宝可梦训练大师

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind
SmallerFL·2025-02-15 15:23

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势
North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.
我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

微信小程序的概念、历史、发展

一、微信小程序的概念小程序的概念：小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。
天马3798·2025-02-15 14:46

Dreamina

Dreamina一、平台概述二、主要功能三、用户体验与反馈四、未来展望注意事项Dreamina（现已更名为“即梦”）是由字节跳动旗下剪映推出的一款AI创作平台，专注于AI图片和视频的生成能力。
0010000100·2025-02-15 13:13

python——读取文件open()

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使用open()函数和with语句总结使用open()函数和with语句使用with语句可以确保文件在读取完毕后自动关闭，这是一种推荐的做法
罗网_net·2025-02-15 13:38

静态类型和动态类型

动态类型语言中，变量没有类型，只有数据有类型，变量可
老赵骑摩托·2025-02-15 13:36

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。
feibaoqq·2025-02-15 13:35

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training
仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

Git本地分支与远程分支关联(git branch --set-upstream-to=origin/＜branch＞ ＜mybranch＞)

Git在本地新建分支后，可做远程分支关联。关联目的是，如果在本地分支下进行pull和push操作时，便不需要指定远程的分支。
小榴莲爱编程·2025-02-15 11:28

RWKV Runner：让RNN-LLM模型触手可及

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分，尤其是大语言模型（LLM）在自然语言处理中的广泛应用。然而，尽管这些技术的潜力巨大，许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境，RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口，还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
步子哥·2025-02-15 11:57

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

深入剖析 Java 设计模式之观察者模式

一、开篇语在Java编程的广袤天地里，设计模式宛如一盏盏明灯，照亮我们构建高效、灵活且可维护代码体系的道路。其中，观察者模式作为一种极具影响力的行为型设计模式，在众多实际开发场景中展现出非凡的价值。
power-辰南·2025-02-15 09:40

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。
welcome_123_·2025-02-15 08:31

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

嵌入式软件名企笔试/面试真题文章汇总帖

笔试3.2、面经4、查缺补漏1、前言欢迎各位来到我的专栏，笔者为25届应届毕业生，投递岗位为嵌入式软件开发工程师相关岗位，在秋招过程中有意记录各大企业的真实笔试题目/面试经验，现以博客形式记录，有意者可自行查看
OSnotes·2025-02-15 07:23

Docker部署若依微服务项目详细教程（Java）

Docker是一个流行的容器化平台，可以将应用程序和其依赖项打包为轻量级、可移植的容器，实现跨平台部署。以下是部署若依微服务项目的详细步骤：步骤1：准备Docker环境首先，确保您已在目标服务器上
碧波浩渺··2025-02-15 07:49

【前端框架】深入Vue 3组件开发：构建高效灵活的前端应用

通过将应用拆分为多个可复用的组件，不仅能提高代码的可维护性与复用性，还能让开发团队进行高效的协作。本文将深入探讨Vue3组件开发的各个方面，帮助开发者更好地掌握这一强大功能。
西门吹雪~·2025-02-15 07:48

deepseek本地部署需要多少显卡资源

部署DeepSeek-V3、R1模型浮点权重至少需要4台Atlas800IA2（8x64G）服务器，W8A8量化权重至少需要2台Atlas800IA2（8x64G服务器）在昇腾上量化deepsee模型可参考
yuanlulu·2025-02-15 06:45

华为FreeBuds Pro4和FreeBuds Pro3区别，相比上一代升级了什么

FreeBudsPro4FreeBudsPro3音质采用升级版星闪核心技术与L2HC4.0智能无损编解码协议，传输码率大幅提升至2.3Mbps，可支持48kHz/2
芥子沫·2025-02-15 05:33

JAVA--集合

Collection的特点Collection接口中的元素是可重复的但无序的；Lis集合元素是可重复的有序的，每一个元素都存在一个索引；ArryList集合对数组进行封装，是顺序结构；特点查询快，增删慢
xiaoxiaobaozhu·2025-02-15 05:32

