多种训练策略第34页

LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step

LLaVACoT：让视觉语言模型逐步推理摘要1引言2相关工作3提出的方法4后训练性能5推理时间缩放6最新VLMs的比较7结论摘要大型语言模型在推理能力方面取得了长足的进步，特别是通过推理时间缩放，如OpenAI

UnknownBody·2025-02-22 16:08

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

Rocky006·2025-02-22 15:06

怎么实现全网站链接的HTTPS安全访问？

这个证书可以通过多种途径获得，通常需要向证书颁发机构申请。证书的作用是验证网站的身份，并启用

·2025-02-22 15:10

用 Python + LLM 实现一个智能对话

这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情：文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。

AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

STM32-i²c

它由Philips（现NXP）公司开发，具有多种优点，如简化的硬件连接、支持多个设备（最多127个设备共享同一总线）等。I²C是一种双线制协议，通常使用两根信号线：SCL（时钟线）和SDA（数据线）。

想要成为糕手。·2025-02-22 15:04

深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用

一、Domain设计目标与核心价值Domain是C++26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题：执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染

C语言小火车·2025-02-22 15:00

十月学习笔记

知识点什么是预训练模型预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。

木子不多余·2025-02-22 15:28

大语言模型基础

简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用

MatrixSparse·2025-02-22 15:27

AI前端开发的压力与应对：ScriptEcho等工具如何提升效率

本文将深入探讨AI前端开发环境下的压力来源，以及如何通过工具（例如ScriptEcho）和有效的应对策略来缓解压力，最终在AI赋能下实现高效、高质量的开发。……二、AI前端开发的压力挑战AI前

diemeng1119·2025-02-22 14:25

Java集合框架与线程安全：深入解析与最佳实践

目录一、Java集合框架概览二、线程安全挑战与解决方案典型线程安全问题示例传统同步方案现代并发集合解析三、性能对比与选型策略基准测试数据（单位：ops/ms）选型决策树四、最佳实践与陷阱规避五、未来演进趋势结语一

bdawn·2025-02-22 14:23

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

Web安全攻防入门教程Web安全攻防是指在Web应用程序的开发、部署和运行过程中，保护Web应用免受攻击和恶意行为的技术与策略。

白帽子黑客罗哥·2025-02-22 14:53

考前三小时背完，软考50过了！！

-知识点速记口诀1、风险潜在可能会担心，风险一定没发生，没有识别先入册，已经入册要分析，定性风险不可少，应急策略后审.计，验证有效和重估。

不是小盆友·2025-02-22 14:21

AI训练师团队管理运营思路

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-02-22 13:19

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展

DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

我叫补三补四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛

补三补四·2025-02-22 13:47

#变频器干扰：原因、影响与应对策略

在现代工业生产中，变频器作为一项具有划时代意义的技术成果，广泛应用于电气传动领域。它能精确调节电机转速，有效提升能源利用效率，为工厂自动化的发展立下汗马功劳。然而，随着变频器使用场景越来越多，它也带来了一个不可忽视的问题——干扰。变频器干扰不仅影响自身正常运行，还会对周围设备和整个系统的稳定性造成严重威胁。变频器干扰的传播途径主要有三种。第一种是空中辐射方式，变频器在运行过程中会产生电磁波，以这种

zhaojiebin·2025-02-22 13:16

RepVGGBlock实现

这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构，在推理时将其简化为单一的卷积层，从而显著提高

武乐乐~·2025-02-22 13:45

如何在 React 中测试高阶组件？

在React中测试高阶组件可以采用多种策略，以下是常见的测试方法：1.测试高阶组件返回的组件高阶组件本身是一个函数，它返回一个新的组件。因此，可以通过测试这个返回的组件来间接测试高阶组件的功能。

新茶十九·2025-02-22 12:43

大模型微调

以下是在本地部署使用LLaMA-Factory导出的LoRA模型，并通过Ollama运行的步骤指南：1.准备工作已训练好的LoRA模型:确保通过LLaMA-Factory导出了LoRA适配器文件（通常是

