小组训练题解

矩阵与图论系列 题解

1.AT_dp_rWalk题意一个有向图有nnn个节点，编号111至nnn。给出一个二维数组A1...n,1...nA_{1...n,1...n}A1...n,1...n，若Ai,j=1A_{i,j}=1Ai,j=1说明节点iii到节点jjj有一条有向边;若Ai,j=0A_{i,j}=0Ai,j=0则说明节点iii到节点jjj没有边。求长度为kkk的路径的方案数。答案模109+710^9+7109
搂鱼114514·2025-02-28 08:33

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练
Im Bug·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。
化作星辰·2025-02-28 07:53

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型，而是包括DeepSeek-R1-Zer
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

基于STM32的无人机自主导航与避障系统

软件准备无人机自主导航与避障系统基础3.1控制系统架构3.2功能描述代码实现：实现无人机自主导航与避障系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与远程监控实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：无人机智能化与任务执行问题解决方案与优化收尾与总结
STM32发烧友·2025-02-28 06:18

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和
人才程序员·2025-02-28 06:11

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了
rs勿忘初心·2025-02-28 05:39

No module named ‘typing‘ 问题解决

ImportError:Nomodulenamed‘typing’问题解决1.问题描述Linux环境升级pip到最新后，运行pip命令出现"Nomodulenamed‘typing’"错误2.问题原因Linux
qq_40375355·2025-02-28 05:38

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。
曦紫沐·2025-02-28 04:03

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

具体来说，DSPy编译器会在内部追踪你的程序，然后为大型语言模型（LLMs）创建高质量的提示（或为小型LLMs训练自动微调），以教会它们任务的步骤。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型（LLMs）的开源项目，通过训练大量干净的数据，能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。
伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。
网易数智·2025-02-28 03:22

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上
AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上
·2025-02-28 01:03

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
AndrewHZ·2025-02-28 00:57

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。  Codex系列模型
翰墨之道·2025-02-28 00:56

2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析（上午+下午）

2014年上半年系统集成项目管理工程师（上午+下午）上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件（2012年修定版）》的规定，对于申请二级资质的企业来说，近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于（）。A.30%B.50%C.60%D.70%2、企业信息化是国民经济信息化的基础，企业信息化的结构不包括（）。A.产品（服务）层B.作业层C.管理层D.检测层3、在电子商务中，除了网
BoltBear·2025-02-28 00:53

ASFF算法

这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算，降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因：当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时，其他层特征图
神笔馬良·2025-02-28 00:21

面试如何答:“你是如何管理团队与分配工作的“

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

Unity3D 实现骨骼动画的 GPU Skinning 详解

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

Unity3D 对象实例化详解

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.什么是对象实例化？在Unity3D中，实例化（Instantiation）是指在运行时动态创建一个游戏
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

Unity3D制作MMORPG所需知识点详解

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀！1.引擎基础与编程语言Unity3D引擎基础：项目创建与管理：熟悉UnityHub的使用，创建并管理Uni
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:43

Unity3D C#中的GetComponent详解

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:42

最全中文对话数据集（不定期更新）

为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。
数据猎手小k·2025-02-27 22:06

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！
一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

两天速通力扣HOT100[DAY2] (55~100)

两天速通力扣HOT100[DAY2](55~100)本题解旨在以最简单的语言总结hot100各题思路，为每一题提供一个思考入口，但想要手撕出来，需要自己认真推理细节。
WynnLu·2025-02-27 21:29

【Linux入门】正则三剑客：grep、sed和wak

文章目录gerp一、基本概述二、基本语法三、常用选项1.搜索选项2.正则表达式选项3.其他选项四、示例sedsed编辑器的介绍sed流编辑器的工作过程解决sed命令处理大文件效率慢的问题解决方案一：使用
Karoku066·2025-02-27 20:46

技术架构和工程架构区别

技术架构技术架构‌是对某一技术问题解决方案的结构化描述，包括组件结构及其交互关系。
atom goper·2025-02-27 19:44

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场
Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png
CallZhang210·2025-02-27 18:30

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。
路野yue·2025-02-27 17:55

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer
AI天才研究院·2025-02-27 16:18

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。
大模型猫叔·2025-02-27 16:13

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。
人肉推土机·2025-02-27 15:08

力扣——完全平方数

min\{i,dp(i-j*j)+1\}dp(i)=min{i,dp(i−j∗j)+1}这里为什么是dp(i−j∗j)+1dp(i-j*j)+1dp(i−j∗j)+1，因为要得到iii减去一个平方数后的最小组成
WLKQ·2025-02-27 15:36

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。
huangpg丶·2025-02-27 14:04

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持
Vip.Gong·2025-02-27 14:03

codeforces 1600 分题目泛刷

本文为codeforces1600分，顺序以过题人数为排序关键字的题目题解目前已更新前50题Problem-431C-K-tree标签：类似背包dp思路：f[i][0/1]走到某一点时，表示总得分为i时
Exiled_Code·2025-02-27 14:59

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产
港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

Leetcode 76 Minimum Window Substring

题目链接https://leetcode.com/problems/minimum-window-substring/题解可利用滑动窗口求解。有两个指针l和r。
xxxmmc·2025-02-27 13:51

Leetcode 980 Unique Path III

代表起点，-1代表墙，2代表终点，求从起点出发，走到终点，并且能够经过所有的空地，一共有几条唯一路径思考首先求多少条路径问题我们一开始会想到dp，但是这一题不行，因为我要经过所有的空地，所以必须dfs求解题解先计算出有多少不是墙的点
xxxmmc·2025-02-27 13:21

Leetcode 141 Linked List Cycle and Leetcode 142 Linked List Cycle II

linked-list-cycle/https://leetcode.com/problems/linked-list-cycle-ii/题意给定一个环形链表，求找到链表的环的位置，返回一个指针（以Leetcode142为例）题解首先判断是否有环
xxxmmc·2025-02-27 11:12
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