恢复训练第8页

代码随想录算法训练营day28（0121）

1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单，其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联，只不过更加地简单这题的代码，思路很巧妙！题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices，其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买，然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1：输入：pr

Lazy.land·2025-01-22 19:43

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

蓝桥杯训练—完美的代价

文章目录一、题目二、示例三、解析四、代码一、题目回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。交换的定义是：交换两个相邻的字符例如mamad第一次交换ad：mamda第二次交换md：madma第三次交换ma：madam输入格式：输入一行，是一个字符串，长度为n，只包括小写字母输出格式：如果可能，输

初春十九·2025-01-22 18:33

1. 基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-01-22 17:56

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法

__如果·2025-01-22 17:55

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。

AlphaFinance·2025-01-22 17:23

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择

生信学习者1·2025-01-22 17:21

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。

·2025-01-22 16:34

数据恢复常用方法（三）如何辨别固态硬盘故障类型

数据恢复首先需要辨别固态硬盘故障类型，只有先确认故障类型，才能进行下一步动作如下是一种常见的场景，固态硬盘无法识别，接入电源与数据线，电脑的磁盘管理不显示任何信息。

记忆空间istore·2025-01-22 16:41

Mysql-生产环境实战经验总结

文章目录真实生产环境下的Mysql数据库机器配置如何规划互联网公司的生产环境数据库是如何进行性能压测1.准备测试环境2.构建测试场景3.性能测试4.监控与分析5.资源压力测试6.故障恢复测试7.文档记录与复盘

猿与禅·2025-01-22 13:52

深入探究 Linux 系统的快照备份与恢复：TimeShift 实践与原理解析

文章目录前言一、TimeShift的工作原理二、TimeShift的备份方式优缺点对比：三、TimeShift的安装和配置四、TimeShift的实际操作流程1.创建系统快照2.查看已创建的快照3.删除旧快照4.还原快照五、TimeShift快照操作步骤1.设置备份目标目录2.自定义备份和排除目录3.开始备份操作4.还原到指定快照5.测试TimeShift备份还原的效果1.备份前的系统状态2.安装

运维の小LIAN·2025-01-22 12:12

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

IT古董·2025-01-22 11:33

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

这些模型通常在大规模文本数据集上进行预训练，以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而，对于特定领域或特定任务的需求，往往需要对这些通用模

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

【强化学习】Unity ML-Agents框架

实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目，它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理

大雨淅淅·2025-01-22 11:00

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

网络安全渗透基础

完整性：只有授权的人才能修改，通过访问控制来阻止数据篡改，通过算法进行信息验证；可用性：是网络总体可靠性的需求，通过访问控制来阻止非授权人员的访问；可控性：使用授权机制，控制信息传播范围、内容、必要时能恢复密钥

Hero.Youth·2025-01-22 10:53

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SSD（SingleShotMultiBoxDetector）摘要Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector

L-含光承影·2025-01-22 10:52

swift withCheckedContinuation相关使用

:Error{caseserverError(String)}/*withCheckedContinuation是Swift并发模型中的一个重要工具，它允许你将异步操作转换为一个暂停的函数，直到你手动恢复它

书弋江山·2025-01-22 09:51

Linux 使用 GDB 进行调试的常用命令与技巧

执行一步1.7打印变量值1.8查看函数调用栈2.GDB调试Core文件2.1生成Core文件2.2使用GDB调试Core文件3.GDB调试正在运行的程序3.1附加到正在运行的进程3.2在进程中设置断点3.3恢复程序执行

打工人你好·2025-01-22 06:30

宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示

它利用量子计算机的优势，在训练和优化模

AI天才研究院·2025-01-22 05:22

【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型

gguf-mindspore本项目（gguf-mindspore）帮助用户快速的将MindSpore生成的大模型的ckpt文件，转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件，主要思路是针对已有的如Huggingface上的对应模型的GGUF文件，利用MindSpore生成的ckpt文件，替换掉GGUF文件中的张量信息部分，生成自己的GGUF文件。依赖gguf==0.6.0mindsporenump

