模型性能衡量第20页

DeepSeek基础之机器学习

定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

rknn环境搭建之docker篇

RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换

wyw0000·2025-02-25 22:07

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

Rust在前端领域有哪些应用?

Rust作为一种新兴的编程语言，以其独特的性能和安全性优势，开始在前端领域崭露头角。

极客前端探索者·2025-02-25 22:35

以太坊DPOS私链搭建--使用gttc,搭建一个可用于性能测试的区块链框架（1）

遇到的一些坑bootnode一直不起作用，所以决定不用它，改用static-nodes.json在阿里云机器上编译gttc系统Ubuntu16.04想把eth服务部署到docker中方便移植，但是gttc没有官方docker,所以先把环境搭起来，然后自己创建一个docker镜像安装go语言环境，版本go1.14.10注意需要先在电脑上下载好，再传到服务器，不然没法解压。tar-Cusr/local

过河卒啦啦啦·2025-02-25 22:35

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

数据库操作与数据管理——Rust 与 SQLite 的集成

第六章：数据库操作与数据管理第一节：Rust与SQLite的集成在本节中，我们将深入探讨如何在Rust中使用SQLite数据库，涵盖从基本的CRUD操作到事务处理、数据模型的构建、性能优化以及安全性考虑等方面

m0_74824054·2025-02-25 21:02

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型

贰叁！·2025-02-25 21:02

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

yolov5转onnx模型，onnx转rknn模型部署在rk3588平台上

wtqpshhh·2025-02-25 21:59

Gin从入门到精通 (一)环境搭建与基础入门

它具有以下特点：高性能：Gin的性能非常出色，接近于原生GoHTTP处理的速度。路由管理：Gin提供了路由分组、路由参数、通配符等功能，方便进行复杂的路由处理。

Clown95·2025-02-25 20:57

DragControls拖拽插件优化：从指定平面到任意平面

在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体，并且需要限制在盒子内部已知：空间盒子大小，对象所在的平面方案设计：将Object拖拽依赖的信息放在userData中，示例如下基于拖拽控件，改造部分关键代码，实现目标//模型对象部分参数

·2025-02-25 20:20

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

Svelte 最新中文文档教程（19）—— 测试

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性

·2025-02-25 20:48

分表分库

分表分库（Sharding）是一种常用于处理大量数据的技术手段，它的目的是通过将数据水平切分成多个小的部分来提高数据库的性能、可扩展性和可维护性。

·2025-02-25 20:46

分布式服务框架 Dubbo

Dubbo是一款高性能的分布式服务框架，主要用于实现服务的调用、管理和监控。它最早由阿里巴巴开发，现已成为一个开源项目，并且广泛应用于微服务架构中。

·2025-02-25 20:45

常见的消息队列（MQ）及其区别

常见的消息队列（MQ）及其区别消息队列协议特点适用场景性能表现消息持久化方式是否保证消息顺序RabbitMQAMQP功能完备、稳定可靠，支持多种消息路由模式适用于对消息可靠性和事务支持要求较高的应用高可靠性

·2025-02-25 20:45

Spark集群架构介绍

据SparkCertifiedExperts显示，在内存中运行时，Sparks性能要比Hadoop快一百倍，在磁盘上运行，Sparks比Hadoop快达十倍。

olifchou·2025-02-25 20:23

机器学习01

机器学习的基本过程如下：1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取

天行者@·2025-02-25 20:53

机器学习02

三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例

天行者@·2025-02-25 20:53

符合通过MATLAB模型仿真模型由光伏PV及其DC_DC变换器、储能及其双向DC_DC变换器、直流负载、逆变器、交流负载、断路器以及交流主网组成的光储（三相）交直流微电网。

光储微电网离并网MATLAB模型仿真模型由光伏PV及其DC/DC变换器、储能及其双向DC/DC变换器、直流负载、逆变器、交流负载、断路器以及交流主网组成的光储（三相）交直流微电网。

985计算机硕士·2025-02-25 20:21

【Unity 城市环境构建插件】Modern City Package 提供各种高质量的建筑、道路、景观、交通工具和环境特效资源，迅速创建一个充满现代感的城市场景

主要特点：1.高质量现代建筑资源现代建筑风格：插件提供了多种现代化建筑模型，包括高楼大厦、商业建筑、住宅楼、办公

Unity游戏资源学习屋·2025-02-25 20:51

Gin从入门到精通 (六)中间件

六、中间件Gin是一个高性能的GoWeb框架，其核心特性之一就是强大的中间件（Middleware）机制。

Clown95·2025-02-25 20:20

Python从0到100（三十三）：xpath和lxml类库

1.为什么要学习xpath和lxmllxml是一款高性能的PythonHTML/XML解析器，我们可以利用XPath，来快速的定位特定元素以及获取节点信息2.什么是xpathXPath，全称为XMLPathLanguage

