字符串训练

串联型晶体管稳压电源的设计实验 《模拟电子技术仿真实验》实验任务及报告书

1.实验要求：(1)根据实验题目，进行系统分析，达到系统综合技能训练；(2)研究单相桥式整流、电容滤波电路的特性；(3)学习串联型晶体管稳压电源的设计方法以及主要技术指标的测试方法；2.实验仪器与元器件
CHG727·2025-02-21 02:30

跨语言语义理解与生成：多语言预训练方法及一致性优化策略

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-21 02:57

RDMA ibverbs_API功能说明

ibv_get_device_list(int*num_devices);//使用structibv_device**dev_list=ibv_get_device_list(NULL);获取网卡名返回网卡名字字符串
小湿哥·2025-02-21 00:46

FLUX本地Lora训练

前言目前Flux出现了3个训练工具SimpleTunerhttps://github.com/bghira/SimpleTuner，X-LABS的https://github.com/XLabs-AI/
王念博客·2025-02-21 00:15

DeepSpeed Chat大模型训练【训练类ChatGPT 的大模型】

第1章：DeepSpeed-Chat模型训练实战本章内容介绍如何使用微软最新发布的DeepSpeedChat来训练类ChatGPT的大模型。通过本章内容，你将了解：DS-Chat是什么？
u013250861·2025-02-20 23:40

头歌解答 初识Redis

第1关：Redis中的数据结构编程要求根据提示，打开命令行，启动Redis客户端并创建一些值：使用默认配置后台启动Redis服务器启动Redis客户端redis-cli设置字符串键为hello值为redis
Rozen_a·2025-02-20 23:35

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

代理IP服务如何优化AI大模型训练的分布式计算效率

AI大模型训练就像一场接力赛，每个计算节点都是接力选手，而代理IP则是保证选手们“跑得更稳、交接更顺”的隐形教练。在分布式计算中，效率瓶颈往往不是算力本身，而是数据调度与通信协作的隐性损耗。
·2025-02-20 21:33

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（PretextTask），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类
再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

Linux系统替换字符串常用命令

在Linux系统中，替换字符串的操作是一项非常常见且实用的任务，尤其在处理大量文本文件时。sed和grep是两个非常强大的工具，广泛用于这种类型的文本处理操作。
·2025-02-20 21:30

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。
还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

202312青少年软件编程（scratch图形化）等级考试试卷（四级）

第1题：【单选题】运行下列程序，输入“abcdef”，程序结束后，变量“字符串”是？（）A:fedcbB:bcdefC:abcdeD:edbca【正确答案】:B
MarcoPage·2025-02-20 19:39

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT模型通过大规模无监督预训练，使用大量的文本数据进行学习，然后再进行微调（fine-tuning）来适应具体的下游任务。
彬彬侠·2025-02-20 19:07

PTA：使用指针进行字符串排序

使用指针方法输入3个字符串，将它们按从小到大的顺序输出。输入格式:在一行中给出3个长度为n字符串。（1≤n≤1000）输出格式:在一行中，输出3个从小到大排序的字符串。输入样例:在这里给出一组输入。
WZMeiei·2025-02-20 19:29

同步&异步日志系统-日志落地模块的实现

功能：将格式化完成后的日志消息字符串，输出到指定的位置扩展：支持同时将日志落地到不同的位置位置分类：1.标准输出2.指定文件（时候进行日志分析）3.滚动文件（文件按照时间/大小进行滚动切换）扩展：支持落地方向的扩展用户可以自己编写一个新的落地模块
2401_82609762·2025-02-20 19:29

JavaScript的内置对象有哪些？

之前我们自己创建的对象都属于自定义对象，而内置对象又称为API，是指JavaScript语言自己封装的一些对象，用来提供一些常用的基本功能，来帮助我们提高开发速度，例如：数学-Math、日期-Date、数组-Array、字符串
乐多_L·2025-02-20 19:28

HarmonyOS Next数据处理与模型训练优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中数据处理与模型训练优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。
·2025-02-20 17:51

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

java实现，使用向量相似度 输入字符串，在定义好的字符串集合中根据语义匹配出最准的一个。

以下是完整的Java示例代码，包括字符串集合的定义和根据输入字符串匹配最相似字符串的逻辑：importjava.util.
melck·2025-02-20 17:40

图论篇--代码随想录算法训练营第五十七天打卡| 最小生成树问题

题目链接：53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述：在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。解题
無量空所·2025-02-20 17:09

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

该模型在COCO关键点数据集上训练，适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地
い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

