机器训练

高效批量单词翻译工具的设计与应用

尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解

·2025-07-12 18:07

PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）

针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为

阿牛的药铺·2025-07-12 18:06

分布式学习笔记_04_复制模型

常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错

NzuCRAS·2025-07-12 18:35

C++ 设计模式：抽象工厂（Abstract Factory）

冀晓武·2025-07-12 18:32

Python多版本管理与pip升级全攻略：解决冲突与高效实践

本文将系统解决以下核心痛点：如何安全地在同一台机器上管理多个Python版本pip依赖冲突的根治方案符合PEP标准的生产环境最佳实践第一部分：Python多版本管理核心方案1.1系统级多版本共存方案Wind

码界奇点·2025-07-12 17:58

LangChain中的向量数据库接口－Weaviate

洪城叮当·2025-07-12 15:16

视频分析：让AI看懂动态画面

视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力，使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容，这一突破正在彻底改变我们与视

随机森林404·2025-07-12 14:38

uwsgi 安装

1.根据机器python环境版本进行安装pip/pip3installuwsgi安装可能报错[gcc-pthread]plugins/python/python_plugin.oInfileincludedfromplugins

·2025-07-12 13:34

Python的科学计算库NumPy（一）

NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy

linlin_1998·2025-07-12 12:58

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

LLM-生成器判别器的实现

然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。

·2025-07-12 12:23

2.4 基于dpdk的用户态协议栈的实现

DPDK安装与配置虚拟机环境配置检查是否支持多队列网卡cat/proc/interrupts|grepens33(获取整个机器的终端)，结果19:4202120IO-APIC19-fasteoiens33

百亿苍狗·2025-07-12 11:52

使用 DeepSeek R1 和 Ollama 开发 RAG 系统使用 DeepSeek R1 和 Ollama 构建强大的 RAG 系统。了解开发智能 AI 解决方案的设置过程、最佳实践和技巧。

无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎

知识大胖·2025-07-12 11:20

NVIDIA 系列之使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作

简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。

知识大胖·2025-07-12 11:20

微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用

然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。

MicroTech2025·2025-07-12 10:13

【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5

在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。

我爱一条柴ya·2025-07-12 10:10

[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal

以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作

0x211·2025-07-12 10:38

GPT实操——利用GPT创建一个应用

功能描述信息查询：用户可以询问各种问题，如天气、新闻、股票等，机器人会返回相关信息。任务执行：用户可以要求机器人执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。

狗木马·2025-07-12 10:06

解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例

一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins

·2025-07-12 07:14

思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界

以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章（原文链接）的博客化重构，融合技术本质与应用实践：思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一

John Song·2025-07-12 07:13

在mac m1基于llama.cpp运行deepseek

lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。

·2025-07-12 06:41

车身焊接机器人系列编程：Yaskawa MA2010_（11）.机器人维护与保养

机器人维护与保养1.机器人维护的必要性在汽车制造行业中，车身焊接机器人（如YaskawaMA2010）的高效运行对于生产线的稳定性和生产质量至关重要。

zhubeibei168·2025-07-12 06:38

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？

巴伦是只猫·2025-07-12 05:30

扔物线--Kotlin协程训练营2期-2

若正好可以帮助到Viewer，万分欣喜~若博客侵权，扔物线大大不允许放上面，麻烦告知本文是扔物线Kotlin第二期协程训练营的第二篇文章没看过第一篇文章的可以先看第一篇：https://blog.csdn.net

·2025-07-12 04:54

AI 时代程序员的出路：高薪神话还能撑多久？

可就在同时，71%的企业已经把AI写码模型引入生产线，近一半“用得相当激进”LegitSecurity——意味着写代码这件事，正在被机器半自动接管。下一个五年，程序员还能稳坐“金饭碗”吗？

freewind·2025-07-12 02:44

如何使用Python实现交通工具识别

如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50

·2025-07-12 02:41

超越RAG的搜索革命！分层框架让AI像专家团队一样深度思考

❝一句话概括：与其训练一个越来越大的“六边形战士”AI，不如组建一个各有所长的“复仇者联盟”，这篇论文就是那本“联盟组建手册”。

Python_金钱豹·2025-07-12 01:38

大型语言模型（LLM, Large Language Models）基模和 Chat 模型之间的区别

通过了解，最简单的概述就是基于基础模型会训练出一个对话（Chat）模型，对话模型主要用于对话场景，基础模型主要做文本生成，没有上下文对话的能力。

·2025-07-12 01:37

第八周 tensorflow实现猫狗识别

本文为365天深度学习训练营内部限免文章（版权归K同学啊所有）**参考文章地址：[TensorFlow入门实战｜365天深度学习训练营-第8周：猫狗识别（训练营内部成员可读）]**作者：K同学啊文章目录一

