多种训练策略第17页

弹性搜索引擎Elasticsearch：本地部署与远程访问指南

一、本地部署环境准备在开始部署Elasticsearch之前，需要准备以下环境：操作系统：Elasticsearch支持多种操作系统，如Linux、Windo

猴哥是肖鸿·2024-09-09 20:39

应对孩子磨蹭的最好方法，根本不是催催催

一起来看看拖延的真相，和相应的应对策略吧。01场景一：写作业磨蹭又拖拉每个写作业的孩子都是

安护成长新奇士·2024-09-09 20:36

前端框架有哪些如何选择和优缺点

目前市面上存在多种前端框架，每种框架都有其独特的优势和缺点。

大白菜程序猿·2024-09-09 20:37

小燕子的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 13 2021.10.27

小燕子的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day132021.10.27练习材料：Lesson13TheGreenwoodBoysTheGreenwoodBoysareagroupofpopsingers.Atpresent

小燕子ccy·2024-09-09 20:58

从零搭建一个可离线使用的可实时更新扩展信息的智能问答系统 llamaindex&LLama3大模型&RAG

之前对一件事很好奇，为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型，给他充分的参考信息做回复编辑。

千年奇葩·2024-09-09 20:06

绘本讲师训练营【29】16/21阅读原创《这是一本本》

27001苏淑芳图片发自App《这是一本书》从绘本馆借回来很久了，可是一直没有去看，今晚叫老二一起过来看，他还是不愿意看，哈哈，他正沉浸在孙悟空当中！那只能我自己看，这本蛮有讽刺意义，一只超级爱看书的猴子与一只整天只拿着电子产品的驴子，两个人之间的对话，非常简洁。驴子根本不知道书是什么，以为书可以滚屏、可以写博客、有鼠标、能发短信、玩微博、无线上网，哈哈，我们的猴子只是淡淡回答它“这是一本书”！于

sousoufa·2024-09-09 19:52

小丁的ScalersTalk第五轮新概念朗读持续力训练Day125-20200224

1.练习材料Lesson21DanielMendozaBoxingmatcheswereverypopularinEnglandtwohundredyearsago.Inthosedays,boxersfoughtwithbarefistsforprizemoney.Becauseofthis,theywereknownas'prizefighters'.However,boxingwasvery

丁丁水天·2024-09-09 19:40

Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据

如果你是一位大佬，看我前面的分享即可，相信你有自己的思路，或者已经有了成熟的策略，你需要的只是API接口来实现你的想法，前面的分享是你需要的，这些是给刚开始接触程序交易的朋友分享的。

财云量化·2024-09-09 18:29

如何在Flask中处理错误

由于篇幅限制，我无法直接撰写5000字的详尽文档，但我可以概述在Flask中处理错误的关键步骤和策略，并提供一些示例代码，帮助你理解如何在你的Flask应用中实现这些策略。1.

ac-er8888·2024-09-09 18:59

【playwright篇】page.query_selector() / ElementHandle 对象方法讲解

这个ElementHandle对象提供了多种方法来与页面上的元素进行交互，例如点击、填写表单字段等。Playwright提供了一个ElementHandle类来代表页面上单个DOM元素的句柄。

大卫软件测试·2024-09-09 18:57

一旦开始，就不要停下来，怕就怕，你明明不甘于平庸，又不去行动，不肯改变

参加了长投的小白训练营之后,发现关于理财的思维开始转变了,而且自己的行动力也随着小白营的进行而提高,以前自己都不相信自己可以每天早上晨读打卡,每天晚上爬楼看完记录,不管再忙我都坚持爬楼看完,这是从来没有过的事情

咸鱼毒舌煲·2024-09-09 18:54

如何从0开始搭建一个大语言模型并进一步训练微调?

生成式AI技术已成为产业升级的新晋引擎，加速推动数字经济高速发展，开发者则需要快速掌握生成式AI技能，并熟练掌握领先的工具平台，在竞争激烈的技术变革时代脱颖而出，实现“技术躺赢”。知识增强类大语言模型作为生成式AI技术的代表，也是最早进入我们工作和生活的落地场景，随着国内外各个大语言基础模型的快速更新迭代，我们生活中都或多或少在接触着大语言模型，如你手机的语音助手，或者国内热门生成式AI工具，都是

高校俱乐部·2024-09-09 18:26

大数据新视界--大数据大厂之MySQL 数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优的进阶策略与实际案例（2-2）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-09 18:26

Java性能优化传奇之旅--Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化：多维度策略打造卓越体验

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-09 18:25

如何获得京东优惠券?京东怎么领优惠券？

可以通过多种方式获得京东优惠券，以下是一些常见的方式：【高省】APP（高佣金领导者）是一个自用省钱佣金高，分享推广赚钱多的平台，2000万用户信赖的四年老平台，稳定可靠。