Hsiayukoo·2025-01-22 05:48

LLama 架构一览

LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化：为什么大模型llama选RMSNorm，而不是其他？

Debroon·2025-01-22 04:08

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

Docker部署nnunetv2简洁教程

由于我已经完成了nnUNet的训练，所以不需要将相关数据全部上传到容器中，而是只保留源码。

Tiandaren·2025-01-22 03:35

Oracle数据库恢复时要建库吗_Oracle数据ASM实例不能mount怎么恢复数据

一、数据库故障描述今天给大家分享一个Oracle数据库故障数据恢复案例，数据库故障表现为ASM磁盘组掉线，ASM实例不能mount。

weixin_39624461·2025-01-22 03:34

利用Amazon S3实现灾备和多区域部署：多活全面解决方案

1.引言在现代云计算环境中，实现高可用性和灾难恢复是至关重要的。AmazonS3作为一种可靠的对象存储服务，为构建多活（Multi-Active）架构提供了强大支持。

ivwdcwso·2025-01-22 03:34

数据传输中遇到问题要怎么解决

**创建冗余备份**：在不同的存储设备中保存数据的多个副本，即使在传输过程中发生故障或错误，也可以从备份中恢复数据。云存储服务和网络存储设备是实现冗余备份的常见选择。3.

sanx18·2025-01-22 02:52

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）不需要重新训练就能够获取最新的知识

disgare·2025-01-22 01:48

一行代码搞定加载glove预训练词向量

加载glove预训练词向量再也不用glove2word2vec转换啦！

peanutwang·2025-01-22 01:46

【Vim Masterclass 笔记22】S09L40 + L41：同步练习11：Vim 的配置与 vimrc 文件的相关操作（含点评课内容）

文章目录S09L40Exercise11-VimSettingsandtheVimrcFile1训练目标2操作指令2.1.打开vimrc-sample文件2.2.尝试各种选项与设置2.3.将更改内容保存到

安冬的码畜日常·2025-01-22 00:42

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy

Ace_bb·2025-01-22 00:08

五款图片变清晰工具帮助你，轻松实现一键修复模糊图片

接下来，我们就来介绍五款出色的软件，它们具备强大的图像处理能力，能够帮助你轻松实现一键修复模糊图片，让你的珍贵记忆恢复原有的清晰与生动。一、牛学长图片修复工具牛学长

Ai工具分享·2025-01-22 00:38

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学

用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。

fengbingchun·2025-01-21 22:54

阿里云Web应用托管服务，低成本建个人博客（wordpress和wiki.js）

这个游戏的最终目的是为了在这些房间中留下尽可能多的烙印，在每个房间里留下烙印所花费的法力值是不相同的，已知他共有m点法力值，这些法力是不可恢复的。

·2025-01-21 21:17

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。

快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

深度挖掘：Oracle RAC数据库架构分析与实战攻略

深度挖掘：OracleRAC数据库架构分析与实战攻略本书内容从集群概念入手，深入RAC原理和结构进行分析，结合存储和网络传输知识，全面讲解小机集群数据库RAC的安装示例，探讨RAC的管理和维护，详述备份恢复

拟声的主扬·2025-01-21 20:37

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练

倔强的石头_·2025-01-21 19:25

C语言经典例题100道

在这里因为对自己的要求，训练自己，采用了两种方法。一种是大众版好理解的，另一种是通过数组比较繁琐的写法，数组的写法完全是锻炼自己使用数组的能力，正常情况下，还是以第一种写法为准。第一种写法:#in

尘泪bit·2025-01-21 17:39

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

二、一维数组应用技巧2：打标记实战训练1—开关灯问题描述：有M个从1到M依次编号的人参加一项游戏。

律己杂谈·2025-01-21 17:09

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。

kcarly·2025-01-21 17:35

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

qq1309399183·2025-01-21 15:56

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例

m0_74825223·2025-01-21 15:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer