多卡训练第6页

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的

三谷秋水·2025-03-19 09:09

java文件分块上传,OkHttp文件上传（2）：实现文件分块上传

前言分块上传和断点下载很像，就是讲文件分为多份来传输，从而实现暂停和继续传输。

陈章玉·2025-03-19 08:09

Xshell7连接Debian12系统，中文显示乱码，解决办法一览！

修改字符编码：进入Terminal选项卡。在Character

·2025-03-19 07:24

从零到一揭秘微信小程序标签切换：tab-item、data-tab 和 bindtap 的奇妙冒险

无论是电商列表、任务管理，还是本文中的“比对进程”页面，如何优雅地实现选项卡切换？答案藏在tab-item、data-tab和b

小丁学Java·2025-03-19 06:52

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

无线数据网关自动化测控的LoRa-4G混合网络串口升级、信号扩展高效物联传输网络

数据发送方式灵活多

河北稳控科技·2025-03-19 06:50

网站源码模板网站网页代码大全下载

企业网站源码5000多套：Yunbul

非凡网站·2025-03-19 06:17

静态网页模板静态网站模板下载

企业网站源码5000多套：Yunbuluo.Net一、静态网页模板的优势（一）加载速度快静态网页模板的核心优势在于其轻量级的结

非凡网站·2025-03-19 06:17

Notepad++绿色版：便携高效的代码编辑器

它支持多种编程语言的语法高亮、宏功能、增强的查找和替换、多文档界面、插件支持、编码转换、智能提示、个性化设置以及轻量级运行。

FasterThanMind·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:26

【Java】ReadWriteLock浅谈

一，概述在多读少写的场景下，可以使用读写锁优化性能。读锁本质是一种共享锁，即，如果ReadLock获取锁成功，只会阻塞WriteLock锁的获取，不会阻塞其它线程ReadLock锁的获取。

风起云涌~·2025-03-19 04:52

【Java】StampedLock浅谈

1，概述在多读少写的环境，相比于ReadWriteLoock，StampedLock性能更胜一筹。试着想一下，如果使用ReadWriteLoock，当1万个读请求过来时，写的操作插入，就会被阻塞。

风起云涌~·2025-03-19 04:52

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。

·2025-03-19 03:50

langchain多人对话

特点：仅有一条生效（如多次发送会覆盖之前的设定）不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage（用户消息）作用：表示真实用户在对话中的输入内容，是用户与模型交互的直接信息。

牛不才·2025-03-19 02:10

基于STM32单片机的人脸识别电子密码锁RFID刷卡门禁锁设计+红外避障检测人流量液晶显示设计DIY25-147

红外人流量统计+人脸识别(管理)+RFID刷卡+密码可设+TFT屏+舵机+蜂鸣器+矩阵按键本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、1.44寸TFT彩屏、红外避障传感器、人脸识别模块、RFID射频卡读写模块

通旺科技·2025-03-19 00:53

从FFmpeg命令行到Rust：多场景实战指南

FFmpeg作为功能强大的多媒体处理工具，被广泛应用于视频编辑、格式转换等领域。然而，直接使用FFmpeg的命令行界面（CLI）可能会遇到以下挑战：命令复杂度高：FFmpeg的命令行参数众多且复杂，初学者可能难以掌握，配置错误时调试困难。集成困难：在Rust等现代编程语言中，直接调用FFmpeg的C语言API需要处理复杂的内存管理和安全性问题，可能引发内存泄漏、非法访问等问题。为了解决这些问题，R

Yeauty·2025-03-19 00:51

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第一篇

蜷缩在杭州15平米的出租屋里，银行卡余额仅剩几个月的工资——这是我作为Java开发‘流水线工人’的第三年。但大半年后，我手握3个大模型Offer入职AI公司，薪资涨幅30%。

智码工坊·2025-03-19 00:20

String类

2.常用方法2.1字符串构造String类提供的构造方式非常多，常用的就以下三种：publicstaticvo

墨香染城城·2025-03-18 22:45

健康养生：开启活力生活之门

遵循均衡饮食原则，多摄入蔬菜水果，它们富含维生素、矿物质与膳食纤维，为身体提供必要养分。像菠菜、苹果，堪称营养宝库。全谷物食品，如燕麦、糙米，能缓慢释放能量，让我们保持活力。

lanlande33·2025-03-18 22:10

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展

hy098543·2025-03-18 22:40

分析Windows操作系统的容量为什么会越来越大？

多场景支持：Windows需兼顾个人电脑、工作站、游戏设备、企业服务器

网硕互联的小客服·2025-03-18 20:01

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

【Java教程】Day13-05 正则表达式：贪婪与非贪婪匹配

默认情况下，正则表达式使用贪婪匹配，即尽可能多地匹配字符。有时，我们希望匹配尽可能少的字符，这时就需要使用非贪婪匹配。

即刻提优·2025-03-18 19:18

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。

·2025-03-18 18:07

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行

He.Tech·2025-03-18 18:39

泛域名SSL证书详解

不管有多少、层级多复杂，都能靠这个证书来保护安全。企业就不用一个个给子域名单独弄SSL证书了，省了好多时间、钱和管理的麻烦事儿。它是怎么工作的呢？

·2025-03-18 18:33

字节一面，面试官说自我介绍的时间太长了。。

她以为字节的自我介绍是卡秒表的。后来复盘才意识到，她自己确实把“简洁版”自我介绍讲成了“故事会”，结

·2025-03-18 17:02

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

yolov8的第一次实验报告

datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

9、STL中的multimap使用方法

适合用于一对多的更新。允许多个键拥有相同的值。基于红黑树。multimap特性键允许重复：允许多个键有相同的值。无[]运算法：禁止用下标访问，因为键不唯一。排序：默认升序规则，可以自定义。

周Echo周·2025-03-18 14:45

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

一、浏览器指纹：数字身份追踪的底层逻辑浏览器指纹通过收集设备参数（如Canvas渲染特征、字体列表、WebGL硬件信息等）生成用户唯一标识，无需Cookie即可实现精准追踪。根据EFF研究，其识别准确率可达90%以上。▶核心技术解析Canvas指纹：不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值，成为主流追踪手段WebGL指纹：提取GPU驱动版本等硬件信息，构建设备画像环境参数交叉验证：时区、屏幕分辨率、

Hotlogin·2025-03-18 13:07

RAID10怎么创建？RAID10创建详细步骤

RAID10创建步骤主要有7步：1.硬件准备；2.配置RAID卡或存储设备；3.选择RAID级别；4.添加硬盘到RAID10组；5.添加硬盘到RAID10组；6.保存并退出配置；7.初始化RAID10阵列

·2025-03-18 13:28

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

23章12节：抽样的蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法作为一种基于随机抽样的数值计算技术，在工程、金融、统计、物理等众多领域中得到了广泛应用。该方法通过对大量随机数的模拟，来解决那些难以解析求解的问题。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-18 11:18

应用广泛的2.4G无线私有协议射频PA芯片盘点

集成了多协议2.4GHz收发器、Arm®Cortex®-M4FCPU和闪存程序FLASH。支持蓝牙BLE、802.15.4和2.4GHz私有协议等多种协议。

番茄老夫子·2025-03-18 11:16

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