猴的哥儿·2025-02-22 12:42

【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署自己的 LLM大模型

训练垂直定制化的大模型需要大量数据，而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器，这是公司的命脉所在。本地部

AI大模型..·2025-02-22 12:40

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

然而，当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识，这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

实战：如何快速让新网站被百度收录？

要让新网站快速被百度收录，可以采取以下实战策略：一、网站基础优化网站结构清晰：确保网站的结构简洁清晰，符合百度的抓取规则。主导航要清晰，首页、分类页、内容页之间要有清晰的路径关系。

百度网站快速收录·2025-02-22 12:07

Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例

它提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等，并且支持多种语言。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。安

袁袁袁袁满·2025-02-22 12:05

linux监控指定进程

可以使用多种工具和命令来完成这一任务，其中ps、top、htop是最常用的。下面将详细介绍如何使用这些工具来监控进程，并对每个步骤进行详细解释。

·2025-02-22 11:06

前言——25机械考研复试专业面试问题汇总机械复试超全流程攻略机械复试看这一个专栏就够用了！机械复试调剂英语自我介绍口语专业面试常见问题总结机械保研面试

浅尝辄止：即便某些攻略提到了复试的各个环节，但在具体细节和应对策略上往往一带而过，缺乏深度和实用性。2、缺乏深入

一个 00 后的码农·2025-02-22 11:34

AI DMP 数据基建：如何利用数据提升营销效率

通过结合人工智能技术，DMP能够更精准地构建用户画像，优化营销策略，提高广告投放效率。文章还探讨了

AI天才研究院·2025-02-22 11:32

接口测试工具：Postman、Apifox、Apipost分析

以下是对这三个工具的比较分析：一、Postman特点与优势：支持多种请求方式：包括GET、POST、PUT、DELETE等，满足多种API测试需求。可视化界面：提供直观的界面，方便用户进行操作和管理。

优联前端·2025-02-22 11:32

Canva迁移策略深度解析：应对每日5000万素材增长，从MySQL到DynamoDB的蜕变

随着数字化设计的蓬勃发展，Canva作为一款备受欢迎的在线设计平台，面临着日益增长的用户生成内容挑战。每天，平台上新增的素材数量高达5000万，这对数据库系统提出了前所未有的要求。为了应对这一挑战，Canva决定对其数据库系统进行一次重大迁移，从传统的MySQL转向高性能、可扩展的AmazonDynamoDBNoSQL数据库服务。MySQL的挑战MySQL作为一款关系型数据库，在许多应用场景中表现

微服务技术分享·2025-02-22 11:58

猎板讲堂：无刷电机调速控制的挑战与解决方案

无刷电机调速控制是电机控制领域的基本要求，涉及到多种控制方式，包括电位器调速、PWM调速和分段速度调速。本文结合作者近20年的电机驱动开发经验，分享在高速无刷电机无级调速中遇到的问题和心得。

lboyj·2025-02-22 11:58

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，旨在让开发者能够构建和训练各种深度学习模型。

AC使者·2025-02-22 10:57

人工智能训练师如何做文本数据标注？

在人工智能训练中，文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。

小宝哥Code·2025-02-22 10:27

LangChain-基础(prompts、序列化、流式输出、自定义输出)

LangChain-基础我们现在使用的大模型训练数据都是基于历史数据训练出来的，它们都无法处理一些实时性的问题或者一些在训练时为训练到的一些问题，解决这个问题有2种解决方案基于现有的大模型上进行微调，使得它能适应这些问题

JolyouLu·2025-02-22 10:55

Python应用算法之动态规划理解和实践

灵活性：适用于多种问

大数据追光猿·2025-02-22 10:53

网络协议如何确保数据的安全传输

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文网络协议通过多种技术手段确保数据在传输过程中的安全性，主要包括数据加密、完整性校验、身份认证、防重放攻击等机制。

