对比训练第3页

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现

AI Echoes·2025-03-21 13:54

开发实战｜commons-lang3库的字符串工具类join方法

腾讯云优秀创作者、腾讯云TDP-KOL、ACDU成员、墨天轮技术专家博主三连支持：欢迎❤️关注、点赞、收藏三连，支持一下博主~文章目录引言来源StringUtils.joinString.join功能对比

六月暴雪飞梨花·2025-03-21 13:52

领域驱动设计（DDD）与MVC架构：理念对比与架构选择

领域驱动设计（DDD）与MVC架构：理念对比与架构选择一、架构之争的本质：业务复杂度驱动技术演进在软件开发领域，没有银弹式的完美架构，只有适合当前业务场景的合理选择。

以恒1·2025-03-21 12:19

AI实干家：HK深度体验-【第3篇-香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析】

以下是香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析，涵盖货币流通量、存货款规模、资本市场活跃度、国际贸易、外资及外汇储备等关键指标，结合最新公开数据及全球金融中心排名动态：一、货币流通量

SZ0771·2025-03-21 12:18

ollama 基本使用教程

目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4

海上彼尚·2025-03-21 12:17

办公提效高阶 DeepSeek 提示词，适用于多种 AI 工具

2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据]，请先总结3项核心成果与2个待改进点，再结合OKR目标制定下周工作计划，要求用对比柱状图呈现进度数据，以PPT分页形式输出。3、周报自动生

东锋17·2025-03-21 12:14

锥面箍接/快拆环突破！拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代

一、技术原理深度剖析1.痛点定位：高动态场景下的散热与防护两难当前四足机器人的计算单元面临两大挑战：散热瓶颈：传统刚性固定导致接触热阻增加30%以上（见热成像对比数据

CodePatentMaster·2025-03-21 12:42

消息中间件选型: kafka与rabbitmq的对比

RabbitMQ总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客https://blog.csdn.net/chl87783255/article/details/122606212kafka总结_陈海龙的格物之路-CSDN博客kafka，仅支持拉取的分布式流式平台。本文从简介、使用场景、设计、实现四个方面阐述kafka。https://blog.csdn.net/chl87783255/article/de

HS_Henry·2025-03-21 12:39

纷享销客CRM全面评测：纷享销客和销售易差异化对比

企业数字化转型热潮中，CRM是众多企业迈向数字化管理的里程碑。近年来，国产CRM在政策推动下成为大中型企业的首选，也有很多企业选择国产CRM替代国外供应商。国产CRM第一梯队中，纷享销客以其卓越的表现脱颖而出，稳坐头把交椅。IDC发布了最新数据报告《IDCChinaSemiannualCRMSaaSTracker2024H1》，报告显示，纷享销客以25.18%的市场增速遥遥领先于其他国内外CRM厂

·2025-03-21 11:05

Node.js 格式化时间的两种方法：原生 Date 与 npm 包 moment 详解

内置方法格式化时间示例：使用Date对象格式化时间运行程序示例输出原理解析2.使用npm包moment进行时间格式化安装moment示例：使用moment格式化时间运行程序示例输出原理解析3.两种方法的对比

还是鼠鼠·2025-03-21 11:06

RabbitMQ 与 Kafka：消息中间件的终极对比与选型指南

目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM

海上彼尚·2025-03-21 11:35

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。

y江江江江·2025-03-21 10:31

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

小众AI·2025-03-21 10:57

CAN协议简介：从基础到高级应用

文章目录引言一、CAN协议概述1.1基本特性1.2典型应用场景二、物理层解析2.1信号规范2.2网络拓扑三、数据链路层机制3.1帧类型对比3.2非破坏性仲裁3.3错误处理机制四、帧结构详解4.1标准数据帧结构

New_Teen·2025-03-21 10:23

Webpack4从入门到精通以及和webpack5对比_webpack现在用的是哪个版本

'css-loader',//less-loader：将less文件编译成css文件，需要下载less-loader和less'less-loader'],},{test:/\.css$/,//使用多个loader用use,使用一个loader用loaderuse:['style-loader','css-loader'],},{//url-loader：处理图片资源，问题：默认处理不了html中

2501_90253044·2025-03-21 10:51

Docker Compose 和 Kubernetes（K8s）对比

以下是它们的主要区别和联系：1.DockerCompose和Kubernetes的区别对比项DockerComposeKubernetes（K8s）核心作用管理多个Docker容器管理容器编排（大规模应用