高省APP珊珊·2024-09-09 17:39

程序员如何平衡日常编码工作与提升式学习？--编程之路：平衡与成长的艺术

目录引言：正文：方向一：高效编码习惯与时间管理技巧方向二：提升式学习的策略方向三：职业发展与个人成长的和谐共生结束语：引言：在当今科技飞速发展的时代，编程已成为一项至关重要的技能。

青云交·2024-09-09 17:24

编程学习笔记秘籍：开启高效学习之旅

MicrosoftWord、WPS等）专业编程笔记软件（如Notion、Evernote等）在线代码托管平台（如GitHub、GitLab等）方向二：笔记结构设计分类标签化建立知识关联方向三：实践与复习策略实践复习策略结束语

青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之破解Java性能瓶颈！深入理解Parallel GC并优化你的应用

ParallelGC的工作原理2.配置ParallelGC3.监控和分析GC日志4.常见调优技巧5.持续迭代和优化结束语：补充考虑1.综合考虑吞吐量与响应时间2.评估和优化垃圾回收频率3.动态调整与自适应策略最佳实践定期基准测试与压力测试实时监控与告警机制探索替代垃圾回收器结论引言

青云交·2024-09-09 17:53

Java面试题--JVM大厂篇之深入了解Java虚拟机（JVM）：工作机制与优化策略

了解JVM的工作机制和优化策略，对于提升Java应用的性能具有重要意义。正文：一、JVM的基本工作原理要理解JVM，我们首先需要了解它的基本工作原理。JVM在运行时负责将Java字

青云交·2024-09-09 17:52

晨间日记2021-10-19

日程复盘：1、金句卡片1小时，心态训练营作业1小时，规划整理接近2小时，财务整理1.5小时。2、朋友圈和视觉元素未做，未做阅读和输出。原因分析：1、多做了规划和财务整理。

俩小羊·2024-09-09 17:04

python实现GUI开发

PyQt：一个功能强大的GUI库，支持多种平台，但是有一定的学习曲线。wxPython：一个跨平台的GUI库，功能强大，易于使用。

46497976464·2024-09-09 17:45

谷神

图片发自App对谷的理解有很多种，一种为山谷，借指道，因为在《老子》一书中常常把山谷作为道的代名词，例如“上德若谷”，“为天下谷，常德乃足”等等，那么为什么把道比做谷呢？因为谷象征了道所具有的特

羽田岚·2024-09-09 17:02

精彩纷呈宋王朝（第十六章，第三节）

赵昌言口才十分，智谋一流，在赵光义面前详细陈述了破敌策略，赵光义很是赞同，便下诏任命赵昌言为元帅，监护诸军征讨李顺。凤翔知州寇准获悉后，秘密向赵光义进言道：“赵昌言素有威名，又没有子息，不

司马吹风·2024-09-09 17:58

德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究

自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。

Encarta1993·2024-09-09 16:44

YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本

小李学AI·2024-09-09 16:14

【三】分布式训练---单机多卡与多机多卡组网（飞桨paddle2.0+）更加推荐spawn方式！

1.单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。

汀、人工智能·2024-09-09 16:14

睡前小想~

人有很多种，好人坏人，大方的，小心眼的，勇敢的懦弱的，还有一种却是爱偏执的人，说好听点是执着，说白点是太倔犟认死理，嗯，而我恰恰就是属于这后一种人，这，好吗？

爱在飘雪季节·2024-09-09 16:53

starrocks和clickhouse数据库比较

支持多种数据源的集成，并且可以与其他大数据技术（如Hadoop、Spark）协同工作。C

CodeMaster_37714848·2024-09-09 16:12

YOLOv8 只检测人只画框不要标签

参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入

waketzheng·2024-09-09 16:41

垂类大模型：领域专家参与的重要性

随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

【代码随想录训练营第42期 Day53打卡 - 图论Part4 - 卡码网 110. 字符串接龙 105. 有向图的完全可达性

目录一、个人感受二、题目与题解题目一：卡码网110.字符串接龙题目链接题解：BFS+哈希题目二：卡码网105.有向图的完全可达性题目链接题解：DFS三、小结一、个人感受对于两大基本搜索：深度优先搜索DFS遍历所有路径，每条路径都是一条路走到底，用于解决需要处理所有位置的情况；广度优先搜索BFS遍历最近相邻路径（常用邻接图，邻接表实现），用于用于求得最短路径，最小次数等。今天打卡题目个人感觉挺难，事

逝去的秋风·2024-09-09 15:07

【代码随想录训练营第42期续Day52打卡 - 图论Part3 - 卡码网 103. 水流问题 104. 建造最大岛屿

目录一、做题心得二、题目与题解题目一：卡码网103.水流问题题目链接题解：DFS题目二：卡码网104.建造最大岛屿题目链接题解：DFS三、小结一、做题心得也是成功补上昨天的打卡了。这里继续图论章节，还是选择使用DFS来解决这类搜索问题（单纯因为我更熟悉DFS一点），今天补卡的是水流问题和岛屿问题。个人感觉这一章节题对于刚入门图论还是挺有难度的，我们需要搞清楚DFS函数的作用，以及具体的代码书写，然

