报微语报早读

1、浙江成立足管中心，正谋划组建高水平省级足球队；2、全国人大代表庹庆明：建议将元宵节设为国家法定节假日；3、广州直播电商零售额拿下全国第一；4、司法部：3月1日起，在全国范围内全面推行在线行政复议；5

微语早读·2025-03-03 03:01

《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点

Richard Chijq·2025-03-03 03:57

STM32实战开发（172）：智能体育训练记录系统

引言随着人们对健康和运动的关注，体育训练记录系统变得越来越重要。智能体育训练记录系统能够帮助运动员记录、分析并优化他们的训练数据。

嵌入式开发项目·2025-03-03 02:53

STM32实战开发（179）：智能体育训练计划反馈系统

引言随着现代科技的不断发展，运动科学领域也在不断取得突破，尤其是在体育训练中，科技的应用越来越普及。从专业运动员到普通健身爱好者，都开始使用智能设备来优化训练计划，提高训练效率。

嵌入式开发项目·2025-03-03 02:53

基于Python爬虫技术抓取餐饮优惠信息：从数据抓取到趋势分析的完整实践

一、引言随着互联网的发展，餐饮行业逐渐转向在线化，许多餐饮网站和平台发布了大量的优惠信息，吸引消费者在特定时间购买商品。

Python爬虫项目·2025-03-03 01:17

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

PyTorch数据加载：实战入门

"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader？当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]

秋‍.·2025-03-03 01:43

大模型国产化迁移大模型到昇腾教程（Pytorch版）

已有国产AI芯片和Mindformers框架，基于昇腾910训练大模型，使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。

科技互联人生·2025-03-03 01:42

微信小程序毕业设计大全

微信小程序健身房课程预约系统6638微信小程序投票系统6640微信小程序小说阅读推荐系统6641微信小程序垃圾分类识别系统（语音识别，拍照识别）qt-93982微信小程序网上书店qt-93982微信小程序在线购物系统

QQ1305637939·2025-03-03 00:39

大模型微调入门（Transformers + Pytorch）

输出：我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型，普通机器都能运行。

昵称不能为null·2025-03-03 00:06

计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）

从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！

emmm形成中·2025-03-03 00:03

【2025】项目开发周期中的“多环境”理解

：隔离项目在不同环境下的运行实况，每个环境互不影响；区分开发周期中的不同阶段：开发/测试/生产；优化项目内容日志只存放于本地机器或服务器，不输出在线上环境中；针对不同的环境可以进行参数调优【如JVM的堆内存大小

在努力的韩小豪·2025-03-02 22:24

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

探索 Mobile-Agent：X-PLUG 推出的创新型移动智能操作代理

目录前言一、项目概述二、主要功能1、操作定位2、自我规划3、自我反思4、多应用操作三、技术原理四、应用场景1、自动化移动设备操作2、移动设备性能评估3、提高移动应用程序适应性五、在线体验六、本地部署1.

寻道AI小兵·2025-03-02 21:17

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

DeepSeek 开源狂欢周（四）DualPipe与EPLB双弹齐发，训练效率的“双引擎”加速器！

在DeepSeek开源周的第四天，DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相，它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持，还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。

OpenCSG·2025-03-02 19:56

教育培训APP开发全攻略：从网校系统源码搭建到功能优化的技术方案

本篇文章，笔者将从网校系统源码搭建到功能优化的角度，全面解析教育培训APP的开发技术方案，帮助企业和开发者更好地理解如何提升在线教育平台的性能与用户体验。

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:53

医疗陪诊APP开发实战：从互联网医院系统源码开始

2.预约系统：用户可以在线预约医生，实现智能化排队。3.问诊功能：支持在线问诊，方便患者与医生进行沟通。4.数据管理：用户的就医记录、药品信息等数据存储与管理。二、医疗陪诊A

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:52

互联网医院系统源码详解：陪诊问诊APP开发的技术路径

一、互联网医院系统源码概述互联网医院系统源码，通常是指可以支持医院在线就诊、远程问诊、在线开方、药品配送等功能的系统源码。

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:52

2022.2.10训练思维练习

//输出十进制1234对应的八进制和十六进制//#include//intmain()//{//printf("0%o,0x%x\n",1234,1234);//return0;//}//将一个四位数反向输出//#include//intmain()//{//intn=0;//scanf_s("%d",&n);//while(n)//{//printf("%d",n%10);//n=n/10;//

钟佩颖·2025-03-02 18:52

2022.2.12思维训练（入门c语言题）

//#include//intmain()//{////return0;//}//#include//intmain()//{//printf("%d\n",sizeof(char));//printf("%d\n",sizeof(int));////printf("%d\n",sizeof(long));//printf("%d\n",sizeof(double));//return0;//}/

钟佩颖·2025-03-02 18:52

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

|自然语言处理（NLP）之建模3、LLM大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part2）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part3）4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析

·2025-03-02 17:24

使用Semantic Kernel：对DeepSeek添加自定义插件

大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力，但它们通常是基于预训练的模型，其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件

归-途·2025-03-02 16:41

关于openAI接口的使用(个人学习总结)

OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型

暗雾飘扬·2025-03-02 16:38

JS宏案例：多项式回归

其基本原理是在线性回归的基础上，将自变量的幂次作为新的特征加入模型中，从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。

jackispy·2025-03-02 16:07

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

深度学习框架之主流学习框架

它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。以下是一些主流的深度学习框架及其特点：TensorFlow：由Google开发，是一个广泛使用的开源深度学习框架。

uu1224·2025-03-02 14:17

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型

DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了

黄阳老师·2025-03-02 13:10

指数移动平均（EMA）策略

在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。

Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Python：将CURL并一键转为python爬虫代码

Python：在线转Curl转其他语言：https://curlconverter.com/爬虫获取当前ip请求：https://www.httpbin.org/ip爬虫获取当前所用的user-agent

luoluosheng07·2025-03-02 13:06

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

单例模式---是 Spring 容器的核心特性之一

很多知识我只知道是什么；但是没有建立起来连接；今天就将单例和Spring容器就建立了密不可分的连接目录spring是怎么保证单例的1.IoC容器的缓存机制2.线程安全机制3.生命周期管理4.实例化过程示例代码注意事项在线程池中调用单例

飞升不如收破烂~·2025-03-02 11:23

【AI带来的机遇】

类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利，当前AI领域存在三大核心机遇：基础设施重构机遇（类比域名投资）AI大模型开源浪潮下，高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代

调皮的芋头·2025-03-02 11:18

如何用AI写程序

一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型

Honmaple·2025-03-02 11:46

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章：本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一：提示工程（PromptEngineering）（完整详细教程）_deepseekgguf-CSDN

搏博·2025-03-02 10:08

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练

LCG元·2025-03-02 09:58

volatile关键字

这里的变量包括类变量、实例变量，但不包括局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不存在线程竞争问题java内存模型（JMM）规定,所有变量都存储在主内存中，同时每个线程还有自己的工作内存。

SJLoveIT·2025-03-02 09:27

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法

在当今快速发展的物联网和边缘计算时代，如何确保部署于边缘节点上的AI推理模型能够及时、高效地进行在线更新，成为了技术团队面临的一项重要挑战。

墨夶·2025-03-02 08:25

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢？让我们一探究竟！

东方佑·2025-03-02 08:53

【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。

（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新）高效计算（如矩阵乘法）2.混合精度训练的原理核心思想

深度求索者·2025-03-02 08:20

高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用

YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进

向哆哆·2025-03-02 08:17

pytorch与深度学习随记——AlexNet

激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

清华计算机网络所教授张,清华大学计算机网络

《清华大学计算机网络》由会员分享，可在线阅读，更多相关《清华大学计算机网络(16页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

科研木头·2025-03-02 07:09

【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架

它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！

kakaZhui·2025-03-02 06:06

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