DeepSeek从入门到精通（7大场景+50案例+全套提示词）附下载地址

文档还介绍了如何结合其他工具（如即梦、Mermaid、硅基流
麟飞扬·2025-02-15 04:01

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么
lusterku·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
AI记忆·2025-02-15 03:17

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

当前业界大多数训练脚本基于Ten
Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

简单枚举 / 枚举排列

目录1简单枚举2枚举排列2.1生成1~n的排列2.2生成可重集的排列2.3解答树2.4下一个排列一、简单枚举简单枚举就是枚举一些例如整数、子串的简单类型。
Zhouqi_Hua·2025-02-15 02:07

程序员方法论系列：类为啥是类？class为啥是class？咱得唠明白！

咱程序员天天写类（class），可类到底是啥玩意儿？当年学Java的时候，老师说过一句话：“类是对代码的建模单位。”这话听着挺高大上，但啥是“建模”？咱那会儿也是一脸懵。
FoyoDesigner·2025-02-15 01:34

【DuodooBMS】基于Odoo的开源制造执行系统——以开源之力，驱动智能制造

以用户为中心的开放式智造平台DuodooMES的设计始终围绕“用户可编程、生态可生长”的核心思想，打破传统工业软件的封闭性，让制造企业真正成为系统的“主人”：1.用户可编程：生产流程由你定义界面可配置：
邹工转型手札·2025-02-15 01:02

Oracle DBA 诊断及统计工具-2

若写操作频繁，如大量的数据插入、更新和删除，数据表空间可
数澜悠客·2025-02-15 01:32

Deepseek到底有多牛？ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用

●成本优势‌：DeepSeek的参数规模虽然庞大，但训练和使用费用却低至一个数量级，大大降低了用户的经济负担‌。
小艳加油·2025-02-15 00:24

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

它的核心作用是将数据处理逻辑与模型解耦，提高代码的可复用性和可读性。
qq_27390023·2025-02-14 23:21

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表

代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val
白鹭鸣鸣！·2025-02-14 23:49

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。
LittleNyima·2025-02-14 23:49

c++ 多线程知识汇总

注：线程必须是可join的（即线程正在运行且未被分
cv操作贼6·2025-02-14 23:18

HarmonyOS实战开发-鸿蒙开发应用沉浸式效果实现

图1界面元素示意图开发应用沉浸式效果主要要考虑如下几个设计要素：UI元素避让处理：导航条底部区域可以响应点击事件，除此之外的可交互UI元素和应用关键信息不建议放到导航条区域。
代码改变世界996·2025-02-14 23:18

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。
晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

在多GPU/分布式训练环境下，多个进程会同时运行，普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出，导致日志混乱。
qq_27390023·2025-02-14 23:48

ACM训练系统 1003 [编程入门]密码破译 C

代码思路：利用srcii对每个字符进行加四处理一使用四个变量和getchar();对每个字符加密；。//baizhen#includeintmain(void){chara,b,c,d,e;a=getchar();b=getchar();c=getchar();d=getchar();e=getchar();printf("%c%c%c%c%c",a+4,b+4,c+4,d+4,e+4);//字符
眉间白·2025-02-14 23:16

简直无敌,结合使用RTranslator可离线使用的实时翻译、同声传译软件免费开源

简直无敌结合RTranslator可离线使用的实时翻译、同声传译软件免费开源。RTranslator可离线使用的实时翻译、同声传译软件！
代码讲故事·2025-02-14 23:44

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。
·2025-02-14 22:03

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。
潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

PDF文件提取开源工具调研总结

在现代信息处理工作流中发挥了重要的作用，尤其是RAG项目中，通过将非结构化数据转化为结构化和可访问的信息，极大地提高了信息检索和生成的准确性、效率和实用性。所以PDF文档提取在RAG中显得尤为重要。
塞大花·2025-02-14 22:37

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

相比之下，在规则、密集的可
·2025-02-14 22:31

一文了解MVCC——解锁数据库并发控制的“魔法钥匙”

MVCC可以通过乐观锁的方式，在可重复读隔离级别下来解决不可重复读和幻读的问题。MVCC原理在MVCC机制中，多个事务对同一条记录做修改，会产生多
程序员谷美·2025-02-14 22:03
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