逝去的秋风·2024-09-09 15:37

图论篇--代码随想录算法训练营第五十一天打卡| 99. 岛屿数量（深搜版），99. 岛屿数量（广搜版），100. 岛屿的最大面积

99.岛屿数量（深搜版）题目链接：99.岛屿数量题目描述：给定一个由1（陆地）和0（水）组成的矩阵，你需要计算岛屿的数量。岛屿由水平方向或垂直方向上相邻的陆地连接而成，并且四周都是水域。你可以假设矩阵外均被水包围。解题思路：1、每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。2、遇到一个没有遍历过的节点陆地，计数器就加一，然后把该节点陆地所能遍历到的陆地都标记上。在遇到标记过的陆地节点和

热爱编程的OP·2024-09-09 15:06

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

大多_C·2024-09-09 15:05

揭秘GLM-130B爆火秘诀：颠覆性自回归填空和二维位置编码的训练黑科技

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

大多_C·2024-09-09 15:34

代码随想录算法训练营 Day5 | Hot100 | 53.最大子数组和 56.合并区间 189.轮转数组 238.除自身以外数组的乘积

Day5休息，看看hot100类DP或者前缀和问题53.MaximumSubarrayclassSolution{public:intmaxSubArray(vector&nums){if(nums.size()==1)returnnums[0];intcurrSum=0;intans=nums[0];for(inti=0;i&v1,vector&v2){returnv1[0]>merged;ve

火烧沙发土豆·2024-09-09 15:02

Linux 大文件和大量小文件的复制策略

在Linux上复制大文件或大量小文件时，可以根据文件的类型、数量以及硬件配置（如硬盘类型、CPU、内存）选择不同的复制策略，以提高复制效率。

爱吃瓜的猹z·2024-09-09 15:01

大家对人工智能的发展怎么看？

并且通过越多的数据和越长的训练，智能性会越来越高。那么这种智能怎么来评价其可用性，包括怎么训练，怎么集成，怎么选择呢？人工智能的基础在这个点上，我们谈一下要做到人工智能需要的几个必备条件。

川哥说运营·2024-09-09 14:01

【云原生】Kubernetes----ETCD数据的备份与恢复

目录引言一、ETCD数据备份（一）确定备份策略（二）使用etcdctl工具进行备份1.安装etcdctl命令2.设置ETCDCTL_API环境变量（三）执行备份二、数据还原（一）创建新资源（二）数据恢复

智能运维探索者·2024-09-09 14:00

国画教程，一练就会画写意荷花

画好荷花，并不是难事，历代大画家如徐渭、八大山人、吴昌硕、齐白石等为我们提供了很多学习范例，只要注意临摹、研究前人的优秀画作，吸收他们的长处，经常到生活中观察体会、掌握荷花的生长规律，循序渐进，多作训练

3dc1bee873d2·2024-09-09 14:28

RMAN备份恢复之NETBACKUP客户端存在多个策略

如果备份的客户端对应多个可用的备份策略时，必须指明使用的备份策略，，否则会导致备份错误的发生。

ckawt40802·2024-09-09 14:58

记忆力培训与记忆课

也就是说，要训练好记忆力，就要把见到的陌生的信息联想成自己脑子里熟悉的信息，通过夸张之类的方法，把信息在脑子里刻下印记，因为我们的大脑对新奇的事物总会印象深刻。今天不写书评，因为我

乌卓·2024-09-09 14:12

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

RedisStack十部曲之二：Redis的核心概念

文章目录键空间修改和查询键键过期遍历键空间客户端缓存在计算机科学中有两个难题客户端缓存的Redis实现跟踪模式的工作机制统一的键命名空间两种连接方式缓存策略Opt-in模式Opt-out模式广播模式NOLOOP

亻乍屯页女子白勺·2024-09-09 14:25

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

除了抱怨制度，我们还能做什么？

智慧（wisdom）狭义指高等生物所具有的基于神经器官的一种高级的综合能力，包含感知、知识、记忆、理解、联想、中庸、包容、决定等多种能力。

泽妈说·2024-09-09 13:45

学习之道

关键词：间隔重复，训练，深层组块要点：记忆过程本身就锻炼了创造力。训练，尤其是对学习材料中最困难的部分刻意训练，这样才能让那些拥有普通智力的人有机会上升到“天赋异禀”的境界。

爱丽丝成长日记·2024-09-09 13:58

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

即时通讯系统IM存储设计之基础表拆分 & 缓存策略的思考

本文主要围绕个人在设计IM中核心业务（信息收发）中的存储&缓存层的构建时的一些思考。苦逼大学生，才疏学浅，请多指教！基础表拆分事不宜迟，首先非常简单暴力的概括一下信息收发中表拆分的业务需求，无非就是：三关系表：user_to_user\user_to_device\user_to_session单消息表（每条消息所具有的信息）：msg(userId,sessionId,msgId,seqId,co

8tydegrees·2024-09-09 12:46

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