文本预训练第4页

python input 文件路径_python基础 — 文件操作

读取键盘输入Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。

童雅洋梨·2025-01-21 05:48

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。

岑童嵘·2025-01-21 04:11

李开复与零一万物：AI创业的务实之道，以及AI写代码工具的崛起

李开复观点解读：理性决策，而非盲目扩张李开复认为，初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指

·2025-01-21 03:04

Python中的Pipeline快速教学、

Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。

Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

Python 操作二进制文件

在计算机中，文件可以分为两种类型：文本文件和二进制文件。文本文件包含人类可读的字符，而二进制文件包含计算机指令或数据，无法直接阅读。常见的二进制文件包括图片、音频、视频、可执行文件等。

昱晏·2025-01-21 03:33

Python input 怎么使用

当程序运行到input()函数时，会暂停并等待用户输入一些文本，用户输入的文本将作为函数的返回值。这使得我们可以在程序中获取用户的输入，以便根据输入执行相应的操作。

彭彭不吃虫子·2025-01-21 03:02

实现一个简单的学生成绩管理系统

要求：（1）创建一个文本文件students.txt，其中每一行包含一个学生的名字和成绩，用逗号分隔。

巷955·2025-01-21 03:59

Python mysql数据库连接池

最近在写一个Python的文本分析,需要大量的读取数据库(千万级别mysql)并进行更新操作,运行着程序发现一个问题,过了一会儿程序就报错说链接已经满了,或者是端口不可重复使用,因此我在网上找到了一个连接池的代码用于解决这个问题

戴**·2025-01-21 02:25

使用Anthropic API的入门指南

技术背景介绍AnthropicAPI允许开发者以简单的HTTP请求模式与AI模型进行交互，返回的结果可以被用于多种场景，如文本生成、情感分析等。通过API，开发者可以避

dqw41111d·2025-01-21 02:16

使用Claude构建文本生成应用

在现代AI技术领域，Claude以其在广泛的文本任务中的优越表现受到广泛关注。无论是处理代码、撰写散文还是其他自然语言任务，Claude都能提供精准的文本输出。

asd5646asd·2025-01-21 02:15

NAT静态原理NAT动态原理NAPT原理

pre:预生产环境。在版本最后上线之前会在预生产最后执行一遍。确保万无一失(狗头)运维，也有测试。prd:生产环境/现网:10运维人员。数据库3DBA数据库运维。

aicc221016·2025-01-21 01:40

大模型介绍

大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

mysql 用户名命名_MySQL命名、设计及使用规范《MySQL命名、设计及使用规范》

sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。

syzyzs·2025-01-21 01:37

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理

子然在打码·2025-01-21 00:00

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型

WeeJot·2025-01-21 00:57

C语言编译

首先需要一个文本编辑器来写代码，比如Vim、Notepad++等。代码写好后，使用C编译器，常见的有GCC（GNUCompilerCollection）。

czme·2025-01-20 23:22

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的

挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。

挂科边缘·2025-01-20 23:19

企业落地大模型的路径选择：微调、RAG、提示词工程

2）静态性模型一旦训练好，就无法再补充数据，因此模型不会了解你自己组织内部的年

AGI-杠哥·2025-01-20 22:46

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。

·2025-01-20 22:41

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。

智慧医疗·2025-01-20 22:16

使用LangChain构建简单LLM翻译应用

技术背景介绍在本教程中，我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型（LLM）应用程序，该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。

fGVBSAbe·2025-01-20 22:13

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。

cda2024·2025-01-20 22:42

使用Python开发SolidWorks API

使用Python开发SolidWorksAPI介绍本文介绍了如何使用Python与SolidWorksAPI进行交互，创建零件草图、特征及插入文本。

SolidWorksAPI·2025-01-20 21:05

wandb 网络连接问题解决指南

环境windows10pycharm校园网wifi报错内容运行训练代码时出现以下错误wandb:Networkerror(TransientError),enteringretryloop.解决办法需要挂代理

星之所望·2025-01-20 21:02

gradle linux配置环境变量配置,Mac OS环境变量配置（Android Studio之Gradle）

Applications/Android\Studio.app/Contents/gradle/gradle-2.8/bin1.打开终端2.输入：vim~/.bash_profile3.进入编辑模式4.在文本末尾添加如下信息

MatrixMage·2025-01-20 21:32

你喜欢用什么编辑器?

