原版训练记录

Celery + Redis交互过程探究

过程可以参考文章第三段，这里直接上结论：1、当发起一个task时，会向redis中插入以"celery"为key一条列表类型的记录。

蓝绿色~菠菜·2025-03-25 09:16

大模型推理能力的局限性

这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Linux：一些命令记录

netstat-antp|grep-i27017|awk'{print$5}'|cut-d:-f1|sort|uniq-c|sort-n查看磁盘大小du-sh/usr/local/*查看剩余内存：free-mlinux下获取占用CPU资源最多的10个进程，可以使用如下命令组合：psaux|head-1;psaux|grep-vPID|sort-rn-k+3|headlinux下获取占用内存资源最多

dingcho·2025-03-25 07:06

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

CentOS7 yum源修改为阿里，配置阿里epel源

yum主要管理基于rpm的软件包，Centos先将发布的软件放置到YUM服务器内，然后分析这些软件的依赖属性问题，将软件内的记录信息写下来（header）。

萌褚·2025-03-25 07:03

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

win10下使用msys+vs2019编译ffmpeg源码

官网下载MSYS2工具安装MSYS2编译FFMPEG所需的依赖依次安装以下工具（安装的过程中可能出错，可能原因是没有安装最新的MSYS2工具，比如会提示key过期等，我在安装的过程中遇到了很多问题，但是忘记记录

lcyw·2025-03-25 05:22

版本控制GIT的使用

2.配置Git安装完成后，你需要配置你的用户名和邮箱地址，这些信息会与你的提交记录关联。gitconfig--globaluser.name"你的用户名"gi

木子0204·2025-03-25 05:49

【leetcode hot 100 153】寻找旋转排序数组中的最小值

若左边有序，先记录最左边的元素未最小值（可能存在没有变化的数组：最左边为最小），再往右找最小的数；否则右边有序，说明变化在左边，继续往右边寻找。

longii11·2025-03-25 05:48

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景

·2025-03-25 04:10

CH32V208GBU6沁恒协议栈BUG:在主机Write的同一包notify会造成主机一直Write不成功；最终还是用心跳包来解决

从事嵌入式单片机的工作算是符合我个人兴趣爱好的,当面对一个新的芯片我即想把芯片尽快搞懂完成项目赚钱,也想着能够把自己遇到的坑和注意事项记录下来,即方便自己后面查阅也可以分享给大家,这是一种冲动,但是这个或许并不是原厂希望的

cheng@yi·2025-03-25 04:39

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

【数据仓库】数仓维度建模中的事实表核心概念与实践案例

一、事实表的核心概念1.事实表的定义与组成定义：记录业务过程的具体度量值，是维度建

小技工丨·2025-03-25 03:34

SQL HAVING子句

1实践1.1缺失的编号图连续编号记录表t_seq_record需求：判断seq列编号是否有缺失。SELECT'存在缺失的编号'ASresFROMt_seq_recordHAVINGCOUNT(*)!

黄名富·2025-03-25 03:03

SQL中where与having

where和having的执行顺序where早于groupby早于havingwhere子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在groupby子句和having子句前，而having子句在聚合后对组记录进行筛选

小应的每天进步史·2025-03-25 03:03

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致

test猿·2025-03-25 03:32

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！

·2025-03-25 00:02

Python字符串对齐哲学探微与东方字符补偿算法（授权DeepSeek撰写）

英文原版，原汁原味，才是寻根溯源的正统。地址：https://www.python.org/F

梦幻精灵_cq·2025-03-25 00:12

从沈抖到谢广军，百度智能云何时“云开月明”？

今年2月，百度智能云全员会上沈抖向友商“开炮”，表示DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品，是字节跳动的豆包，理由是其训练成本和投流成本都很高。

互联网江湖·2025-03-25 00:39

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

希冀操作系统实验四段式存储管理

目录一.补全代码及分析二.思考题三.总结一.补全代码及分析申请进程apply()函数完成了新开进程的功能，同时还记录了该进程需要的内存空间段数和每段的具体大小，你需要补全该函数。

ssr——ssss·2025-03-24 22:01

Leetcode算法小白刷题整理记录

Leetcode算法小白刷题整理记录一、数组与字符串二、Leetcode算法记录一、数组与字符串1.二分查找2.排序法一、数组与字符串1.二分查找1.循环退出条件，注意是left<=right，⽽不是left

bbbbbaiyang·2025-03-24 22:30

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025

Edward-tan·2025-03-24 22:59

算法刷题整理合集（七）·【算法赛】

本篇博客旨在记录自已的算法刷题练习成长，里面注有详细的代码注释以及和个人的思路想法，希望可以给同道之人些许帮助。

乌云暮年·2025-03-24 22:28

Python Django入门(建立项目)

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识

钢铁男儿·2025-03-24 22:58

c语言删除sqlite一行,SQLite Delete详解及实例代码

SQLiteDelete详解SQLite的DELETE查询用于删除表中已有的记录。可以使用带有WHERE子句的DELETE查询来删除选定行，否则所有的记录都会被删除。

玩代码的董大大·2025-03-24 21:20

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

SQLite Delete 语句详解

1.Delete语句概述Delete语句用于从SQLite数据库中删除记录。其基本语法如下：DELETEFROMtable_nameWHEREcondi

wjs2024·2025-03-24 20:43

mysql外键设置

；主要涉及以下处理：CASCADE,NOACTION,RESTRICT,SETNULL;下面简要概括下这4个设置适用的场景：1.CASCADE（级联操作）ONDELETECASCADE：当父表中的某条记录被删除

moxiaoran5753·2025-03-24 20:09

2.22-2.27刷题记录

2.22P1420最长连号-洛谷#includeusingnamespacestd;inta[10010];intmain(){intn,ans=0,l=1;cin>>n;for(inti=0;i>a[i];}for(inti=1;ians)ans=l;}coutusingnamespacestd;intmain(){inta,b,bi=19,yu;cin>>a>>b;yu=a*10+b;cout

山遥路源·2025-03-24 20:38

反射的作用

可以实时监测未知的类结构反射的基础实现:Class对象Class对象简单来说就是类的”身份证”对于每一个类来说比如(String,ArrayList),在JVM中都有一个对应的Class对象,这个Class对象记录了这个类的所有消息包括

·2025-03-24 20:21

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

YashanDB健康检查

健康检查也称为检查器，检查数据库的各个组件，如检测文件损坏、数据块损坏、redo日志损坏等，并生成一份报告，记录发现的错误以及错误带来的影响。

·2025-03-24 19:18

啸叫抑制（AFS）从算法仿真到工程源码实现-第一节-效果演示

aflyingwolf_pomelo·2025-03-24 18:55

解决后端的set-cookie无法写入浏览器的问题

写这篇文章用于记录一下，以免以后忘了。

yudaleng·2025-03-24 18:24

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有

boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{ publicvoidflatten(TreeNoderoot){ Listlist=newArrayList(); preorderTraversal(root,list); intsize=list.size()