损失曲线第2页

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

0day龙腾码支付pay存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！本工具或文章或来源于网络，若有侵权请联系作者删除，自行查验是否具有后门，切勿相信

漏洞库-网络安全·2025-02-09 18:45

快速掌握Reactor Core实现响应式编程

从非响应式Java开发的背景来看，响应式开发需经过陡峭的学习曲线，相比于Java8StreamAPI更具有挑战性，因为被误认为有相同的高级别抽象。

梦想画家·2025-02-09 17:10

中了勒索病毒如何解决，怎么办？这些应对方法快收藏

其实，只要掌握正确的应对方法，就能尽可能减少损失。当发现电脑中了勒索病毒，首要任务是立刻断网。不管是有线还是无线网络，都要迅速切断，防止病毒在局域网内蔓延，也能避免黑客远程操控窃取更多数据。

Data解密恢复·2025-02-09 13:46

DeepSeek-V3 技术报告（核心技术，接近5万字）

此外，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并为更强

zhangjiaofa·2025-02-09 10:21

基于C# winform实现简单流程图绘制工具

实现功能有：保存绘制流程图加载绘制过的流程图文件导出图片画圆画矩形框画线段画曲线画菱形画数据库1.项目架构项目采用了典型的MVC模式:Model:FlowChart.Models命名空间View:FlowChart.Views.Default

萌萌哒240·2025-02-09 07:32

告别代码冗余！AI代码生成器ScriptEcho赋能前端开发学习

陡峭的学习曲线、繁琐的代码编写、以及效率低下常常让初学者望而却步。

·2025-02-09 03:17

告别微前端开发难题：ScriptEcho赋能编程培训新手

然而，对于编程培训新手而言，微前端的学习曲线却陡峭异常。复杂的配置、繁琐的搭建过程以及对各种框架的深入理解，常常让初学者望而却步。

·2025-02-09 02:12

AI行业高压与人才健康：Felix Hill的离世带来的警示与反思

这不仅是AI行业的一大损失，更引发了我们对AI行业高压环境与从业者身心健康之间关系的深刻反思。本文将探讨这一问题，并探讨如何利用AI代码生成器等工具提升效率，间接缓解压力。

·2025-02-08 23:09

AI赋能编程培训：高效构建Nuxt.js应用

然而，学习编程并非易事，尤其对于像Nuxt.js这样服务端渲染的框架而言，学习曲线陡峭，常常让初学者望而却步。幸运的是，随着AI写代码工具的兴起，我们迎来了编程学习的新时代，学习效率得到了显著提升。

·2025-02-08 22:35

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解

小小小小祥·2025-02-08 15:31

Web - CSS3过渡与动画

transition属性有4个要素：过渡属性、动画时长、变化速度曲线、延迟时间，需要注意的是时间单位后面的s是不能省略的。所有数值类型的属性，都可以参与

stark张宇·2025-02-08 12:08

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理，同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

全面解析文件上传下载删除漏洞：风险与应对

一旦文件上传下载删除漏洞被攻击者利用，可能引发一系列严重的安全事件，不仅会给个人和企业造成直接的经济损失，还可能威胁到整个社会的网络安全。本文将深入剖析这些漏洞，让大家全面了解其原理、风

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-07 17:36

很多人不懂什么是优势

上周和10个左右同学交流了如何发展第二曲线，他们中有国企员工、宝妈、4S店管理、程序员...在交流中，我发现个普遍现象——应试教育以及职场带来的思维惯势，对人的影响非常大，最直观的影响就是——很多人不懂什么是优势

·2025-02-07 13:54

D3.js初体验 —— 线型图表与坐标轴的绘制

我们先来说一下利用D3来绘制线型图表与坐标轴的思路：1、定义图表容器：container2、定义一些数据来生成数据曲线3、给图表添加坐标轴，包括文字接下来就开始干活吧!

AryaoO·2025-02-07 13:03

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调（SFT）与其他微调方法的区别3.3SFT在实际应用中的价值SFT技术原理4.1损失函数设计

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

MinIO

一、三种部署方式单节点单硬盘测试环境使用，不提供任何超出底层存储卷实现的额外可靠性或可用性（RAID、LVM等）单节点多硬盘提供了驱动器级别的可靠性以及故障转移、恢复功能，可以配置容忍损失高达一半所有驱动器的能力

*老工具人了*·2025-02-07 06:47

DS目前曲线代替的网站汇总

DS目前还不稳定，好在国内外大厂平台都上线了，汇总如下：秘塔搜索：https://metaso.cn360纳米AI搜索：https://www.n.cn/硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/snHnLED8字节跳动火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience百度云

jackyrongvip·2025-02-07 02:54

吐血整理 | 肝翻linux内核调试技术汇总

当时我整个人都懵了，这可是面向大量用户的服务，每一秒的故障都可能造成巨大损失。我赶紧

深度Linux·2025-02-07 00:38

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等

黑客K-ing·2025-02-06 14:33

《筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航》

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等严重后果。例如，常见的“钓鱼攻击”，通过

黑客Jack·2025-02-06 14:30

网络安全中攻击溯源有哪些方法?

