多卡训练第8页

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

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

如何写一个电梯程序？

现在的民用高层电梯多采用微机控制方案，冗余速度和群控能力都很强大；而且民用高层电梯属于特种设备，需要有资质厂家和人员才可以安装和运维。这使得它的专业性进一步变强。显而易见小编也干不了那么专业的事情

电气外传·2025-03-17 16:07

【数据结构】近期博客大思想（2）面向使用出发

3.分而治之:大不了多篇小文章整合成一篇大文章……一大篇分成四五小篇轻轻松松搞定！4.遍历

泡泡大虾·2025-03-17 15:33

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

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

C Sharp委托、事件、多线程

文章目录委托（Delegate）——你的“遥控器”事件（Event）——安全的“通知系统”多线程（Multithreading）——“同时做多件事”委托（Delegate）——你的“遥控器”是什么？

微笑伴你而行·2025-03-17 13:48

Moonlight Stream 和 SteamLink 远程串流失败问题解决

远程串流失败问题解决问题描述在使用MoonlightStream或者SteamLink进行远程串流时，如果远程PC重启，或者被其他设备使用远程桌面(mstsc,rdp)登录过，则会出现串流失败的问题:SteamLink:锁屏界面卡弹窗

橙橙橙橙辰·2025-03-17 13:48

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

学习SpringBoot过程中常见问题汇总及多工程项目使用 IntelliJ IDEA 打开

一：SpringBoot:redisClientine.test.serviceImpl.RedisServiceImplrequiredabeanoftype‘com.examp1:没有自动注入导致。service类上面没有@service注解或者mapper上没有@Repository注解，但是这种情况比较少见，一般不会忘记。2:配置了mybatis，但没有指定扫描的包。（1）直接在生成出来的

KunQian_smile·2025-03-17 12:11

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

【前端】如何依靠纯前端实现拍照获取/选择文件等文字识别OCR技术

支持多框架编译，如Vue、React等，这里展示步骤为React开发。

爱上大树的小猪·2025-03-17 11:01

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

嵌入式SDIO 总线面试题及参考答案

SDIO卡的功能类型有哪些（如Wi-Fi、蓝牙、GPS）？SDIO总线时钟信号（CLK）的作用及典型频率范围SDIO协议中的OCR寄存器作用是什么？如何通过CMD5获取卡

大模型大数据攻城狮·2025-03-17 10:56

Your Battery Is a Blast! Safeguarding Against Counterfeit Batteries with Authentication 介绍

论文共有两个作者，一个是FrancescoMarchiori，来自意大利帕多瓦大学的Padua分校，其电子邮件地址为fr

XLYcmy·2025-03-17 10:26

【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

解锁健康密码：拥抱养生，重塑生活

多摄入富含膳食纤维的粗粮，像燕麦、糙米，它们能促进肠道蠕动，预防便秘，降低心血管疾病风险。新鲜的蔬果更是必不可少，菠菜、橙子等富含维生素与

yy0821yy·2025-03-17 09:24

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

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

Google Gemini 大模型技术架构剖析

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini，它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力

musicml·2025-03-17 08:15

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（13）.光纤通信中的色散管理

模态色散模态色散主要发生在多模光纤中。多模光纤允许多个模式同时传播，但由于每个模式的传播速度不同，导致不同模式的光在光纤中传播的时间不同。这种时间差会导致信号的展宽，从而引起失真。

kkchenkx·2025-03-17 07:05

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

docker compose的使用

以下是关于DockerCompose的详细使用指南和核心功能解析：一、DockerCompose核心价值DockerCompose是用于定义和编排多容器应用的工具，通过YAML文件实现以下功能：•一键启停

LCY133·2025-03-17 06:00

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

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

[rust] rust学习

它允许多个Rust项目共享Cargo.lock、依赖项和target/目录，提高编译效率，并且适用于多包管理、模块化开发。为什么使用Rust工作空间？Rust工作空间适用于以下场景：管理

1nv1s1ble·2025-03-17 05:47

python记录运行时间_计算python程序运行时间

本文介绍三种方法用来计算python程序的运行时间，考虑多现在计算机都是多进程执行环境，本文介绍的方法，前两种统计了其它进程的时间，实际上是python程序执行开始和结束的时间，只有最后一个方法，是计算的

weixin_39668408·2025-03-17 05:47

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

2018移动端“事件交互篇-远程实战开发课程”

weixin_44215351·2025-03-17 04:08

移动端“事件交互篇-远程实战开发课程”

qq_42672664·2025-03-17 04:37

普通人如何在2025年入百万!? 中国CSDN一定能给你答案

我今年又再次更新了超级多干货-每日更新的：极致助力让新手就算是六十岁的新手也能让你年入百万！

AI黑客·2025-03-17 02:58

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

实验采用A800机器，测试双卡部署以及四卡部署的模式，推理框架采用vllm，关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下：模型名称参

源泉的小广场·2025-03-17 01:49

Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2（附完整代码）

这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的，尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。

资源补给站·2025-03-17 01:16

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度（秩），直接影响可训练参数数量

新说一二·2025-03-17 00:43

C++设计模式-原型模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

该模式在C++中通常借助拷贝构造函数或克隆接口实现，特别适用于以下场景：对象初始化成本高昂（如需要读取大文件）；系统需要动态生成多

牵牛老人·2025-03-17 00:09

最短路算法

多源最短路：就是不固定起点的最短路。其中Floyd就是求多源最短路的。Floyd算法流程首先我们可以先枚举中间节点kkk,然后再枚举经过这个中间节点的起点和终点。

Emplace·2025-03-17 00:39

数据结构与算法-图（绪论图论基本概念）

哈哈哈，这算不了什么，我们接下来要看到的图的概念才叫多，没关系，勤奋和时间会让你记住他们，内心只需要告诉自己，加油，我能行，就一定能学会图。

可爱的野指针·2025-03-17 00:38

实验六多cache一致性——监听协议_多核Cache一致性

经过这么多篇文章的介绍，我们应该已经对Cache有一个比较清晰的认识。Cache会面临哪些问题，我们该怎么处理这些问题。现在我们讨论多核Cache一致性问题。

weixin_39576336·2025-03-17 00:07

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。

max500600·2025-03-16 23:04

【算法每日一练]-图论篇14 欧拉路径，欧拉回路

（每个点都经过一次就是旅行商问题）预备知识：有向图有欧拉路径：等价于：非0度节点连通，且所有节点入度等于出度(欧拉回路)或有n-2个节点入度等于出度，另外两个节点一个多1一个少1无向图有欧拉路径：等价于

希望你变强啊·2025-03-16 23:04

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，

a小胡哦·2025-03-16 23:02

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