多GPU训练第12页

清华大学《DeepSeek学习手册》（全6册），一键整合安装包本地部署教程

清华的专家们毫无保留，分享了超多实用技巧，从避免AI幻觉的小窍门，到设计超棒提示语的秘籍，共104页，全是能直接上手的

2501_90737257·2025-03-04 22:39

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。

衣衣困·2025-03-04 22:36

代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02

99.岛屿数量注意深搜的两种写法，熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里，才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法，第一种写法为什么会超时，如果自己做的录友，题目通过了，也要仔细看第一种写法的超时版本，弄清楚为什么会超时，因为你第一次幸运没那么想，第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]

Rachela_z·2025-03-04 21:00

六足仿生机器人地形自适应步态规划研究

六足仿生机器人地形自适应步态规划研究第1章绪论第2章机器人系统建模第3章地形感知与建模第4章自适应步态生成算法第5章动力学仿真与实验第6章驱动代码设计与实现源码&文档链接第1章绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.2.1多足机器人步态规划

HH予·2025-03-04 21:28

全套DeepSeek使用手册分享【清华北大出品】

短短不到一个月，连续产出了多本高质量的DeepSeek学习手册。帮助普通人高效便捷的学习AI。完整版学习资料我已经帮大家整理好了，放在开头，大家自行领取学习。

咪咪360·2025-03-04 21:26

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

【朝夕教育】《鸿蒙原生应用开发从零基础到多实战》005-TypeScript 中的枚举

标题详情作者简介愚公搬代码头衔华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。近期荣誉2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主，2024年华为云十佳博主等

微软MVP Eleven·2025-03-04 19:42

外贸报价单模版分享，多语言多币种，可编辑、可免费使用

在竞争激烈的外贸领域，一份专业、精准且吸引人的报价单是开启成功交易的关键。它不仅是向客户展示产品价格的清单，更是体现企业专业度与服务品质的重要载体。今天，我们为大家带来ZohoBooks的外贸报价单模版，可编辑、可免费使用，助力您的外贸业务更上一层楼。一、为何一份出色的外贸报价单至关重要提升专业形象：规范、美观的报价单能让客户感受到企业的专业性，增强对企业的信任感。在众多供应商中，专业的报价单有助

·2025-03-04 19:16

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。

·2025-03-04 19:16

我的2024年总结

趁着摸鱼赶紧写一下吧去年目标review还是将去年的目标完成了一些【接纳不完美，多拍照片】这个还是部分做到了，今年和一些朋友们见面时都注意拍照留记录了，不过还可以继续加强，因为外貌上发生了重大变化，下面细说

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:36

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

设计模式学习--观察者模式(Observer Pattern)

定义了对象之间的一对多依赖，这样一来，当一个对象改变状态时，它的所有依赖者都会收到通知并自动更新。怎么设计一个观察者模式的程序？

小巫技术博客·2025-03-04 18:31

软件设计和软件架构之间的区别

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，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

代码随想录算法训练营第十天|1. 两数之和，第454题.四数相加II

文档讲解：代码随想录难度：一般嗷~~1.两数之和力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定nums=[2,7,11,15],target=9因为nums[0]+nums[1]=2+7=9所以返回[0,1

火车叨位去1949·2025-03-04 17:54

Business Central 中的InterCompany内部公司设置与实战

#MicrosoftDynamics365##BusinessCentral##Navision#InterCompany内部公司，在咨询的客户中大多情况下都有多间公司，公司间的采购单如何转另一个公司的销售单

jmsail·2025-03-04 16:44

vue使用本地缓存的深入探究

要是文章对你有帮助，激发了你的灵感，求个收藏+关注啦～后续还有超多惊喜，别错过！

码上前端·2025-03-04 15:44

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。

Wis4e·2025-03-04 15:38

1章6节：物件的选择、复制到显示模式的切换

本文将详细解析Blender中的一些基础物件操作，包括如何选择多

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-04 14:06

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

vue3 - 最新详细实现上传视频后智能截取多张封面图功能教程，视频上传截取多帧画面并生成jpg/png图片展示和供用户选取，vue如何截取获取视频画面任意一帧、第一帧、几帧（当做视频封面，详细代码

效果图在vue3、nuxt3项目开发中，详解实现从上传的视频中“智能分段截取”多帧图片，并且生成图片展示由用户选择其中一张作为封面的需求，获取用户上传视频的部分画面，video视频组件如何截取里面的图片画面

街尾杂货店&·2025-03-04 14:32

深入了解淘宝商品列表API接口

这些条件涵盖了多

数据捕手19970108018·2025-03-04 13:22

Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈，用于构建具有声明性管道、知识（RAG）、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。

从语言模型到图像模型等，Helix以符合人体工程学、可扩展的方式为您的业务带来最好的开源AI，同时优化GPU内存和延迟

2301_78755287·2025-03-04 13:50

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

1.引言1.1为什么探讨GPU与CPU的对比？随着计算技术的不断发展，GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）已经成为现代计算机系统中最重要的两个组成部分。

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

python流水线自动化项目教程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署

小白教程·2025-03-04 12:46

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

DEEPSEEK为什么还不能在工业控制领域使用？

以下是具体原因及深度分析：一、实时性与可靠性瓶颈1.毫秒级响应要求工业控制场景（如机器人协作、生产线急停）需确定性响应（通常50℃）、高湿、震动、电磁干扰等极端条件，通用AI服务器（如GPU集群）缺乏工业级防护

Wnq10072·2025-03-04 11:39

测量纹波是否合格的标准是什么?

