数据处理训练

gradio库的基本使用

它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面（GUI）。使用Gradio库，你可以轻松创建Web界面，用于输入数据、调用模型、显示结果，并为用户提供与模型交互的功能。
Echo.....·2025-01-22 21:57

大型语言模型高效预训练策略的比较研究

文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2
二进制独立开发·2025-01-22 21:27

R语言的编程范式

无论是在学术研究、企业分析，还是在数据科学的各个领域，R语言凭借其强大的数据处理能力和丰富的图形化工具，吸引了大批用户。
编程小筑·2025-01-22 21:22

如何在 PyTorch 分布式训练中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试

如何在PyTorch分布式训练中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式训练时，调试分布式训练过程中的问题可能非常棘手。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

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

科技护航：分布式 IO 模块与大型 PLC，稳筑地铁安全防线

它具备强大的数据处理与逻辑运算能力，能够精准调控地铁运行的各个环节。从列车的启动、加速、减速到停靠，从站台屏蔽门的开关，到通风、照明系统的有序运作，大型
明达技术·2025-01-22 18:35

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

告别 Excel，拥抱 R 语言：开启数据分析新时代

强大的数据处理能力Excel简单易用，但其处理大数据集时，效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具，处理成千上万的数据行不在话下，还支持丰富
码农老关【关东升】·2025-01-22 16:42

什么时候用MPP，什么时候用TiDB？

MPP（大规模并行处理）MPP是一种数据处理架构，它通过将任务分割成多个子
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:02

MPP数据库：大数据处理的“高手”

MPP数据库：大数据处理的“高手”最近听到很多朋友讨论大数据处理的技术，其中就有一个词常常被提起，那就是MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）。
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

MPP 和 TiDB：大数据处理的两大“巨头”

MPP和TiDB：大数据处理的两大“巨头”在大数据处理的世界里，MPP（MassivelyParallelProcessing）和TiDB都是非常强大的工具，它们都能帮助我们高效地处理海量的数据。
狮歌~资深攻城狮·2025-01-22 15:01

深入解析Python的xmltodict库：简化XML数据处理的利器

一、引言在当今信息技术的世界中，数据的传输和存储形式多种多样。XML（可扩展标记语言）作为一种灵活而强大的数据格式，得到了广泛应用。它不仅在Web服务中用于数据交换，也在许多应用程序中作为配置文件的格式。然而，尽管XML以其良好的结构性和可读性著称，处理XML数据对于开发者来说仍然是一项繁琐的任务，尤其是在需要频繁进行数据解析和操作的场景。为了解决这一问题，Python社区提供了xmltodict
kdayjj966·2025-01-22 14:58

数据处理 -- CRC（循环冗余校验）技术文档

CRC（循环冗余校验）技术文档整理CRC32（CyclicRedundancyCheck32-bit）是一种常见的校验和算法，广泛应用于网络通信、文件校验等领域。本文将围绕CRC32的核心思想、具体实现，并结合常见标准、反射（bit-reverse）过程的影响等方面进行介绍。一、CRC32的核心思想CRC32利用一种基于二进制多项式的算法，将输入数据视为一个大整数，并通过一个固定的生成多项式进行模
sz66cm·2025-01-22 14:23

SpringCloud微服务架构-海量数据商用短链平台项目 视频教程 下载

SpringCloud微服务架构-海量数据商用短链平台项目视频教程下载├─01.海量数据处理商用短链平台大课介绍（6节）│1.1-海量数据处理-商用短链平台大课介绍.mp4│1.2-短链平台技术栈-观看相关指引
手把手教你学AI·2025-01-22 12:44

Kestra实战指南:构建高效可靠的数据工作流

本文将深入探讨Kestra的安装、配置和使用,帮助您充分利用这个强大的平台来优化您的数据处理流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)什么是Kestra?
ivwdcwso·2025-01-22 12:41

量子计算：编程世界的未来战场

传统计算机虽然快速，但有些问题对它们来说依然是巨大的挑战，比如大规模数据处理、密码破解、分子模拟等等。而现在，量子计算，作为未来的“超级计算机”，正在悄然改变这一切。
大梦百万秋·2025-01-22 11:35

【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

Python集合运算：数据处理的强大工具

Python集合运算：数据处理的强大工具集合（Set）是Python中一种非常有用的数据结构，它用于存储无序且唯一的元素。
清水白石008·2025-01-22 11:59

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

GEE UI：基于sentinel-1 SAR数据处理工具（交互式界面）

目录简介代码解释代码引用结果简介GEEUI：基于sentinel-1SAR数据处理工具（交互式界面）代码解释看起来你提供的是一个用于处理Sentinel-1数据的GoogleEarthEngine脚本。
此星光明·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

SQL拆分字段内容（含分隔符）

我们假设某条数据如下：IDSTRS1公司名称不能小于四个字，行业类别不能为空，职务/岗位不能为空，公司电话不能小于8位且真是有效针对这条数据，我们希望将其拆分成为四份或者五份，以便于后续的数据处理（这里是拆成四份
m0_74824635·2025-01-22 08:12

《探秘鸿蒙Next：非结构化数据处理与模型轻量化的完美适配》

在鸿蒙Next的人工智能应用场景中，处理非结构化数据并使其适配模型轻量化需求是一项关键且具有挑战性的任务。以下是一些有效的方法和策略。数据预处理数据清洗：非结构化数据中往往存在噪声、重复和错误数据。对于文本数据，要去除乱码、特殊字符等；对于图像数据，需处理模糊、损坏的图像。比如在处理鸿蒙Next设备采集的监控图像时，通过OpenCV的HarmonyOS适配库进行图像滤波等操作去除噪声。数据归一化与
·2025-01-22 06:37

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

Python 操作 Elasticsearch 全指南：从连接到数据查询与处理

全指南：从连接到数据查询与处理引言安装`elasticsearch-py`连接到Elasticsearch创建索引插入数据查询数据1.简单查询2.布尔查询更新文档删除文档和索引删除文档删除索引批量插入数据处理分页结果总结
XMYX-0·2025-01-22 03:04

深入探索C#中Newtonsoft.Json库的高级进阶之路

它不仅仅是一个简单的JSON处理库，更是一把能够解锁复杂数据处理场景的万能钥匙。无论是在构建WebAPI时，需要将服务器端的对象快速转换为JSON格式，以便在网络中传输；还是在处理复杂的配置文件，需
步、步、为营·2025-01-22 01:51

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

分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比

在大数据处理领域，如互联网公司应对海
Linux运维老纪·2025-01-22 00:40

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

基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现

基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现文章目录基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现1.背景介绍1.1电影推荐系统的重要性1.2传统推荐系统的缺陷1.3Hadoop在大数据处理中的作用
AI天才研究院·2025-01-21 23:32

【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
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他