无训练计数

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

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

世界人口钟实时数据_全球人口将达80亿 2019年世界人口总数统计数据

近日，德国全球人口基金会发布统计数据：至2019年底，全球人口总数将达77.5亿，至2023年全球人口将达80亿。
一曲歌长安·2025-01-22 20:18

wps2019数据分析加载项_wpsexcel数据分析工具在哪里

WPS中Excel表格的功能非常强大，不仅仅能够统计数据，而且还可以分析数据，这也是我们处理大量数据的最快捷的方法，感兴趣的小伙伴可以来看看哦。
延静斋孙·2025-01-22 20:47

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

leetcode136.寻找重复数

标签：计数排序给定一个包含n+1个整数的数组nums，其数字都在[1,n]范围内（包括1和n），可知至少存在一个重复的整数。假设nums只有一个重复的整数，返回这个重复的数。
努力d小白·2025-01-22 19:43

Redis实战-初识Redis

过期时间如有侵权，请联系～如有错误，也欢迎批评指正～本篇文章大部分是来自学习《Redis实战》的笔记1、Redis简介Redis是一个远程内存数据库，它不仅性能强劲，而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的
啥都想学的又啥都不会的研究生·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

笔记：qt窗体界面激活显示在最前

2、如下代码即可解决以上问题，将窗口显示到最前的效果，且无其他副作用：if(this
Czx.¹²³·2025-01-22 18:31

计算1+2+3+4+5+6...+100用python_100个Python练手小程序，学习python的很好的资料

本文附带基础视频教程：私信回复【基础】就可以获取的【程序1】题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？1.程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、
weixin_39879881·2025-01-22 18:00

《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭
365JHWZGo·2025-01-22 17:28

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

创建非模态对话框后，点击主窗口无发置顶的解决方法

创建非模态对话框就不用说了，主要问题在于这一行：m_testdlg->Create(IDD_DIALOG1,this);将this改为GetDesktopWindow()，即可实现子窗口和父窗口点击置顶MFC设置对话框窗口位于所有窗口的最顶层SetWindowPos(&wndTopMost,0,0,0,0,SWP_NOSIZE|SWP_NOMOVE);切换置顶时候，需要把之前置顶的改为&wndBo
afreetboy·2025-01-22 17:52

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

Nginx 缓存机制与优化策略

根据W3Techs的统计数据，Nginx在全球Web服务器市场份额中名列前茅，被众多知名网站和企业广泛采用。在Web应用的运行过程中，服务器需要频繁地处理大量的请求。如果每次请
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-22 16:40

python enumerate函数

1.允许我们遍历数据并自动计数。2.创建包含索引的元组列表。
进击的铁甲小宝·2025-01-22 16:10

【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

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

Solidity02 Solidity合约组成结构

文章目录一、合约的基本构成1.1计数器代码示例1.2智能合约的组成1.2.1License许可声明1.2.2编译器版本声明1.2.3合约定义1.2.4状态变量1.2.5合约函数二、合约的组成结构Solidity
杰哥的技术杂货铺·2025-01-22 08:09

Java 大视界 -- Java 大数据云原生应用开发：容器化与无服务器计算（十三）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-01-22 08:38

七.网络模型

最小(支撑)树问题最小部分树求解：破圈法：任取一圈，去掉圈中最长边，直到无圈；加边法：取图G的n个孤立点｛v1，v2，…，vn}作为一个支撑图，从最短边开始往支撑图中添加，见圈回避，直到连通（有n－1条边
Kylin524·2025-01-22 05:53

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

人工智能之数学基础：一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组

极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中，如果存在一个向量组，它满足以下两个条件：一是它本身是线性无关的；二是向量空间中的任何包含它的向量组，如果仍然保持线性无
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-22 02:59

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

体育实时数据是怎么获取的

以下是主要的获取方式和技术手段：1.官方渠道数据接口体育联赛与赛事方的API：一些官方机构（如FIFA、NBA、MLB等）提供实时数据接口，这些接口向媒体和第三方开发者开放，可以获取实时的比赛分数、统计数据和赛程安排
sanx18·2025-01-22 00:36

day 21

线程：轻量级的进程，一个进程之间可以有多个线程，系统调度的最小单位，多个线程之间共享一部分进程的资源，有线程独立的线程栈，程序计数器，寄存器等。可以通过共享内存通信，相对
qq_50996930·2025-01-21 23:30

【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

hadoop图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]

Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据
QQ-1305637939·2025-01-21 22:57

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

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

服务器面试必备-redis面试题总结

首先，Redis是一款开源的内存数据存储系统，它支持多种数据结构，并提供了丰富的操作指令，被广泛应用于各种场景，如缓存、消息队列、计数器、分布式锁等。
前网易架构师-高司机·2025-01-21 20:08
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