Java 运行时常量池笔记（详细版

它包含：字面量：如字符串、整数、浮点数等。符号引用：如类名、方法名、字段名
小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍·2025-02-20 15:56

B4158 [BCSP-X 2024 小学高年级组] 质数补全

接下来t行，每行1个字符串s代表
wwjjjww·2025-02-20 14:21

【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空

文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析
爱学习不掉头发·2025-02-20 14:50

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。
♢.＊·2025-02-20 14:15

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。
fanxbl957·2025-02-20 13:42

100道计算机网络面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

下面是二者的主要区别：1.数据传输方式GET：数据通过URL传递，参数以查询字符串的形式附加在URL后面。示例：http://example.com/api?
守护海洋的猫·2025-02-20 13:11

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

的卷积改进2.1常规卷积与动态蛇形卷积的区别2.2动态蛇形卷积的实现原理2.3YOLOv8中集成动态蛇形卷积3.手把手实现动态蛇形卷积3.1安装依赖3.2设计动态蛇形卷积层3.3集成到YOLOv8中3.4训练与优化
向哆哆·2025-02-20 13:07

【Python 学习 / 7】模块与文件操作

`datetime`模块获取当前日期和时间创建日期和时间对象格式化日期和时间解析字符串为日期对象2.`time`模块
卜及中·2025-02-20 13:36

大模型（含deepseek r1）本地部署利器ollama的API操作指南

它支持多种预训练的大型语言模型（如LLaMA2、Mistral、Gemma、DeepSeek等），并提供了一个简单高效的方式来加载和使用这些模型。
·2025-02-20 13:41

网页实现打字机效果

在DS中，AI与用户的对话呈现的是一个打字机效果，那么我们在网页中如何实现对话框的打字机效果呢思路：进行字符串拼接，将要拼接的字符串逐字拼接到目标字符串上代码/***实现打字机效果*@param{String
充气大锤·2025-02-20 13:32

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

以下从六大维度展开全面对比，为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿
金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

DeepSeek和ChatGPT的全面对比

优化版本参数量级开放7B/35B/120B闭源175B+位置编码RoPE+NTK扩展ALiBiAttention机制FlashAttention-3FlashAttention-2激活函数SwiGLUProGeGLU训练框架
陈皮话梅糖@·2025-02-20 12:00

线性回归理论

线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

Python入门笔记

库绝对坐标海龟坐标turtle角度坐标体系RGB色彩体系画笔控制函数运动控制函数方向控制函数循环语句第3周基本数据类型整型浮点数科学计数法复数类型数值运算操作符二元操作符有对应的增强赋值操作符数值运算函数字符串类型的表示字符串切片字符串类型及操作字符串类型格式化
「已注销」·2025-02-20 11:17

muzero 算法原理

Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游
战神哥·2025-02-20 11:45

LQB---基础练习---十六进制转八进制

接下来n行，每行一个由09、大写字母AF组成的字符串，表示要转换的十六进制正整数，每个十六进制数长度不超过100000。输出格式输出n行，每行为
「已注销」·2025-02-20 10:40

SAT-3D饮食行为训练系统在营养教学中的应用心得体会

在营养学领域的探索之旅中，我有幸深入接触并实践了SAT-3D膳食诊断和饮食行为训练系统（以下简称SAT-3D系统，研制单位：上海共荣医学科技有限公司），这一经历不仅极大地拓宽了我的专业视野，也让我在营养实训教学上获得了前所未有的启示与感悟
上海GR·2025-02-20 10:08

机器学习·文本数据读写处理

一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:36

基于Kitti数据集实现MMDetection3D点云物体检测训练

DataBall助力快速掌握数据集的信息和使用方式，会员享有百种数据集，持续增加中。需要更多数据资源和技术解决方案，知识星球：“DataBall-X数据球(free)”贵在坚持！-----------------------------------------------------------------------------------------------MMDetection3D环境安
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练
是纯一呀·2025-02-20 08:57

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。
dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段，过去重模型训练，如今大量预训练模型出现，如何高效应用成新挑战，推理服务器应运而生。
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。
lozhyf·2025-02-20 07:48

ECharts 柱状图X轴或Y轴空值无数据不占位不渲染不展示

data省略echarts会自动匹配，也可自行配置},xAxis:[//关键点：多个X轴进行匹配{type:'category',position:'bottom',data:['2021','']//空字符串则不会展示
大橙子-·2025-02-20 07:17

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
scaFHIO·2025-02-20 05:33
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