互联网之路.·2025-02-22 10:23

开源数据平台构建：从0到1搭建企业级数据平台系统

然而，由于不同行业领域需求的差异性、不同数据规模和复杂度等多种因素的影响，制造出具有高质量、低延迟、易扩展、可靠、安全、易用的数据平台也面临着巨大的挑战。

AI天才研究院·2025-02-22 10:51

工业软件领域通过Build in Public吸引企业客户员工参与、完善算法并突破关键技术的方案

一、策略设计：精准锚定企业客户核心需求（一）目标定位在工业软件范畴，企业客户员工，例如工程师、技术主管等，作为软件的直接使用者，对于软件的优化与革新有着关键作用。

tuan_zhang·2025-02-22 10:51

撰写文献必用的评价指标之DCA决策曲线

单因素多因素分析单因素分析多因素分析三、R语言程序代码代码解释总结前言在智慧医疗中，深度学习模型用于疾病预测等任务，DCA决策曲线能将模型的预测结果与不同阈值下的临床决策相结合，直观展示在不同疾病概率阈值下，采取某种诊断或治疗策略所

小辉同志·2025-02-22 10:19

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

行情管理小程序，助力企业轻松应对市场波动

小程序可以接入多种数据源，实时更新市场行情信息；行情管理小程序能够对市场数据进行分析，并生成趋势预测；小程序无需下载安装，用户可以通过手机随时随地访问。

汇匠源·2025-02-22 09:11

网络安全正确错误行为网络安全的误区不包括

在网络安全形势与合规双重挑战下，制定网络安全策略成为企业计划的一个重要方面。但许多企业在制定安全策略时难免走入误区。接下来让我们盘点企业在制定网络安全策略中的10个误区。

Hacker_LaoYi·2025-02-22 09:40

缓存-算法

以下是常见算法的深入解析、实现细节及优化策略。一、常见缓存算法概览算法名称核心思想适用场景复杂度优缺点FIFO淘汰最早进入缓存的数据顺序访问模式O(1)实现简单，但对热点数据不敏感。

HBryce24·2025-02-22 08:38

python审计底稿_代码分享：用Python编写的多协议弱密码审计工具集

在实际的工作中，我们还需要对多种常见的协议定期进行弱密码审计。

weixin_39989215·2025-02-22 08:35

【原创】Ubuntu 22安装nexus私服

Nexus提供了多种类型的仓库管理，包括代理远程仓库、托管内部构件的仓库以及用于快照版本和发布版本的仓库。

赵庆明老师·2025-02-22 08:05

如何评估代理IP服务对AI大模型训练的影响

2023年某头部AI公司的内部报告显示，在分布式训练场景下，因代理IP配置不当导致的算力浪费平均达15%。工程师们往往更关注GPU型号或算法优化，却容易忽略网络链路这个隐形变量。

·2025-02-22 08:33

IDE（集成开发环境）

作用：为程序开发提供全面的开发环境，集成了多种工具和服务，帮助开发者高效编写、调试和管理代码。

今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-02-22 07:00

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型，并通过TorchServe在本地进行部署，实现模型的快速推理。

SYC_MORE·2025-02-22 07:57

18、《SpringBoot+Redis整合、分布式缓存与Session共享方案》

本文深度剖析SpringBoot与Redis的整合实践，从基础配置到高阶应用，覆盖缓存雪崩/穿透防御策略、Redisson分布式锁实战、跨服务Session共享方案等关键场景，助你构建高性能、高可用的分布式系统

wolf犭良·2025-02-22 06:54

SD模型微调之LoRA

好评笔记·2025-02-22 06:22

Oracle 12c中分区表的部分索引

一、引言在处理大型数据集时，分区表是一个常见的策略，它通过将数据分割成更小、更易于管理的部分来提高查询性能和维护效率。然而，传统上，当我们对一个分区表创建索引

安呀智数据·2025-02-22 06:51

linux远程root登录服务器报权限不足(permission denied)，什么原因？

在Linux系统中，如果你遇到远程登录时使用root用户报权限不足的错误，而普通用户可以正常登录，这通常是由于系统配置或安全策略限制了root用户的远程登录。