恢复训练第5页

蓝桥杯训练奇怪的捐赠题解

题目：地产大亨Q先生临终遗愿是：拿出100万元给X社区的居民抽奖，麻烦的是，他有个奇怪的要求：1.100万元必须被正好分成若干份（不能有剩余）。每份必须是7的若干次方元。比如：1元，7元，49元，343元，……2.相同金额的份数不能超过5份。3.在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙算一算，最多可以分为多少份？思路：换个角度考虑，如果拿出1234567890元分给居民，每份必须是10

SkyeBCI·2025-02-12 09:56

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代，大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石，正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台，凭

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

蓝桥杯训练——奇怪的捐赠

地产大亨Q先生临终的遗愿是：拿出100100万元给X社区的居民抽奖，以稍慰藉心中愧疚。麻烦的是，他有个很奇怪的要求：100100万元必须被正好分成若干份（不能剩余）。每份必须是77的若干次方元。比如：11元,77元，4949元，343343元，...相同金额的份数不能超过55份。在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙计算一下，最多可以分为多少份？———————————————————

赛一罗·2025-02-12 08:55

四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例

0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中，做过一个文本翻译任务案例，多轮训练后，效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子，对于此类任务的处理会更为强大，下面将以基于Transformer

学不会lostfound·2025-02-12 08:53

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明：、pytorch版本，ResNet50进行特征提取，mmd最

QQ_767172261·2025-02-12 07:15

策略泛化的无动作推理

端到端模仿学习为训练机器人策略提供一种有前途的方法。然而，泛化到新环境（例如未见过的场景、任务和目标实例）仍然是一项重大挑战。

硅谷秋水·2025-02-12 07:44

冲一下阿里，感觉不是很难

新的一周又来了，今天分享的是训练营的朋友在阿里的一面，看了一下面试的内容，感觉挺简单的，你做一下试试：Redis数据消失的原因Redis中的数据如果既没有设置过期时间也没有被显式删除但仍然消失了，可能是因为配置了持久化策略

·2025-02-12 05:37

华硕BIOS恢复出厂设置详细教程

华硕BIOS恢复出厂设置详细教程在使用计算机的过程中，我们有时需要对BIOS（基本输入输出系统）进行一些设置或调整，以满足特定的硬件兼容性或性能需求。

nntxthml·2025-02-12 05:00

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&合并-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡（十五）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数高效微调(PEF

开源技术探险家·2025-02-12 04:50

揭幕 DeepSeek-V2.5-1210：革新人工智能能力

技术背景DeepSeek-V2.5-1210在DeepSeekV2系列的基础上进行了微调，利用后训练迭代提升了其在数学、编程、写作和

吴脑的键客·2025-02-12 03:16

Redis第十七讲 Redis主从架构深入底层了解

主从复制作用故障恢复：当主节点宕机，其他节点依然可以提供服务；负载均衡：在主从复制的基础上，配合读写分

程序员路同学·2025-02-12 02:08

自动评估基准 | 技巧与提示

缓解措施有：测试集中加入哨兵字符串(canarystring)(如BigBench)，这是一种特殊的字符组合，使得模型创建者可以在训练集中查找，来表明该数据中是否包含评估。

·2025-02-12 01:00

人工评估 | 基础概念

本文讨论的都是后验评估，即模型已经完成训练，给定一个任务让人类进行评估。

·2025-02-12 01:57

【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练

作为主要编程语言，通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集（'土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件

·2025-02-12 01:24

深度学习-与OCR结合

整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤：数据准备：收集和标注包含文本的图像数据，构建训练集和测试集。模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN

小赖同学啊·2025-02-11 22:11

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

但是，我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想，MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能，包括GRU层。

智汇未来·2025-02-11 22:38

【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）

同时，它的训练和使用成本大幅降低

·2025-02-11 21:14

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

传统开发方式在算法研究、模型训练、代码编写、系统集成及测试优化等环节，不仅需要专业技术人员的深度参与，还耗费大量时间和资源。这些挑战使得AI应用的落地变得异常艰难。

