恢复训练第3页

调整oracle服务器时间,那些年Oracle数据库主机时间调整的风花雪月

为尽快恢复业务，通过以下方

环球旅行船长·2025-01-28 22:04

一旦Docker出现宕机，运行其中的Oracle数据库如何快速恢复？

背景描述：数据库运行中，docker服务异常宕机，如何快速恢复oracle数据库服务场景一：docker服务能够重新拉起，但是容器无法拉起场景二：docker服务无法拉起，一、准备工作禁止Docker的自动拉起修改为

邱邱i·2025-01-28 22:03

ubuntu18.04安装nvm管理本机node和npm

安装nvm2.加载nvm3.安装执行版本4.设置默认版本(可选)5.检查:6.将配置加入到shell配置文件中(默认已经加入)如果系统全局的Node.js存在，但被nvm覆盖了，可以通过禁用或卸载nvm恢复到系统版本

爱学习的狮王·2025-01-28 21:24

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS

知识鱼丸·2025-01-28 21:53

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

重点分析了预训练、后训练、监督微调（SFT）和偏好对齐（PreferenceAlignment）在提升模型性能中的作用，并对比了直接偏好优化（DPO）

XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

软件设计中的“后悔药”-备忘录模式

行为型模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示：1.如何理解备忘录模式备忘录模式（MementoPattern）：在不破坏封装的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态，这样可以在以后将对象恢复到原先保存的状态

晚秋贰拾伍·2025-01-28 17:17

MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU

与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属

sinat_41698914·2025-01-28 16:16

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术

码事漫谈·2025-01-28 16:13

【智慧水务】二供数仓功能架构

数据存储层（一）原始数据存储（二）数据仓库存储四、数据分析层（一）实时数据分析（二）历史数据分析（三）预测性分析五、数据展示层（一）可视化界面（二）移动端应用六、系统管理层（一）用户权限管理（二）数据备份与恢复

大雨淅淅·2025-01-28 16:40

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。

salsm·2025-01-28 15:07

【Java程序员面试专栏数据结构】五高频面试算法题：二叉树

存在morning·2025-01-28 15:36

第76期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 15:05

MySQL如何恢复误删的数据？

本节目标1.了解binlog日志2.掌握如何恢复误删除的数据【重点】什么是binlog日志binlog日志的作用1.在企业应用中，我们不是单台节点运行的，不会在一台服务器上装mysql来跑，玩万一挂了怎么办

墨菲墨菲·2025-01-28 15:31

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 14:30

PostgreSQL 数据备份与恢复：掌握 pg_dump 和 pg_restore 的最佳实践

title:PostgreSQL数据备份与恢复：掌握pg_dump和pg_restore的最佳实践date:2025/1/28updated:2025/1/28author:cmdragonexcerpt

·2025-01-28 14:30

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

这使得用户可以在一个框架中训练模

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务

使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:57

Silero VAD 开源项目教程

SileroVAD开源项目教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad项目介绍SileroVAD是一个预训练的企业级语音活动检测器（VoiceActivityDetector

苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件

背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换

帅气的亮·2025-01-28 10:33

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况

AI天才研究院·2025-01-28 10:30

docker部署redis最佳实践

使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB

kucoll·2025-01-28 08:53

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。

司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？

司南锤·2025-01-28 08:18

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标

不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

【huawei】云计算的备份和容灾

①备份的作用②容灾的作用3灾备的衡量指标①数据恢复时间点（RPO，RecoyeryPointObjective）②应用恢复时间（RTO，RecoyeryTimeObjective）4灾备的区别5练习题①

Jackilina_Stone·2025-01-28 07:15

高可用架构，高性能架构和高并发架构

视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师

架构随笔录·2025-01-28 06:35

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

热备份和冷备份

冷备份的优点：1．是非常快速的备份方法（只需拷贝文件）2．容易归档（简单拷贝即可）3．容易恢复到某个时间点上（只需将文件再拷贝回去）4．能与归档方法相结合，作数据库“最新状态”的恢复

K. Bob·2025-01-28 04:48

IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real

在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy

NathanWu7·2025-01-28 04:47

服务器中热备份和冷备份的区别

服务器中最为常见的两种备份策略为热备份和冷备份，是用于在数据丢失或者是系统出现故障时恢复服务器状态和数据信息的，小编今天主要来为大家介绍一下热备份和冷备份之间的区别都有哪些！

wanhengidc·2025-01-28 03:15

如何恢复iPhone删除的短信？5种高效方法，让你的iOS手机短信失而复得！

其实，有多种方法可以帮助你恢复已删除的iPhone短信。以下是五种高效的方法，让你的iOS手机短信失而复得！

真想骂*·2025-01-28 02:36

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。

弥树子·2025-01-28 02:29

奖励模型：解析大语言模型的关键工具

它不仅能静态比较模型表现，还可帮助诊断训练问题，为LLM研究提供独特视角，增强模型开发过程的透明度和可问责性。

XianxinMao·2025-01-28 01:27

1Panel服务器运维管理面板

证书配置等一键搞定；高效管理：通过Web端轻松管理Linux服务器，包括应用管理、主机监控、文件管理、数据库管理、容器管理等；安全可靠：最小漏洞暴露面，提供防火墙和安全审计等功能；一键备份：支持一键备份和恢复

安星辰·2025-01-28 00:52

AI Agent（智能体）技术白皮书（Google，2024）

1.2人类的模仿者与以上类似，我们可以对生成式AI模型进行训练，让它们能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议。例如，利用数据库查询工具获取客户的购物历史，然后给出购物建

花生糖@·2025-01-28 00:22

Unity-c#-协程

与普通函数相比，协程具有以下特点：可暂停性：可以在执行过程中暂停可以在特定条件下恢复执行不会阻塞主线程延时执行：可以等待指定时间后继续执行可以等待某个条件满足后继续

BuHuaX·2025-01-27 22:05

备份与恢复管理系统深度解析及代码实践

备份与恢复管理系统深度解析及代码实践在现代数据驱动的世界中，数据备份与恢复管理系统的重要性不言而喻。

我的运维人生·2025-01-27 22:33

Python通过SFTP实现网络设备配置备份

一、背景为了防止网络设备意外损坏，导致配置文件无法恢复，可以通过将网络设备的配置文件备份到本地电脑上。一般情况下，设备支持通过FTP、TFTP、FTPS、SFTP和SCP备份配置文件。

刘林锋blog·2025-01-27 20:50

字节的面试，感觉还挺简单的~

今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试，新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的，但是他的面试体验不太好，因为面试官问了两个类似的问题，感觉有点不认真。

·2025-01-27 18:40

非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单

本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出，综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑，并基于职场大数据训练的专属大模型，客观反映企业在职场人心中的口碑。

·2025-01-27 18:39

6.3 利用数据卷容器迁移数据

利用数据卷容器来备份、恢复、迁移数据卷可以利用数据卷对其中的数据进行进行备份、恢复和迁移。

安心Smile·2025-01-27 17:03

yolov5 解决：Traceback (most recent call last)

运行train.py程序后训练之后，到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因：pillow版本太高了，把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中，您可以安装pillow

南商·2025-01-27 15:18

二、机器学习模型评估与选择

训练误差与泛化误差：学习器在训练集上误差为训练误差（经验误差），在新样本上误差为泛化误差，泛化误差越小越好。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

AI语言模型竞争加剧：新秀崛起格局生变

模型训练成本呈现类摩尔定律式下降，每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能

XianxinMao·2025-01-27 14:11

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的

PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

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