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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

交换机与路由器的区别

它通过学习和转发数据帧的方式来实现多个设备之间的通信，能够根据数据包的MAC地址进行数据的无冲突传输，提高网络传输的效率和稳定性。路由器：工作层次：路由

黑石云·2025-01-20 23:53

旋转编码器驱动-标准库和HAL库

Encoder.c-标准库#include"stm32f10x.h"//Deviceheader#include"Delay.h"int8_tEncoder_Count;/***函数：旋转编码器初始化*参数：无*

末时清·2025-01-20 23:50

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

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

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

python中的两种循环

python中的两种循环for循环（计数循环）while循环（条件循环）两种循环的区别range函数跳出循环break示例continue示例循环嵌套循环练习循环，三大语言结构之一，当它满足条件时反复执行某一段代码的过程

怎么昵称都被占用啊·2025-01-20 20:28

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

【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

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

《CPython Internals》阅读笔记：p250-p284

一、技术总结介于我觉得作者写得乱七八糟的，读完我已经不想说话了，所以今日无技术总结。二、英语总结(生词：2)1.spawn(1)spawn:来自于词根expandere。

·2025-01-20 18:03

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

彻底理解JVM

指令：程序计数器：记录当前线程的起始地址和偏移量，一看就知道是为了线程挂起后，恢复上下文用的。虚拟机栈：栈关键字，先进后出，主要包括用户存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。

yingcly003·2025-01-20 17:00

大厂面试系列：JVM中有哪些内存区域，分别都是用来干嘛的？

存放类的方法区执行代码指令用的程序计数器Java虚拟机栈Java堆内存核心内存区域的全流程串讲其他内存区域本文小结背景知识我们先聊了一下相关的背景知识：JVM类加载这块的机制，简单介绍一下。

石杉的架构笔记·2025-01-20 17:19

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

C++中的基本IO流

IO流1.基本IO流1.1IO对象无拷贝无赋值1.2IO对象的条件状态1.3IO与缓冲2.文件IO流2.1使用ifstream读取文件内容2.1使用ofstream写文件3.stringIO类在C++中时不直接处理输入输出的

ITSOK_U·2025-01-20 16:11

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

Linux top命令cpu使用率计算底层原理

在Linux中，top命令通过读取内核提供的统计数据来计算CPU使用率。其底层原理可以概括为以下几步：1.读取/proc/stattop命令主要从/proc/stat文件中获取CPU的统计信息。

学会了没·2025-01-20 13:42

Android 右键后无Java class创建

Androidstudio创建javaclass：最近几个月用Androidstudio开发，因为电脑设置了一个新的用户使用，原来的androidstudio,打开之前的正常的项目总是报一些奇奇怪怪的错误，就重新安装了最新的版本问题描述但是新的androidstudio右键后没有javaclass,本来我就不怎么用java和androidstudio,又赶时间，不想花时间用更不了解的kotlin解

不吃凉粉·2025-01-20 13:07

【NOIP普及组】三连击

输入格式无输出格式若干行，每行33个数字。按照每行第11个数字升序排列。输入输出样例输入无输出192384576***...

我就是南山·2025-01-20 12:34

将十六进制转换为浮点数

#将十六进制字符串转换为浮点数hex_str='1.23e-03'#这是一个十六进制形式的浮点数，需要先转换为十进制形式decimal_str=hex_str.replace('p','E')#将科学计数法中的

潮易·2025-01-20 10:42

Android实战技巧之五十：App的系统签名

在Manifest文件修改，如下：2、将app做无签名编译（AndroidStudio）用命令行编译Windows:gradlew.batassembleReleaseMac/linux:

全速前行·2025-01-20 09:03

jmeter录制过滤_Jmeter录制pc脚本

2.可以有可以无。[作用：清楚所有录制的记录信息]3.右

weixin_39757040·2025-01-20 08:51

LeetCode 1426 题：数元素解题全解析

一、题目剖析给定一个整数数组arr，这里有着独特的计数规则：对于元素x，唯有当x+1也在数组arr中时，这个x才能被记为1个数。

MasterNeverDown·2025-01-20 08:19

无矛盾的最佳球队（排序+最大上升子序列和的dp）

题目描述：假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。然而，球队中的矛盾会限制球员的发挥，所以必须选出一支没有矛盾的球队。如果一名年龄较小球员的分数严格大于一名年龄较大的球员，则存在矛盾。同龄球员之间不会发生矛盾。给你两个列表scores和ages，其中每组scores[i]和ages[i]表示第i名球员的分数和年龄。请你返回所有

harry1213812138·2025-01-20 07:47

LeetCode 383. 赎金信

这个问题考察了我们对字符串处理和字符计数的理解和应用。问题描述解题思路这个问题可以通过字符计数的方法来解决。

不玩return的马可乐·2025-01-20 07:43

leetcode39.组合总和

给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合，并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。

努力d小白·2025-01-20 07:13

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力。随着ChatGPT的推出，这一技术日益走进大众视野，这也预示着一个由生成式AI塑造的未来正在加速到来。与此同时，MetaAIMetaAI在2023年推出了LLama（LargeLan

Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

天童教育：教会孩子要诚实守信

正如古人云：“人无信不立，国无信则衰。”西安天童教育相信，让孩子从小做一个诚实的人，是家长赋予孩子行走世间最宝贵的财富。

t05777·2025-01-20 04:18

图像生成大模型：Imagen 详解

本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？

转角再相遇·2025-01-20 04:17

知识付费的理由不能是焦虑

有不少同学是重度知识付费用户，当然我其实也算其中一类，付费的课程，社群，训练营，圈子等等都不少。有人属于为改变付费，有人属于为焦虑付费。

小路哥v·2025-01-20 04:14

人工智能伦理：技术发展背后的思考

AI系统依赖海量数据训练，这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当，极易引发数据泄露风险，侵犯个人隐私。

m0_72547478·2025-01-20 04:13

《CPython Internals》阅读笔记：p232-p249

一、技术总结无。

·2025-01-20 03:13

芋道源码（无遮羞布版）Spring Boot 全景指南

芋道源码（无遮羞布版）SpringBoot全景指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ru/ruoyi-spring-boot-all一、项目目录结构及介绍芋道源码（

m0_74825488·2025-01-20 02:18

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移

二进制独立开发·2025-01-20 02:46

美食推荐系统协同过滤余弦函数推荐美食 Springboot Vue Element-UI前后端分离

小盼江·2025-01-20 01:44

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。

码字仙子·2025-01-20 00:03

这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

前言GAN似乎离不开大量的训练数据量。

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

试试 Elasticsearch 的 unsigned_long（qbit）

前言本文在Elasticsearch7.17下测试Elasticsearch自7.10引入了64位无符号整数unsigned_long，之前只有long已知long的数据范围[-2^63,2^63-1]

·2025-01-19 23:08

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践

3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式3.6可观测模式3.7事件驱动架构3.8反云原生模式四、云原生技术4.1容器技术4.2容器编排技术4.3微服务4.4无服务器技术

小康师兄·2025-01-19 23:26

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