测量纹波是否合格需要结合具体应用场景和技术规范，以下为收集到的详细判断标准及分类说明：一、通用行业标准数字电路基础逻辑电路（如TTL/CMOS）：<100mVpp高速数字电路（DDR/FPGA）：<50mVpp处理器核心供电（如CPU/GPU

CircuitWizard·2025-03-04 11:07

主流接口测试框架那么多怎么选择？优缺点对比它来了

需求1、接口编写方便。2、方便调试接口。3、支持数据初始化。4、生成测试报告。5、支持参数化。1、robotframework优点关键字驱动，自定义用户关键字。支持测试日志和报告生成。支持系统关键字开发，可扩展性好。支持数据库操作。缺点缺点接口测试用例写起来不简洁。需要掌握特定语法。***Settings***LibraryRequestsLibraryLibraryCollections***T

字节程序员·2025-03-04 11:35

Linux下pdf去除白边(使用PDFCrop)

自动将周围白边去除pdfcropinput.pdfoutput.pdf指定留白宽度为左边10、上方20、右边10、下方25pdfcrop--margins"10201025"input.pdfoutput.pdf多PDF

huangweibo的博客·2025-03-04 10:02

AI大模型与区块链技术的结合

模型可信度：区块链记录模型的训练和使用过程，确保模型的透明性和

小赖同学啊·2025-03-04 10:31

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。

·2025-03-04 10:52

Chrome-adblock插件下载安装

插件说明AdBlock是一款chrome中非常著名的广告屏蔽插件，其在chrome浏览器中的安装量已经高达4000万，如此多的安装用户已经足以证明其的强大之处，对于AdBlock本身来说，其号称能够屏蔽整个互联网上的广告

Hachi被抢先注册了·2025-03-04 10:58

Python案例--养兔子

假设兔子都不会死亡，问每个月的兔子总数是多

gabadout·2025-03-04 08:48

ES学习记录6——ES的数据复制模型（单处理接口）

9.数据复制模型单处理和批处理操作主要围绕数据复制模型来理解，具体接口如下：单文档处理接口：Index接口；Get接口；Delete接口；Update接口；多文档处理接口：MultiGet接口；批处理接口

jacksonary·2025-03-04 08:18

“信刻”跨网数据自动光盘摆渡系统

具备文件摆渡、数据库摆渡、大文件分割摆渡、多区段循环刻录、加密及杀毒、安全审计等功能，跨网数据摆渡过程完全自动，无需人工干预。

cdprinter·2025-03-04 07:44

WPML 多语言 CMS WordPress 插件 v4.5.8

它为来自世界各地的一百多万个商业网站提供支持。WPML与几乎所有WordPress主题和主要插件兼容。WPML使运行简单的多语言网站变得容易，并为大型和复杂的网站提供高级翻译管理。

一路有你网络科技工作室·2025-03-04 07:08

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架

探索AGI：谷歌开源的先进智能系统框架agiAndroidGPUInspector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ag/agiAGI（ArtificialGeneralIntelligence

劳泉文Luna·2025-03-04 06:30

大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞WebUI

#避免从HuggingFace下载模型导致网速不畅USE_MODELSCOPE_HUB=1llamafactory-cliwebui1.训练在模型开始训练之

m0_74823705·2025-03-04 05:56

神经网络之CNN文本识别

但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的

邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

：2.特征选择方法介绍：实践示例：适用场景：优缺点：3.正则化（Regularization）正则化类型：实践示例：适用场景：优缺点：总结与对比总结在机器学习中，过拟合（Overfitting）是模型训练过程中常见的问题

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

Elasticsearch（一）：安装Elasticsearch + kibana + ik分词器

而商品的数量非常多，而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品，并进行合理的过滤，尽快促成交易，是搜索系统要研究的核心。

Gooooa·2025-03-04 04:49

分布式Session

先记住这个核心矛盾：多服务员如何记住同一顾客的喜好？

长勺·2025-03-04 04:19

Spring Boot2 系列教程(二十六)Spring Boot 整合 Redis

Redis的小伙伴可以参考这个教程：Redis教程合集使用Java操作Redis的方案很多，Jedis是目前较为流行的一种方案，除了Jedis，还有很多其他解决方案，如下：除了这些方案之外，还有一个使用也相当多的方案

吕123·2025-03-04 03:46

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3

张申傲·2025-03-04 03:16

3.8 Docker最新入门教程-Docker入门-使用 Docker Compose

3.8使用DockerComposeDockerCompose是一种旨在帮助定义和共享多容器应用程序的工具。

eyes-star·2025-03-04 03:44

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

linux驱动开发编译内核模块生成ko驱动文件

1.加载内核简介Linux内核的整体架构本就非常庞大，其包含的组件也非常多。而我们怎样把需要的部分都包含在内核中呢？一种方法是把所有需要的功能都编译到Linux内核中。

嵌入式_笔记·2025-03-04 02:33

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