目前网络攻击已经成为常见的安全威胁之一，其造成的危害和损失都是不可估量的，因此网络攻击受到了高度重视。

黑客Ash·2025-02-06 12:20

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

0day 蓝凌EKP系统接口sysFormMainDataInsystemWebservice存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！

漏洞库-网络安全·2025-02-06 06:38

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。

请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

看Java代码，学命令注入

IronSec·2025-02-05 13:54

学习笔记（1):Python+OpenCV计算机视觉-傅里叶变换的理论基础

utm_source=blogtoedu任何连续周期信号，可以由一组适当的正弦曲线组合而成时域-频域

小韩二子·2025-02-05 10:33

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

Openssl C++ API

支持的类型有：EVP_PKEY_EC：椭圆曲线密钥（用于ECDSA和EC

Pandada。·2025-02-04 22:41

利用二次曲线的不变量来快速确认曲线类型

文章目录前言二次曲线的不变量转轴情况下的证明移轴情况下的证明二次曲线的半不变量转轴情况下的证明对于I2=I3=0I_2=I_3=0I2=I3=0的二次曲线在移轴情况下的证明利用二次曲线的不变量和半不变量确定曲线类型

原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:36

如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线

文章目录二次型曲线的定义将二次型曲线写成矩阵形式通过移轴，进一步化简方程情况1：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2同号情况2：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1

原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:06

曲线救国——uniapp封装toast消息提示组件(js)

说明：本组件借用到uv-ui前端框架的作为消息提示，有条件的可以自己设计。另外主要用到@uni-ku/[email protected]。目录结构（主要文件）：安装@uni-ku/[email protected]@uni-ku/rootvite.config.js:import{defineConfig}from'vite'importunifrom'@dcloudio/vite-plugin-un

AGMTI·2025-02-04 12:25

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用

亚里·2025-02-04 05:59

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函

kyle~·2025-02-04 03:42

基于物联网技术的实时数据流可视化研究（论文+源码）

光照传感器实现环境中温湿度、烟雾、光照强度数据的实时检测，系统检测数据不仅能够通过OLED12864液晶实时显示，还能通过ESP8266WiFi无线通信模块传输至云平台，用户可以实时查看检测数据的历史曲线

云山工作室·2025-02-03 20:14

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

线性回归基础学习

中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在Gluon中，data模块提供了有关数据处理的工具，nn模块定义了大量神经网络的层，loss模块定义了各种损失函数在

Remoa·2025-02-03 14:53

网络安全、网络预警是重要课题，大屏把好第一道关

然而，网络安全问题也随之而来，网络攻击、数据泄露等事件频繁发生，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失和威胁。

大千UI工场·2025-02-03 06:22

苦逼测试第十七式：性能测试与瓶颈诊断——简单工具实现高效分析

特别是小型项目或初学者，面对JMeter、LoadRunner等工具的高学习曲线，常常无从下手。那么，有没有一种简单高效的方式，可以快速上手性能测试，并实现性能瓶颈诊断？答案是：有！

Python测试之道·2025-02-03 03:56

证券交易系统崩塌怎么办？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>交易中断与投资者损失证券交易系统崩塌首先会导致交易中断

股票程序化交易接口·2025-02-03 01:41

42步进电机转速力矩曲线_【专业】步进电机的尺寸42步进电机、57步进电机分类标准是什么？...

市面上最常见的步进电机是混合式步进电机，所以说步进电机往往是默认是混合式步进电机了。大家经常说42步进电机，57步进电机等等是按照什么方式分类的？各种型号的步进电机的尺寸是多少？目前绝大多数步进电机的安装尺寸是有行业标准的，通常情况下是按照标准尺寸设计生产的，这样很方便客户替换产品。步进电机有很多种分类方式，人们喜欢按照法兰尺寸给步进电机分类，按照法兰尺寸，现在市面上比较常见的混合式步进电机有20

weixin_39622980·2025-02-02 14:53

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