·2025-02-11 21:13

大模型推理服务全景图

作者：望宸随着DeepSeekR1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。

·2025-02-11 21:12

新加坡云服务器网络中断原因有哪些

检查网络设备状态：重启网络设备（如路由器、交换机），观察是否恢复正常。检查设备的配置，确保VLAN配置、防火墙规则、NAT配置等正确无误。

·2025-02-11 20:11

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

开春特惠，华纳云香港云8H16G5M低至166元/月，双E5香港CN2服务器限时抢购ing

本次活动内容如下：香港CN2服务器限时抢购，E5-2660*2/32G/500GSSD，开春破冰价仅需1200元/月，抢购时间结束后恢复官网正常价格。

·2025-02-11 20:38

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

DeepSeek-MoE-16b：高效稀疏架构引领大模型降本增效革命

DeepSeek-MoE-16b是深度求索（DeepSeek）研发的混合专家模型（MixtureofExperts,MoE），参数规模160亿，旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型（如Llama2、GPT-3）的高训练与推理成本问题

热爱分享的博士僧·2025-02-11 18:36

史上最厉害的Java进阶之路

这是Java的流程控制，操控“一切”那些年，那些大神玩的数组来场刺激的数组训练吧！

m0_51274464·2025-02-11 17:31

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。通过不断的“对抗

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统

文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面

图苑·2025-02-11 16:24

千帆大模型提示词调优实践

大模型场景实战培训，提示词效果调优，大模型应用定制开发，点击咨询原始提示词以下是减重训练计划的提示词#能力与角色:作为一名经验丰富的注册营养师和运动健身教练，我将根据您的具体情况，为您制定一个为期{duration

·2025-02-11 16:57

【故障处理】- ADG丢失归档：增量恢复

【故障处理】-ADG丢失归档：增量恢复一、概述二、备库查看当前最小scn三、确认主库是否添加数据文件四、检查主库的控制文件快照备份路径设置五、开始增量备份5.1准备增量备份脚本5.2执行增量备份脚本六、

圆️️·2025-02-11 15:16

ADG环境备库强制启动——snapshot standby

一、环境说明主库环境不动的情况下，备库转换为主库，可读写，为了不毁坏原有的ADG环境，并且可以让ADG随时恢复，采用了保存点的方式实现需求。

Hannah_JK·2025-02-11 14:12

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调（SFT）篇高效微调篇提示学习篇人类对齐训练

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集，视觉定位，无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率

数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的训练和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像

计算机c9硕士算法工程师·2025-02-11 13:01

唤醒 AI 算力，专有云 ABC Stack 面向企业级智算平台的 GPU 提效实践

大模型训练的时候，我们会请技术专家

·2025-02-11 12:16

云上一键部署 DeepSeek-V3 模型，阿里云PAI Model Gallery 最佳实践

为了实现高效的推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了MLA（Multi-headLatentAttention）和DeepSeekMoE架构。

·2025-02-11 11:44

DeepSeek与ChatGPT对比：技术、应用与未来趋势

DeepSeek和ChatGPT作为其中的典型代表，各自凭借独特的技术架构、训练方式和应用优势，在不同领域展现出卓越的性能。

CodeJourney.·2025-02-11 11:49

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。

百态老人·2025-02-11 10:09

DeepSeek-v3笔记(1)

它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题，思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA

蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

算法训练day51Leetcode139.单词拆分多重背包了解背包问题总结

139.单词拆分.-力扣（LeetCode）题目分析初始化：初始化一个布尔型向量dp，大小为s.size()+1，所有值初始化为false，除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict：输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset，以便高效查找单词。动态规

dc爱傲雪和技术·2025-02-11 09:36

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C

局外人_Jia·2025-02-11 09:05

【代码随想录训练营】【Day05休息】【Day06】第三章｜哈希表｜哈希表理论基础｜242.有效的字母异位词｜349. 两个数组的交集｜202. 快乐数｜1. 两数之和

哈希表理论基础总结：当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现在集合里或者重复出现时，就要考虑哈希法。哈希法是用空间换时间的方法，因为我们要使用额外的数组，set或者是map来存放数据，才能实现快速的查找。更多有关哈希表的理论基础可查阅：《代码随想录》哈希表理论基础242.有效的字母异位词题目详细：LeetCode.242当两个字符串具有以下特点时，则称它们互为字母异位词：字符串的长度相等字符串中的每

蚝油菜花·2025-02-11 09:35

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

sd卡数据恢复源码android,SD卡受损数据恢复图文详解

那么，SD卡受损数据可以恢复吗？

sxtybzwm·2025-02-11 08:24

Kotlin实战经验：将接口回调转换成suspend挂起函数

suspendCoroutine用途：将回调式异步操作转换为可挂起函数行为：启动一个新的协程来处理基于回调的操作挂起当前协程，直到调用回调回调负责使用结果或异常恢复协程取消：需要在回调或启动的协程中手动取消逻辑

折翅鵬·2025-02-11 08:23

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