卷积神经网络回归模型

【2025美赛ABCDEF】2025年美国大学生数学建模竞赛思路、代码更新中.....

创新优化代码学习·2025-01-31 11:13

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年数学建模美赛时间序列预测模型详解思路解析和代码 2025年美赛（MCM/ICM）

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:12

MindIE Service整体介绍&快速上手

整体介绍是什么架构介绍MindIEService的安装部署安装部署MindIEService快速上手接口调用精度测试性能测试服务停止MindIEService整体介绍是什么MindIEService是面向通用模型场景的推理服务化框架

cc_beolus·2025-01-31 11:41

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

2025美赛A题完整代码+建模过程

模型构建参数定义:设定以下参数来描述楼梯的磨损及使用情况：N:楼梯的总磨损面积（平方单位，例如平方米）。A:楼梯每次使用时的接触面积（平方单位），例如，假设平均每人每次使用楼梯的脚步面积为A。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

本地部署Deepseek R1

最近DeepseekR1模型也是彻底火出圈了，但是线上使用经常会受到各种限制，有时候还会连不上，这里我尝试本地部署了Deepseek的开源R1模型，具体的操作如下：首先登陆ollama平台，Ollama.ollama

电棍233·2025-01-31 11:38

redis的内部编码和数据结构类型

1.redis原理reids使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现性能的内存数据库服务2.简化的工作流程发送命令，执行命令，返回结果3.单线程处理但处理快速的原因纯内存访问非阻塞I/O，redis使用

Chsavvy·2025-01-31 10:06

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL

天才代号23·2025-01-31 10:06

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

Pix2PixHD代码小白解读（4）——networks.py

Pix2PixHD_model.pyhttps://blog.csdn.net/qq_73991479/article/details/134762097networks.py文件集中展现了Pix2PixHD模型的主要内容

咖啡百怪·2025-01-31 10:34

Mybatis（Day 18）

数据持久化是将内存中的数据模型转换为存储模型，以及将存储模型转换为内存中数据模型的统称。

m0_73629914·2025-01-31 10:32

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。

無量空所·2025-01-31 10:02

趋势交易的经典模型有哪些？

趋势交易的核心在于识别并跟随市场趋势，经典的模型和策略通常结合技术指标、价格形态或量化规则。

人大博士的交易之路·2025-01-31 10:58

高效学习方法分享

1.高效学习的方法概述1.1金字塔学习模型想象一下，学习就像筑造一座金字塔。底层的知识打牢了基础，越往上走，留存率就越高。金字

网络安全我来了·2025-01-31 10:27

PennyLane: 探索量子计算的新里程

由PennyLaneAI团队开发，该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。

戴艺音·2025-01-31 09:23

软件工程概论试题三

A.现实性B.可验证性C.一致性D.正确性E.完整性正答：C2.下列开发方法中，()不属于敏捷开发方法,A.自适应软件开发B.螺旋模型C.水晶方法D.极限编程正答：B3.下列关于敏捷方法的叙述，错误的是

minaMoonGirl·2025-01-31 09:23

Deepseek两项关键发现：无需人类专家介入SFT、有自己

目前尚未实现AGI，主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型（LLM）的预训练规模就能实现突破

极道Jdon·2025-01-31 08:13

DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光

虽然DeepSeek的V3模型通过一些非常厉害的优化技术，让GPU的使用效率变得更高了，但这并不意味着像Google、OpenAI、Meta和xAI这些公司之前花大钱搞的大规模GPU集群就没用了。

极道Jdon·2025-01-31 08:13

Ubuntu上如何优雅下载huggingface上某个gguf模型文件

OS:Ubuntu22.04LTS需求：下载GorillaOpenfunctionsV2Q2GGUF模型到本地https://huggingface.co/gorilla-llm/gorilla-openfunctions-v2

晨欣·2025-01-31 08:40

GGUF 大模型文件格式

1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。

香菜烤面包·2025-01-31 07:04

ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf

说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。

abments·2025-01-31 07:34

万字长文解读生成式AI参考架构

本文介绍了构建端到端生产级GenAI应用的参考架构模型，涵盖了从UI/UX设计到多代理系统的各个方面，涉及AI模型的准备、调优、服务以及治理等关键环节。

俞凡 DeepNoMind·2025-01-31 07:32

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏：赋予小模型推理能力文章概括引用

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

零碎的知识点（十二）：卷积神经网络CNN通道数的理解！

卷积神经网络CNN通道数的理解！

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:31

pytorch小记（七）：pytorch中的保存/加载模型操作

pytorch小记（七）：pytorch中的保存/加载模型操作1.加载模型参数(`state_dict`)1.1保存模型参数1.2加载模型参数1.3常见变种1.3.1指定加载设备1.3.2非严格加载（跳过部分层

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

书生浦语第五期

基础作业完成以下任务，并将实现过程记录截图：配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中，部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程

晴斋1216·2025-01-31 06:27

LLM模型部署经验分享

LLM模型部署经验分享作者：大连理工大学李凯首先，你需要选择一个合适的部署平台，这可以是本地服务器、云服务提供商（如AWS、Azure、GoogleCloud等）、边缘设备或者特定的部署服务（如HuggingFaceHub

lewis_kai·2025-01-31 06:56

开源大模型（LLM）下载

1、找到对应的模型文件，比如Meta-Llama-3-8B，然后找到下载入口2、点击模型下载，有2种下载方式，这里我们通过git下载（注意由于模型文件一般都比较大，直接使用gitclone下载时会有问题

baidu_20834545·2025-01-31 06:25

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN

Alexquyun·2025-01-31 06:54

【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型：使用Ollama打造个人AI助手

一、简介DeepSeekR1是一个强大的开源语言模型，通过Ollama可以轻松实现本地部署。

大表哥汽车人·2025-01-31 06:23

《大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战》读书笔记

存储系统的数据模型：文件模型、关系模型和键值模型。3、分布式系统：数据分布、复制、一致性、容错。数据分布的方式：哈希分布和顺序分布。将数据分散到多台机器之后，需要保证多台机器之间的负载均衡。

weixin_36908057·2025-01-31 06:52

Deepseek又开源了颠覆性的新模型Janus-Pro

Deepseek又开源了颠覆性的新模型Janus-ProDeepseek真的是一点都不休息啊，除夕还发模型刚刚推出并开源了Janus-Pro，作为之前Janus的全面升级版，这次它不仅参数从1B扩展到7B

AI生成曾小健·2025-01-31 05:51

DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章

DeepSeek-Coder-V2-Instruct项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-Coder-V2-Instruct在当今快速发展的技术领域，持续关注模型的最新发展和趋势显得尤为重要

雷颖忱Fergal·2025-01-31 05:49

2024年大模型发展回顾与展望（上）

两年前，当大模型仍是一个相对陌生的概念，难以想象，今天它已经成为办公必备工具，席卷了各个行业，深刻改变着我们的工作方式。

Alsey_·2025-01-31 05:19

DeepSeek-V3模型：软件测试智能化的新篇章与挑战

最近，DeepSeekAI公司推出的DeepSeek-V3模型，凭借其卓越的文本处理能力、高效的推理速度以及多任务处理能力，为软件测试行业带来了一场前所未有的智能化变革。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-31 05:18

微服务架构设计基础之立方体模型

即立方体模型。立方

weixin_34349320·2025-01-31 05:45

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。

辞落山·2025-01-31 05:45

TensorFlow 简介

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。

九月十九·2025-01-31 05:14

SQLAlchemy

1.介绍SQLAlchemy以其对象关系映射器（ORM）而闻名，它是一个提供数据映射器模式的可选组件，其中类可以以开放式、多种方式映射到数据库——允许对象模型和数据库模式在一个从一开始就干净地解耦。

呀儿呦丶·2025-01-31 05:13

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。

辞落山·2025-01-31 04:11

谈谈信息安全治理模型

当我们学习ISO/SAE21434标准的时候，会看到网络安全治理（Cybersecuritygovernment）和网络安全管理（Cybersecuritymanagement）两个概念。然而该标准中并没有给出安全治理和安全管理的十分清晰的定义和描述。即使在安全社区内，似乎也是讲安全管理的多，讲安全治理的少。那到底两个概念是什么？两者的区别和联系又是什么呢？笔者通过调研发现安全治理、安全管理和安全

SOA开发者·2025-01-31 04:10

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法，但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在

kkchenjj·2025-01-31 04:39

使用Ollama和Open WebUI快速玩转大模型：简单快捷的尝试各种llm大模型，比如DeepSeek r1

Ollama本身就是非常优秀的大模型管理和推理组件，再使用OpenWebUI更加如虎添翼！

skywalk8163·2025-01-31 04:38

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4，直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT（梯度提升决策树）的代码示例。1.纯Python实现梯度提升

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

Unity基础包刚体FPS RigidbodyFirstPersonController 脚本研究

所以整个看下来都是一个比较完整的FPS模型，个人喜欢用这个刚体实现，因为以后用其他什么力都比较方便。下面上代码：//刚体FPS移动主脚本，用刚体和胶囊组件代替了CharacterControll

暗光之痕·2025-01-31 03:00

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

知识蒸馏是一种模型压缩技术，用于将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）。其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

校招154W！DeepSeek待遇和核心成员曝光！

更有平台显示，DeepAGI大模型实习生日薪高达500-1000元。尽管这些待遇与硅谷相比仍有差距，但已相当优厚。Dee