数据处理训练第7页

广东粤万润与时序数据库TDengine携手打造智慧酒店新未来：数据驱动智能化转型

然而，随着设备的增多和场景的复杂化，酒店客控系统也面临着海量数据处理、实时性保障及系统扩展性的多重挑战。

涛思数据（TDengine）·2025-01-17 21:43

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。

快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。

ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【ER-NeRF数字人】手把手教用ER-NeRF实现实时交互数字人

1.克隆项目、安装依赖环境2.下载面部解析模型3.准备3DMM所需文件4.下载3DMM模型5.将要训练人物模型（视频文件）放在data目录下。以data//.mp4明明。

刘承卓·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

本文将介绍阿里云PAI团队近期发布的BladeDISC++项目，探讨在动态场景下如何优化深度学习训练任务的显存峰值，主要内容包括以下三个部分：DynamicShape场景下显存优化的背景与挑战BladeDISC

·2025-01-17 20:51

Text2SQL的三种实现方法

在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。

AI科技分享·2025-01-17 20:03

用Python在Excel工作表中创建数据透视表

在数据处理和分析工作中，Excel作为一个广泛使用的工具，提供了强大的功能来管理和解析数据。当面对大量复杂的数据集时，为了更高效地总结、分析和展示数据，创建数据透视表成为一种不可或缺的方法。

·2025-01-17 20:17

Python操作字节流中的Excel文档

这种能力不仅极大地提高了数据处理的灵活性，还确保了数据的安全性和完整性，尤其是在网络传输或内存中处理敏感信息时。

·2025-01-17 20:41

第79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。

·2025-01-17 19:08

.NET用C#导入Excel到数据库

将Excel文件中的数据导入到数据库中不仅能够提升数据处理的效率和准确性，还能极大地促进数据分析和决策制定的过程。

·2025-01-17 19:04

采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程（满满是踩坑干货细节，持续更新）

1.架构复杂性2.数据处理性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在

大模型大数据攻城狮·2025-01-17 19:56

鸿蒙NEXT应用开发训练营毕业总结

自从加入鸿蒙NEXT应用开发训练营以来，我体验了一段充实而富有挑战性的学习旅程。通过系统的理论学习和实践操作，我不仅对鸿蒙NEXT应用开发有了深入的理解，还掌握了其核心技能。

wjl6259·2025-01-17 19:24

Camel-AI项目模块详解

项目目录如下：camel/├──agents/#智能体相关代码├──models/#模型集成与管理├──tools/#工具集成与使用├──conversations/#对话管理与处理├──data/#数据处理与管理

UFO上的可乐·2025-01-17 19:24

解析蓝桥杯思维之真题训练：分巧克力

目录其他真题要点源代码其他真题其他真题儿童节那天有K位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。小明一共有N块巧克力，其中第i块是HixWi的方格组成的长方形。为了公平起见，小明需要从这N块巧克力中切出K块巧克力分给小朋友们。切出的巧克力需要满足：形状是正方形，边长是整数大小相同例如一块6x5的巧克力可以切出6块2x2的巧克力或者2块3x3的巧克力。当然小朋友们都希望得到的巧克力尽可

m明月Java3·2025-01-17 17:43

llama.cpp部署

llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理

法号：行颠·2025-01-17 17:12

HarmonyOS学习第七周（实践版）

因为有事，断更了一个月，一个月没怎么碰，已经有点忘记了，这周做点简单案例进行一下“康复训练”。

超级困~·2025-01-17 16:05

代码随想录算法训练营Day2:977有序数组、209长度最小的子数组、59螺旋矩阵||

（1）977有序数组文章链接：代码随想录(programmercarl.com)思考：题目中提到了该数组为有序数组，那么在进行平方后，最大值一定是在数组的最左边或者最左边，所以用双指针进行比较。Java代码：classSolution{publicint[]sortedSquares(int[]nums){int[]result=newint[nums.length];intleft=0;intr

爱吃甜食的靓仔·2025-01-17 16:26

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解

它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。DWD（DataWareh

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

小程序快速搭建线上预约线下陪玩伴游系统源码，打造便捷新体验

后端技术：可以选择PHP+MySQL等成熟的技术栈，确保系统的稳定性和数据处理能力。

·2025-01-17 15:52

加速 AI 训推：Lepton AI 如何构建多租户、低延迟云存储平台

该平台适用于各种训练、推理需求，GPU充足，在保证高性能的同时，能够灵活应对不断变化的工作负载。用户可以快速在Lepton平台上部署推理服务和执行训练任务，无需关注基础设施和稳定性问题。

