小白训练yolov5系列第2页

C++调用CPLEX踩过的小坑~

最近在使用VisualStudio2015调用CPLEX进行一些基础问题的求解，初学小白，完全没经验，遇到N多问题，踩了好多坑，在此分享一下！希望可以给后其他研究者提供一neinei学习的经验！

blackms1023·2025-02-17 23:26

【花雕学编程】Arduino JSON 之合理设计 API 的架构

Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。

驴友花雕·2025-02-17 23:22

python小白的word转excel

大概流程为：一、首先导入docx库以及xlwt库二、需要用到的文档的名称三、设置一个函数来写入excel，转为可识别通用的“utf8”，然后创建一个表格来将文档里的内容写入到表里去四、利用for循坏来设置表里多少个为一行五、在最后设置表的保存路径以及提示是否创建成功importdocximportxlwtdocFile="青年大学习.docx"defwrite_excel(path):doc=do

W~J~L·2025-02-17 23:50

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。

望云山190·2025-02-17 22:40

单链表基本操作(C语言版)

给定一个单链表和一系列插入、删除结点的操作序列，输出实施上述操作后的链表。单链表数据域值为整数。

邂逅you·2025-02-17 22:08

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。

FF-Studio·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM

·2025-02-17 20:28

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

DeepSeek的崛起之路：从技术突破到行业变革

2025年1月：推出R1系列（660B参数），通过

诚信爱国敬业友善·2025-02-17 18:05

STM32F4 FLASH读写示例程序

STM32F4FLASH读写示例程序【下载地址】STM32F4FLASH读写示例程序本资源文件提供了一个STM32F4系列微控制器的FLASH读写示例程序。

龚霆尉Esmeralda·2025-02-17 18:35

学C++，赢好礼！写下你的学习笔记，成为技术分享达人！

自「侯捷C++系列课程」上线以来，已吸引了无数开发者的关注与参与，为激发学员的学习热情，增加知识点的理解与应用，同时增加课程的曝光度，特策划了侯捷C++系列课程学习笔记征文活动，并单独开设12节免费课时供大家观看学习

CSDN资讯·2025-02-17 18:00

【Redis系列】Redis安装与使用

m0_74825409·2025-02-17 17:53

Aerospike

文章来源：拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。

小的~~·2025-02-17 17:22

【硬件设计细节】缓冲驱动器使用注意事项

、缓冲驱动器核心功能与选型原则信号增强与隔离驱动能力匹配：根据负载电流需求选择缓冲器，例如CMOS缓冲器驱动能力通常为4-8mA，需搭配大电流负载时选用图腾柱输出或专用驱动芯片（如TI的SN74LVC系列

RunningCamel·2025-02-17 16:46

CSS动画与变形

Animations由两部分组成：css动画的配置，以及一系列的keyframes（用来描述动画的开始、过程、结束状态）。不需要了解任

玲玲酱·2025-02-17 16:12

【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列：第六节】

ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析（ReadDataByIdentifier0x22服务）作者：车端域控测试工程师发布日期：2025年2月13日关键词：UDS诊断协议、0x22服务、ReadDataByIdentifier、DID读取、ECU测试一、服务功能概述0x22服务（ReadDataByIdentifier）用于通过数据标识符（DID）从ECU读取数据记录值，是UD

车端域控测试工程师·2025-02-17 16:41

【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列：第十一节】

ISO14229-1:2023UDS诊断服务测试用例全解析（RequestTransferExit0x37服务）作者：车端域控测试工程师更新日期：2025年02月13日关键词：UDS协议、0x37服务、传输终止、NRC验证、ISO14229-1:2023一、服务功能概述0x37服务（RequestTransferExit）用于终止通过0x34或0x35服务启动的数据传输流程。根据ISO14229-

车端域控测试工程师·2025-02-17 16:41

0基础Deepseek-AI编程课程

课程亮点✅从零开始：即使是0基础的小白，也能快速入门AI编程，掌握核心概念。✅实战驱动：课程不仅仅讲解理论，更会带领学员动手实操，设计属于自己的AI工具。

2501_90533339·2025-02-17 16:39

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

深入解析Spring Cloud五大组件：构建微服务架构的核心利器

SpringCloud作为微服务架构的佼佼者，提供了一系列强大的工具和组件，帮助开发者快速构建和部署微服务应用。

一位卑微的码农·2025-02-17 15:06

【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值

一、通风系数1.1通风系数简介通风系数（VentilationCoefficient，VC）可以用来表征扩散条件，其计算公式如下（参考USIyerandPErnestRaj的文章）：其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度（PBLH），meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均（当然也可多选几层）。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码：fromne

⁣北潇·2025-02-17 15:05

Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了

在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的

AI绘画师-海绵·2025-02-17 15:59

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

Spring Batch批处理操作与实践

批处理是指在后台运行的一系列操作，通常用于处理大量数据或执行长时间运行的任务。这些任务往往不需要用户交互，可以在非高峰时段运行，以减少对系统资源的影响。常见的批处理任务

面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-17 14:58

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

Python学习教程：必须掌握的Cookie知识点都在这里了

一、诞生背景爬虫系列教程的第一篇：HTTP详解中我们便说过

weixin_30387339·2025-02-17 14:50

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练

闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

Python的那些事第二十三篇：Express（Node.js）与 Python：一场跨语言的浪漫邂逅

我们将通过一系列幽默风趣的实例和表格，展示这种跨语言合作的无限可能。如果你厌倦了单调的技术论文，那么这篇论文绝对能让你眼前一亮！1.引言：当Node.js遇上P

暮雨哀尘·2025-02-17 13:14

基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化

GBase系列数据库（包括GBase8a、GBase8s和GBase8c）以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能，成为处理大规模数据的理想选择。

big crab·2025-02-17 12:13

linux es后台启动命令,小白学ES 02-Linux中部署Elasticsearch单机服务

目录@此部署过程以Elasticsearch-5.6.10版本为例,后续的学习和演示也用此版本.1前提:安装JDK学习使用ES的前提是成功安装JDK——很基础的一项步骤,这里省略.此处学习演示所用的JDK版本为:[root@host-10-0-20-50~]#java-versionjavaversion"1.8.0_151"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.

热带汽水·2025-02-17 12:13

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、

m0_74824780·2025-02-17 12:39

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作

安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。

白马负金羁·2025-02-17 12:36

Xilinx FPGA开发指南-7系列FPGA配置引脚定义（草稿）

BANK类型方向描述CFGBVS0专用引脚Input配置组电压选择CFGBVS确定专用配置组0的I/O电压工作范围和电压容限，以及AMDSpartan™-7,AMDArtix™-7和AMDKintex™-7系列中银行

RunningCamel·2025-02-17 12:05

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

shell脚本定时备份mysql数据库

系列文章目录1.mysqldump常用命令语法2.编写命令3.将命令写入shell脚本4.写入定时任务示例系统:centos7mysql版本：5.7一、mysqldump命令全量备份（数据+结构）:mysqldump-uroot-p123456

小爱是金毛o·2025-02-17 11:31

从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶

关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复关键词**“入门”**，即可下载从零入门K8s系列文章PPT。导读：本文将基于之前介绍的基本网络模型，进行更深入的一些了解，希望给予读者一个更广更深的认知。

jishulaozhuanjia·2025-02-17 10:55

Rasa：开源的机器学习框架

分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors

Indra_ran·2025-02-17 10:23

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持

算力资源比较多·2025-02-17 10:22

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