电脑工作者和程序员所使用的文本编辑器通常需要具备高效率、易用性以及对代码友好等特点，包括语法高亮、自动完成、多文件同时编辑、查找替换、版本控制集成等功能。

dami_king·2025-01-20 20:30

python正则表达式re关于数字、字母、特殊字符、汉字的匹配方式

正则表达式是一种强大的文本处理工具，用于匹配、搜索、替换或分割字符串。以下是一些基本的正则表达式模式，用于筛选不同类型的字符：数字(\d):匹配任意数字（0-9）。

乙龙·2025-01-20 20:29

Apache2 搭建 WebDAV 服务器

Apache2搭建WebDAV服务器本文本参考了https://blog.csdn.net/fengchao_2009/article/details/7531856https://www.cnblogs.com

cnlenglan·2025-01-20 20:25

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从

chian-ocean·2025-01-20 19:51

大型系统中 HTTP 的优化与部署

HTTP，作为超文本传输协议，在大型系统中扮演着举足轻重的角色，负责客户端与服务器之间的信息传输，是实现各类网络应用的基础。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:12

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成

东临碣石82·2025-01-20 19:09

通过python代码实现向钉钉群内自动推送消息，详细步骤及代码，超实用教学！！！

文章目录前言一、创建钉钉群机器人二、以文本格式发送信息三、以MarkDown格式发送信息四、以Link格式发送信息前言我们在使用钉钉时，通常会创建或加入多个群聊，身为群聊的管理者，当我们需要及时、并按时的向这些群聊推送一些固定信息

盲敲代码的阿豪·2025-01-20 18:08

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。

花千树-010·2025-01-20 18:07

代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分背包问题总结篇

322.零钱兑换题目链接：322.零钱兑换-力扣（LeetCode）讲解链接：代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额（背包）（不加上他本身的

chengooooooo·2025-01-20 18:03

HTML＜img＞标签

该标签具有两个必需属性：src——指定图像的路径alt-如果图像由于某种原因无法显示，则指定图像的替代文本注意：另外，请务必指定图像的宽度和高度。如果未指定宽度和高度，则图像加载时页面可能会闪烁。

新生派·2025-01-20 18:30

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

什么是国家标准？国家标准如何起草？

国家标准的起草一般有以下主要步骤：首先是预研阶段，要对相关技术发展和市场需求等进行调研，明确制定标准的必要性、可行性等诸多方面情况。接着成立标准起草工作组，工作组的成员通常包括行业专家、企业代表等。

德为先科技·2025-01-20 16:43

什么是团体标准？团体标准如何起草？

德为先科技·2025-01-20 16:43

Linux添加自定义服务（service文件）

1，新建服务文件每一个服务在Linux有它自己的对应的配置文件，这个文件可以通过文本编辑器编辑，扩展名为xxx.servive（xxx为服务名称）。

「已注销」·2025-01-20 15:38

【Linux】【Vim】vim编辑器的用法

一、vim简介Vim是一款功能强大且高度可定制的文本编辑器，广泛应用于Linux和Unix系统中。它不仅继承了vi编辑器的所有特性，还增加了许多新的功能，如语法高亮、代码折叠、多级撤销等。

小豆豆儿·2025-01-20 15:07

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始，目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

图像检索简介

图像检索主要分为两类，一类是基于文本的图像检索（TextBasedImageRetrieval），另一类是基于内容的图像检索（ContentBasedImageRetrieval）基于文本通过对图像进行文本描述

handsomestWei·2025-01-20 15:35

什么是行业标准？行业标准如何起草？

行业标准起草主要包括以下步骤：首先是预研阶段，要对标准涉及的技术内容、范围、国内外现状等进行研究，明确制定标准的必要性和可行性。接着成立标准起草工作组，成员包括行业专家、企业代表等相关人员。

德为先科技·2025-01-20 14:54

【网络】HTTP（超文本传输协议）详解

目录引言一、HTTP的基本概念1.1什么是HTTP？1.2HTTP的工作流程1.3HTTP工作流程图二、HTTP请求与响应2.1HTTP请求格式2.2HTTP响应格式三、常见的HTTP状态码3.1其他状态码示例四、HTTP版本的演变4.1HTTP/1.04.2HTTP/1.14.3HTTP/24.4HTTP/3五、HTTP的安全性5.1HTTPS5.2常见安全问题5.3如何保障HTTP的安全性结论

丶2136·2025-01-20 14:53

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