降花绘·2025-07-12 00:58

深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型

1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

程序员Gloria·2025-07-12 00:28

AI产品经理需要了解的算法知识

换句话说，NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字，就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言，以适应不同的受众和情境。应用实例：金融报告自动

AI劳模·2025-07-12 00:27

【Python】OpenAI API

这些模型经过海量数据的训练，能够在多种任务上达到甚至超越人类水平。通过AP

宅男很神经·2025-07-12 00:57

机器视觉在OCR（字符识别）检测中的应用

机器视觉用于印刷、包装

·2025-07-11 23:25

Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析（模拟简历结构化数据）

✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据（模拟或从开源源获取）明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集（CSV/DataFrame格式）一、模拟简历数据字段设计（结构化）我们将构建如下字段的结构化数据

蓝婷儿·2025-07-11 23:24

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。

·2025-07-11 23:22

【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定？

在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流

云博士的AI课堂·2025-07-11 23:22

专题：2025供应链数智化与效率提升报告|附100+份报告PDF、原数据表汇总下载

从快消品产能区域化布局到垂类折扣企业的效率竞赛，从人形机器人的成本优化到供应链金融对中小企业的赋能，技术创新与模式重构正在重塑行业价值网络。

拓端研究室·2025-07-11 22:20

【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解

每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分

云博士的AI课堂·2025-07-11 22:49

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision

·2025-07-11 22:49

Octo：伯克利开源机器人开发框架

【摘要】在各种机器人数据集上预先训练的大型策略有可能改变机器人学习：这种通用机器人策略无需从头开始训练新策略，只需使用少量领域内数据即可进行微调，但具有广泛的泛化能力。

·2025-07-11 22:48

java 监控 native 内存_JVM内存使用情况监控

执行与生成与内存区域中的;并且jvm有自己的垃圾回收器对内存区域管理,回收;但是我们已经可以通过一些工具来在程序运行时查看对应的jvm内存使用情况,帮助更好的分析与优化我们的代码;注:查看系统里java进程信息//查看当前机器上所有运行的

赵阿Q·2025-07-11 22:45

Golang defer 的编译器实现细节

我们将从defer的基础用法出发，逐步拆解编译器如何将defer语法转换为机器可执行的代码，并结合Go编译器的优化历史（如开放编码优化）、运行时关键结构体（_defer）以及实际汇编代码，揭示defer

Golang编程笔记·2025-07-11 20:06

详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发

大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。

·2025-07-11 19:01

AI技术全景图鉴：从模型开发到落地部署的全链路拆解

人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。

大模型玩家·2025-07-11 19:30

搜广推校招面经九十一

美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。

·2025-07-11 19:54

python 计算生态概览的概述

文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对

·2025-07-11 18:19

【养老机器人】核心技术

1.毫米波雷达如何检测心跳和呼吸？毫米波雷达（通常工作在60GHz或77GHz频段）可以探测到人体胸腔的微米级位移，而心跳和呼吸会引起胸腔的周期性运动：呼吸：幅度较大（约5-10毫米），频率较低（0.1-0.5Hz）。心跳：幅度极小（约0.1-0.5毫米），频率较高（0.8-2.5Hz）。通过分析雷达回波的相位变化，可以提取这些微动信号：调频连续波（FMCW）雷达：发射连续调频信号，接收反射信号后

杭州队长(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)·2025-07-11 17:45

【个人思考】如何理解量化交易与做空？初学者必读的金融交易入门指南

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家/音乐人/野生穿搭model，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

姚瑞南Raynan·2025-07-11 17:42

3D Gaussian Spaltting代码复现全流程与代码结构解读

一、代码复现流程以下部分将详细介绍3DGaussiansplatting的代码复现流程（在ubuntu18.04上训练模型，在windows10上使用SIBR_viewers查看）1、首先在GitHub-graphdeco-inria

·2025-07-11 15:01

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