·2025-01-17 15:51

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。

·2025-01-17 15:50

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放

视觉萌新、·2025-01-17 15:17

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。

我就是全世界·2025-01-17 15:46

代码随想录算法训练营Day6 | 454.四数相加II，383. 赎金信，15. 三数之和，18. 四数之和，总结

详细布置454.四数相加II✅建议：本题是使用map巧妙解决的问题，好好体会一下哈希法如何提高程序执行效率，降低时间复杂度，当然使用哈希法会提高空间复杂度，但一般来说我们都是舍空间换时间，工业开发也是这样。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录#454classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":t

Yummy Penguin·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

代码随想录算法训练营DAY56｜图论理论基础、98. 所有可达路径、深搜广搜基础

图论理论基础强连通图是在有向图中任何两个节点是可以相互到达在无向图中的极大连通子图称之为该图的一个连通分量。98.所有可达路径defdfs(graph,a,n,path,result):ifa==n-1:result.append(('').join(path[:]))forjinrange(N):ifgraph[a][j]:path.append(str(j+1))dfs(graph,j,n,p

阿緑·2025-01-17 14:38

为什么要训练最懂您企业的AI助理？

随着人工智能技术的蓬勃发展，企业级AI助理已成为提升工作效率、优化客户服务体验的重要利器。这些智慧化的系统，通过模拟人类的认知功能，能够轻松应对复杂的数据分析、自动化繁琐的日常任务，甚至为企业决策提供有力支持。拥有一款懂您的企业AI助理，意味着您能够以更智能、更高效的方式推动企业前行。一、构建高度整合与个人化体验为了让AI机器人真正懂您的企业，我们首先要实现高度整合。通过连接企业资料库、应用程序、

·2025-01-17 14:31

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-

YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。

来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。

来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，

dwjf321·2025-01-17 10:36

水库水雨情监测系统：实时自动化预警

一、水库水雨情监测系统构成该系统主要由雨量监测站、水位监测站、数据传输网络、数据处理中心以及预警发布平台等部分构成。雨量监测站通过高精度雨量传感器，如翻斗式雨量计，准确测量降雨的强

DX_水位流量监测·2025-01-17 10:33

跟我一起学 Python 数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅

跟我一起学Python数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅在数据的广袤天地中，我们始终秉持着共同学习、共同进步的理念，希望能引领大家逐步深入Python数据处理的核心领域。

lilye66·2025-01-17 09:29

AI大模型

这些模型通过使用大规模数据集和先进的计算硬件进行训练，能够学习到数据中的复杂模式和特征，从而在多种任务上展现出卓越的性能。特点包括：参数量大：AI大模型的参数数量往往达到

荆州克莱·2025-01-17 07:12

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

通过在设备本地或网络边缘进行数据处理，边缘计算能够

通过在设备本地或网络边缘进行数据处理，边缘计算能够减少延迟、降低带宽消耗，并在需要快速决策的场景中提供实时响应能力。

小zzzzzzzz·2025-01-17 06:03

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速

·2025-01-17 05:02

蓝桥杯算法训练——礼物（二分法）Python

这个博客是摆烂小白冲刺蓝桥杯国赛的算法笔记，呜呜因为太过摆烂现在六级、期末和国赛全在一起是真的会栓Q的好吗。。。我每次学习懂一题都会很开心，吃饭都香那种开心（因为太过小白），今天是六一祝大家六一快乐啊！！！代码放在上面记录，欢迎各位指正和讨论！礼物问题描述JiaoShou在爱琳大陆的旅行完毕，即将回家，为了纪念这次旅行，他决定带回一些礼物给好朋友。在走出了怪物森林以后，JiaoShou看到了排成一

lican3·2025-01-17 04:18

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

然而，随着模型规模的不断扩大，训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源，例如高性能GPU和TPU，这导致训练成本高昂，难以普及。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

有用过kafka的延迟队列功能的人吗

在当今的数据处理和消息传递领域，ApacheKafka已经成为了一个不可或缺的工具。它以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而闻名。然而，随着应用场景的多样化，Kafka的延迟队列功能逐渐进入了人们的视野。

xiamu_CDA·2025-01-17 03:33

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。

KeyPan·2025-01-17 02:28

Hive 窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度

本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘，从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例，全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引

自节码·2025-01-17 02:25

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