机试训练

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌
Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本
乔大将军·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理
代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与
tmacfrank·2025-03-01 07:53

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书
还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结
cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠
~啥也不会~·2025-03-01 06:12

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
知世不是芝士·2025-03-01 04:57

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。
FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。
mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向，从而更有效地进行参数
奔强的程序·2025-03-01 02:42

华为机试(python)：链表

HJ48从单向链表中删除指定值的节点输入一个单向链表和一个节点的值，从单向链表中删除等于该值的节点，删除后如果链表中无节点则返回空指针。链表的值不能重复。构造过程，例如输入一行数据为:6212325145722则第一个参数6表示输入总共6个节点，第二个参数2表示头节点值为2，剩下的2个一组表示第2个节点值后面插入第1个节点值，为以下表示:12表示为2->1链表为2->132表示为2->3链表为2-
Mia~~·2025-03-01 01:10

HJ48 从单向链表中删除指定值的节点

牛客华为机试题库【题号HJ开头】（重点看）牛客在线编程算法篇【题号NC开头】剑指offer【题号JZ开头】力扣1）原题链接2）已有题解3）代码packagelinklist;importjava.io.BufferedReader
张紫娃·2025-03-01 01:39

华为机试 (10/4)

删除链表指定节点输入一个单向链表和一个节点的值，从单向链表中删除等于该值的节点，删除后如果链表中无节点则返回空指针。importjava.io.*;publicclassMain{//构建节点publicstaticclassNode{Nodenext;intval;Node(intval){this.val=val;next=null;}}publicstaticvoidmain(String[
科比的缪斯·2025-03-01 01:38

DeepSeek 最新发布 DeepEP：一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库

采用Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而，这种方法也引入了一些挑战，尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中，对于任何给定的token，只有一部分专家是活跃的，因此在设备之间高效地交换数据至关重要。传统的全对全（all-to-all）通信方法可能会造成瓶颈，增加延迟，并导致GPU资源利用不足。在对延迟敏感的场景中，
强哥之神·2025-03-01 01:37

Linklist Merge Sort(微软等面试一百题-链表排序）代码

因为自己写程序栽在这个问题上了，所以就手写+机试的敲了一下，虽然很小心，但是机试的时候依然写出了bug，所以发这篇帖子算是让自己长长记性吧。问题如下：1.编写实现链表排序的一种算法。
文西·2025-03-01 01:05

C++经典机试题目

1.表达式求值-中缀转后缀#include#includeusingnamespacestd;intPriority(charoper){switch(oper){case'(':return0;case'+':case'-':return1;case'*':case'/':return2;}}intmid_to_post(conststring&ori){charc,t;stacksyms;sy
choutiaolin8504·2025-02-28 23:26

【机试】合并区间问题

56.合并区间.-力扣（LeetCode）classSolution{public:vector>merge(vector>&intervals){vector>res;vectora,b;a=intervals[0],b=intervals[1];for(inti=1;ib[0]){a[1]=b[1];b=intervals[i+1];}else{res.push_back(a);a=inter
sofaraway13·2025-02-28 23:23

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。
zru_9602·2025-02-28 22:52

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源，但借助正确的工具，在消费级硬件上进行高效训练是可行的。
硅基创想家·2025-02-28 22:51

谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作

在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了Llama3405B模型,要知道Meta训练
强化学习曾小健·2025-02-28 22:19

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。
阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

DeepSeek五天开源5大杀器实测：训练成本砍半+推理速度起飞，算法圈已疯（附删库跑路教程）

算法圈惊呼：训练成本腰斩，AGI进度条拉爆！根本学不完，学不完速删祖传代码，GitHub星链已就位：https://github.com/deepseek-aiDay1：FlashMLA（
AI仙人掌·2025-02-28 22:18

华为OD机试真题---开心消消乐

华为OD机试真题“开心消消乐”是一道有趣的算法题，主要考察的是对二维矩阵的遍历和深度优先搜索（DFS）算法的应用。
努力努力再努力呐·2025-02-28 20:34

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一
林聪木·2025-02-28 19:00

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献4Python代码、数据、文章1概述文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-28 19:58

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练
AI方案2025·2025-02-28 18:54

2.8 通过微调提升模型的准确度与效率-大模型ACP模拟题-真题

A.通过低秩矩阵间接影响模型行为B.会直接修改原始模型权重✅C.支持参数回退操作D.训练效率高于全参微调解析：LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调当训练过程中出现
admin皮卡·2025-02-28 17:12

统计-二维随机变量

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量二维随机变量定义定义设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。
jshazhang·2025-02-28 16:09

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset
xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

【AI论文】SongGen：用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型

现有方法通常采用多阶段生成流程，导致训练和推理过程繁琐。在本文中，我们提出了SongGen，一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型，专为可控歌曲生成而设计。
东临碣石82·2025-02-28 15:58

低代码革命：基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南

从模型训练、代码生成到API集成，提供全面的实战方法论，结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧，确保代码质量与执行效率。
Light60·2025-02-28 15:58

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

DeepSeek掘金——DeepSeek R1架构和训练过程图解

DeepSeek掘金——DeepSeekR1架构和训练过程图解为了让一切变得简单，我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。
不二人生·2025-02-28 12:09

深度学习进阶：构建多层神经网络

我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。
AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

实现一个 RDMA 用户态驱动程序

实际上，高性能、易维护、易定制的网络基础设施对于提升AI训练、推理的效率是至关重要的一环。
·2025-02-28 11:17

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。
yyc_audio·2025-02-28 10:47

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析
lczdyx·2025-02-28 09:38

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练
Im Bug·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。
化作星辰·2025-02-28 07:53

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型，而是包括DeepSeek-R1-Zer
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和
人才程序员·2025-02-28 06:11

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了
rs勿忘初心·2025-02-28 05:39
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