后训练量化第6页

盛科7132版本编译记录

7132编译总结：1.新增具有root权限的用户，rootfs系统编译时不能使用root，否则很麻烦，编译出来后命令使用会出问题useraddzhuwei_newpasswdzhuwei_newusermod-aGwheelzhuwei_newnano

狮子再回头·2025-03-23 01:55

[解决方案]word文档无法存放过长过大的visio图片

visio文件插入后，可能显示过大或不全，点击“图片工具”。调整下拉框中的高度/宽度，直到显示全visio图片.

狮子再回头·2025-03-23 01:25

Activity渲染完成第一帧时机

注意：ActivityLifecycleCallbacks的回调函数是执行结束后触发的，无法得到开始执行时间

brycegao321·2025-03-23 00:54

基于PyCATIA的工程图视图锁定工具开发实战解析

引言本文针对CATIA工程图设计中视图误操作问题，基于PySide6与PyCATIA库开发了一款轻量化视图锁定工具。

Python×CATIA工业智造·2025-03-23 00:24

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

AI学习手册合集｜零基础入门宝典

自从第一弹AI学习手册《DeepSeek入门到精通》火了后，清华大学接连发布多版AI进阶资料，即便零基础也能轻

2501_91234994·2025-03-23 00:53

3.20 补题（二分模板，反向搜索）

例如：6×66\times66×6的方阵（n=6n=6n=6），涂色前和涂色后的方阵如下：如果从某个000出发，只向上下左右444个方向移动

ZZZS0516·2025-03-23 00:20

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。

秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练

2401_87555420·2025-03-22 23:48

linux环境下安装Redis后却找不到./src/redis-server

原因是因为在执行make命令的时候失败了。失败的原因大概率是环境没有安装gcc命令。先安装gcc命令yum-yinstallgcc然后再进入到redis安装目录下执行makedistclean然后重新编译一遍make这次的编译过程时间就会长一些了。然后启动./src/redis-server

Lichenpar·2025-03-22 23:47

AWS SAP学习笔记-概念

ETL（Extract,Transform,Load）应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序，它主要负责从多个数据源提取数据，对数据进行转换和清洗，然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。

HainesFreeman·2025-03-22 23:16

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧

程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

“三分钟”看懂仓库质检 - WMS质检管理要点精华版(2-2)

在仓储管理中，上期我们说了收货前质检，这期我们来说说收货后质检。同样它也是确保货物质量的关键环节。

·2025-03-22 22:53

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案

几道之旅·2025-03-22 21:37

渗透测试-越权测试、sql注入

该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏，使得攻击者在获得低权限用户账户后，利用一些方式绕过权限检查，访问或者操作其他用户或者更高权限。

夜晚打字声·2025-03-22 21:36

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

python 列表排序

有些时候我们希望对列表进行排序后，列表可以保存我们排序后的结果，但是很多情况下我们只是希望通过列表的排序，临时的显示排序结果而已。所以对于列表的排序可以分为永久性的排序和临时性的排序。

rainynights·2025-03-22 21:33

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估

【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA

贫苦游商·2025-03-22 21:33

HTTP请求过程详解

重要：当用户输入URL后，浏览器首先解析域名，通过DNS查询获取服务器IP。接着通过三次握手建立TCP连接，如果是HTTPS还会进行TLS加密协商。

酥暮沐·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

SQL优化思想——不优化或许是最好的优化⓵哈哈，其实我几乎什么都没做

⓵啥没做就搞定Q：L老师，自从您为XXX平台做了SQL优化后，运行非常顺畅，您是做

梁敬彬·2025-03-22 20:59

华为静音模式指定联系人来电响铃

水果这个地方做的是很方便的，直接添加紧急联系人，什么声音都没有，只有指定人的电话铃声直接上结论，华为是不支持直接这样设置的，也就是水果里面静音后，打开紧急联系人，仍能收到电话的功能，鸿蒙现在没有，但是有一些间接实现的办法一个不算完美但有用的常见解决方案

修心光·2025-03-22 20:28

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

山西中考计算机评分软件

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SuRuiYuan1·2025-03-22 19:18

Nginx 在 Ubuntu 上的安装与配置指南

本指南将详细介绍Nginx的安装过程、安装后的检查方法、服务的管理以及基本的配置步骤，帮助你快速上手并正确使用Nginx。1.安装Nginx安装Nginx非常简单，只需使用以下

一回生二回熟·2025-03-22 18:14

YOLO算法全面改进指南（二）

本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

MQ总结

全局只有一个失败后把消息写入数据库表，后期通过定时任务扫描，再次发

·2025-03-22 18:20

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

DGPS原理作者：齐花Guyc(CAUC)文章目录Chapter.4GNSS定位技术分析——DGPS原理一、引言二、差分定位（DGPS）1.位置差分2.伪距差分GPS单差伪距GPS双差伪距3.载波相位平滑后的伪距差分

牵星术小白·2025-03-22 17:37

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试：案例背景项目名称：电商平台订单系统V2.3测试目标：验证"用户下单后30分钟未支付，订单自动关闭并释放库存"功能技术栈：SpringBoot+MySQL+Redis

进击的雷神·2025-03-22 17:04

Python——函数

对于转换得到的二进制小数，小数点后最多保留10位。小数点后不足10位，则输出这些位，尾部不补0；小数点后超出10位，则直接舍弃超出部分。

生如雪花·2025-03-22 17:33

OSI七层模型

等到达目的地后，再一层层解开，最终呈现给接收者。一、OSI七层模型简介：物理层-负责定义物理连接的电气、机械、过程和功能特性，如电压水平、电缆规格

_洛_神·2025-03-22 17:02

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

软件工程简答

什么是软件工程软件工程：将系统化的、规范的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护，即将工程化方法应用于软件。支持软件工程的根基在于质量关注点。软件工程的基础是过程层，将各个技术层次结合在一起。

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

Mysql 报错: (1364, “Field ‘id‘ doesn‘t have a default value“)

Cannotchangecolumn'id':usedinaforeignkeyconstraint在于主键id已存在外键关系,不允许随意修改主键的属性值,所以我们须得先把外键关联删除之后,在更改主键,主键更改完毕后,

Lonelypatients°·2025-03-22 15:23

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

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