孽小倩·2025-03-21 09:49

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的

XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

UI设计中的负空间：提示和最佳实践

我们认为它们是理所当然的，而不认为它们是对比的坚实基础。只有沉默让我们知道声音的价值。只有空白空间才能让我们了解我们想要填充它的内容。只有无色才能让我们在舞台上出现时感觉颜色更明亮更深。

weixin_34346099·2025-03-21 08:09

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记#include#includeusingnamespacestd;intdirection[4][2]={0,1,-1,0,0,-1,1,0};voiddfs(constvector>&B612

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数、终止条件、处理节点+递推+回溯98.所有可达路径卡码网题目链接（ACM模式）先是用邻接矩阵，矩阵的x,y表示从x到y有一条边主要还是用回溯方法遍历整个

jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）

PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主

HR Zhou·2025-03-21 07:57

IsaacLab最新2025教程(3)-搭建训练场景

前言本文将详细介绍如何使用IsaacLab进行场景搭建与物理仿真，为后续的训练打下基础。

Calm_dw·2025-03-21 06:51

高性能计算:GPU加速与分布式训练

传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

LLM(7)：文本分词 token 化

此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公

CS创新实验室·2025-03-21 05:17

八股文-C++ 运行时多态与函数调用机制详解

C++运行时多态与函数调用机制详解1.重载与覆盖的对比重载示例覆盖示例2.运行时多态的本质3.虚函数表的实现机制代码示例运行结果虚函数表(vtable)和虚指针(vptr)的实现Base类的内存布局Derived

tt555555555555·2025-03-21 05:15

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

代码随想录算法训练营第三十五天（20250303） |01背包问题二维，01背包问题一维，416. 分割等和子集 -[补卡20250316]

01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟，推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0

ZXZ_13·2025-03-21 04:10

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509. 斐波那契数,70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯

32.代码随想录算法训练营第三十二天|509.斐波那契数,70.爬楼梯，746.使用最小花费爬楼梯DP数组的定义以及下标的含义递推公式动态规划的初始化是很重要的遍历顺序打印数组509.斐波那契数-力扣（

白鹭鸣鸣！·2025-03-21 04:10

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被

u013250861·2025-03-21 04:08

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构

这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 03:34

多种图片操作实现方法鸿蒙示例代码

主要包括了图片预览、图片编辑美化、场景变化前后对比、图片切割九宫格、两张图片拼接、AI抠图、图片加水印等场景示例。多种图片操作实现方法源码链接图片预览使用说明点击图片，进入图片预览界面。

·2025-03-21 03:53

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、

编程星辰海·2025-03-21 02:26

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

本文从技术研究与产业应用两个维度，系统梳理近三年（2023-2025）该领域的关键突破，并对比分析主流手机厂商的影像技术优劣势。

AndrewHZ·2025-03-21 02:21

浏览器的组成、渲染过程及缓存机制

其中shell的种类相对比较多，内核则比较少。也有一些浏览器并不区分外壳和内核。从Mozilla将Gecko独立出来后，才有了外壳和内核的明确划分

全马必破三·2025-03-21 02:51

华为OD机试九日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，提升编程能力和解题技巧，从而提高机试通过率

目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1期第1天、逻辑分析第2天、队列第3天、双指针第4天栈第5天滑动窗口第6天、二叉树第7天、并查集第8天、矩阵第9天

哪吒·2025-03-21 02:48

模型部署实战：PyTorch生产化指南

模型部署是将训练好的模型‌投入实际应用‌的关键步骤，涉及：模型格式转换（TorchScript/ONNX）性能优化（量化/剪枝）构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类，并演示完整部署流程

小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析

从技术特性出发，文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异，探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景，例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TypeScript模块 vs JavaScript模块：现代化开发的模块化之道

让我们通过一个简单对比示例开始：JavaScript实现：//math.jsexportfunctionadd(a,b){returna+b}//app.jsimport{add}from'.

念九_ysl·2025-03-21 00:04

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。

东临碣石82·2025-03-21 00:02

[科普] EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 是常用的非易失性存储器（断电后保留数据）(DS-R1生成)

以下是核心对比：1.EEPROM（ElectricallyErasableProgrammableROM）写入方式支持按字节擦写，无需全片擦除即可修改单个字节数据。

兴趣使然_·2025-03-20 23:30

[科普] SRAM 和 PSRAM 易失性存储器（断电后数据丢失）(由DS-R1生成)

以下是详细对比和扩展说明：1.SRAM（StaticRandom-AccessMemory）核心特性静态存储：通过6晶体管（6T）锁存结构存储数据，无需外部刷新电路，数据在通电时永久保持。