图像分类训练细节第9页

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员

Nifc666·2025-03-17 21:43

【sklearn 01】人工智能概述

这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

01-写在前面

若一味拖延，可能错失深入处理细节的机会，而且时间越久，当初的感受和体会也会淡去，相应的观点也可能会有出入。因此，现在就开始着手整理吧。你可能是项目中的开发能手，最佳情

·2025-03-17 20:58

第三篇从入门到专业：SQL标准语法详解与高效编码规范指南

（数据操作语言）——"搬家具"2.3DCL（数据控制语言）——"配钥匙"三、SQL书写规范（避免被同事吐槽）3.1基础排版规范3.2注释规范四、新手必看避坑指南4.1常见错误4.2安全操作建议五、实战训练

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:08

美国首例AI训练数据版权案：从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”

2025年2月11日，美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透（ThomsonReuters）诉罗斯（Ross）案作出部分简易判决，认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权

·2025-03-17 20:18

一文了解 Go 接口

接口存在的目的是定义规范，而规范的细节由其他对象去实现。

·2025-03-17 19:17

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

JVM常用概念之安全点

安全点是常见的JVM实现细节；在安全点处，mutator线程处于与堆交互的已知且定义明确的点。这意味着堆栈上的所有引用都已映射（在已知位置），并且JVM可以对所有引用进行解释。

剑海风云·2025-03-17 19:33

Go语言的数据结构

本文将详细探讨Go语言中的各种数据结构，包括数组、切片、映射、链表、树以及它们的使用场景与实现细节。一、数组1.1数组的定义在Go语言中，数组是

2401_90032081·2025-03-17 19:01

Vue 路由中 `routes` 配置项各个属性的详细讲解

细节：路径可以包含动态段，例如/user/:id，其中:id是一个动态参数，用于捕获URL中的值并传递给组件。支持通配符，如*，用于匹配所有路径。

遇见~未来·2025-03-17 19:31

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！

丶2136·2025-03-17 18:21

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

请注意，这个示例不会包含所有细节，比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现（WOA是一个元启发式算法，需要单独实现或引用现有库），以及CNN-Bi

2301_81121233·2025-03-17 17:21

LORA 微调大模型：从入门到入土

在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。

大模型.·2025-03-17 17:49

【源码阅读】olmocr中的prompts

目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil

海绵波波107·2025-03-17 17:46

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

这里是 Grok 3 为我规划的大学物联网工程自学计划！

我理解你可能希望我提供更详细的优化版本，包含更具体的技术细节、时间分配、资源推荐以及项目示例，以便让规划更具操作性。

王倚山·2025-03-17 16:44

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。

「已注销」·2025-03-17 16:13

前端开发：在vue中实现按钮倒计时功能

前言在vue中开发中，关于计时器的使用也是比较常见的知识点，如基于移动端的短信60秒倒计时按钮、阅读协议40秒等实际需求，很常见的需求也不复杂，主要是有些细节需要注意。

三掌柜666·2025-03-17 15:04

迪威 3D 模型发布系统：制造业产品展示革新利器

传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示，难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。

3D小将·2025-03-17 15:32

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

2025-01-15，由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有

·2025-03-17 15:12

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

一、研究背景近年来，语言模型（LMs）在大规模预训练的基础上取得了显著进展，其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而，随着模型规模的不断扩大，训练成本也急剧上升。

·2025-03-17 14:37

解析京东商品详情 API 接口 item_get

本文将深入探讨item_get接口的技术细节、使用场景以及相关实践经验。一、item_get接口概述item_get接口是京东开放平台提供的用于获

·2025-03-17 14:36

ChatGPT智能聊天机器人实现

技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架

云端源想·2025-03-17 14:57

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

确保训练集数量相同：通过resample函数，你可以确保正训练集和负训练集的数量相同，即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num，res

kimi-222·2025-03-17 14:24

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。

来自于狂人·2025-03-17 13:51

利用NFC增强用户体验：HarmonyOS Next的NFC应用指南

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。

SameX-4869·2025-03-17 13:49

Ollama 基本概念

通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业

前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47

软件开发面试题C#，.NET知识点（续）

它指的是将对象的状态（属性）和行为（方法）绑定在一起，并且将这些细节隐藏起来，只暴露必要的接口给外部使用。

.房东的猫·2025-03-17 13:17

IPC Kit基础入门：理解HarmonyOS的进程间通信架构

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。

SameX-4869·2025-03-17 12:13

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

Python（1）Python全方位指南：定义、应用与零基础入门实战

跨领域通吃‌：从Web开发到AI训练，覆盖90%以上技术场景。‌企业级应用‌：YouTube用Python处理视频推荐，NAS

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-17 10:31

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

【蓝桥杯每日一题】3.16 字符串展开

原题链接：P1098字符串的展开本体为模拟题，不过情况比较复杂，考验细节注意点：连续’-'，可能会出现一些奇怪的东西，例：7−−−−9a−b7----9a-b7−−−−9a−b(应为2−−−9ab2--

sudo rm·2025-03-17 10:28

为什么安装 SSL 证书后会显示无效？

新手在初次接触时，易混淆证书文件格式，或遗漏关键配置细节，使得证书无法被服务器正确读取，进而失效。二、证书已过期SSL证书存在有效期限制，短则1年，长不过数年。

·2025-03-17 10:29

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测

@金色海岸·2025-03-17 09:54

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to

deepdata_cn·2025-03-17 08:16

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势，包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

使用python去编写PDF转换成为EPUB以及MOBI工具

今天，我们将深入分析一个使用Python和wxPython开发的PDF转换工具，探讨其实现原理和技术细节。

winfredzhang·2025-03-17 08:43

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景

facaixxx2024·2025-03-17 06:01

.NET/C# 生成二维码

大家好，在本章是如何通过.net/C#来生成二维码首先大家还是需要仔细阅读这篇文档有小细节就需要注意大家需要生成一些类，把我的方法复制进去，如果不想添加类的话，大家需要再主代码上更改引用信息找到我们所添加的方法不适用于零基础的朋友

~请叫我小祸害~·2025-03-17 06:27

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式对比学习笔记

抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象。单一职责：是指一个类只负责一个主要任务，避免因一个类负责两个以上任务时，修改其中一个任务代码导致另一个任务代码受到连带影响。

idgoodbye·2025-03-17 06:53

新手村：数据预处理-特征缩放

特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

CTP开发爬坑指北（四）

CTP开发中有很多需要注意的小细节，稍有不慎就会出问题，不然，轻则表现与预期不符，重则程序崩溃影响策略盈利。本系列将容易遇到的坑列出来，以供开发时参考，如有疑义之处，欢迎指正。三人行，必有我师焉。

开心秋水·2025-03-17 05:49

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