是Dream呀·2025-02-25 20:50

k8s集群内的pod连接集群外部的mysql， k8s集群内部服务如何连接集群外部mysql？一文搞明白

StatefulSet和PV/PVC，但配置和维护起来需要更多工作,同时以下问题仍需解决：-存储可靠性：如果使用本地存储（如hostPath），节点故障可能导致数据丢失；若用网络存储（如云盘），需确保性能和延迟满足数据库需求

终端行者·2025-02-25 19:17

Cline + MCP Server 根据规则大型项目开发思路

它支持多种API提供商和模型，开发者可以自由选择调

红旗不倒QY·2025-02-25 19:47

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en的比较分析

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en的比较分析opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en

邵意征Goddard·2025-02-25 19:45

深度融入行业的利器：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例

深度融入行业的利器：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/

彭榕赢Driscoll·2025-02-25 19:45

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

AI专业知识库 | 创建

虽然我无法完全理解这些AI大模型的算法和模型，但我认为可以研究一下其中涉及到大模型以外的专业知识、该如何进行回答、专业领域的专属知识大模型其实是无法回答的，那么我们就需要使用一个专业知识库来辅助AI进行对话操作

黎智程·2025-02-25 19:14

python开发翻译软件&PDF文档识别转换翻译

一、通过Helsinki-NLP模型实现离线翻译接口参考文档：https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/1271234451.1、开发环境配置系统环境：WIN10

Juniper_fly·2025-02-25 19:14

RHEL5系统配置双网卡绑定 Linux

使用Linux配置双网卡绑定以提高网络性能在企业网络环境中，使用多个网络接口卡（NIC）可以提高网络性能和可靠性。

GvCybersecurity·2025-02-25 19:13

使用 Helsinki-NLP 中英文翻译本地部署 - python 实现

该开源模型性价比相对高，资源占用少，对于翻译要求不高的应用场景可以使用，比如单词，简单句式的中英文翻译。

Xian-HHappy·2025-02-25 18:42

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为：自然界蚂蚁通过释放

QRSN·2025-02-25 18:11

细说向量化知识库

向量化知识库与RAG：打造智能AI知识检索系统引言在大模型（LLM）迅猛发展的今天，如何让AI获取最新、最准确的信息，成为一个核心问题。

CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护

AI安全全景解析：从数据到模型的全方位防护引言随着AI技术在金融、医疗、自动驾驶等领域的深度应用，安全风险呈现指数级增长。Gartner预测，到2025年将有30%的企业因AI安全漏洞遭受重大损失。

金外飞176·2025-02-25 18:09

领航者-跟随者编队算法定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带详细注释）

文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现（带详细注释）代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中

m0_74822999·2025-02-25 18:38

4.WebSocket 配置与Nginx 的完美结合

若要确保WebSocket在生产环境中的稳定性和性能，使用Nginx作为反向代理服务器是一个明智的选择。本篇文章将带你了解如何在Nginx中配置WebSocket，并验证其是否正常工作。

m0_74822999·2025-02-25 18:07

centos搭建 Node.js 开发环境

Node.js，通常简称为Node，是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于ChromeV8引擎，具备速度快、性能强等特点，可用于搭建各类网络应用，及作为小程序后端服务环境。

geejkse_seff·2025-02-25 17:06

人人都看得懂的DeepSeek入门科普

程序员一一涤生·2025-02-25 17:36

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（四）

Java面试问题及答案1.什么是Java内存模型（JMM）？它的作用是什么？

Xs_layla·2025-02-25 17:06

Java进阶指南：高级面试问题与精辟解答（一）

Java面试问题及答案1.请解释什么是Java内存模型（JMM）？它在并发编程中扮演什么角色？

Xs_layla·2025-02-25 17:35

Three.js基础入门系列（四）

01、Three.js中的基本要素：网格（Mesh）当我们拥有了几何体模型和材质之后，我们需要通过一个网格（Mesh）将两者结合起来，创建我们正在的拍摄对象。

骨灰级收藏家·2025-02-25 17:35

MySQL 主从集群同步延迟问题分析与解决方案

本文将深入分析延迟原因并提供系统性解决方案，助你彻底优化主从同步性能。一、主从同步延迟的本质主从同步延迟是指从库（Slave）的数据落后于主库（Master）的时间差，通常由以下环节

豪宇刘·2025-02-25 17:35

使用 pprof 对 Web 应用进行性能调优

Go性能调优这部分内容参考自q1mi老师的技术博客，原文地址为：https://liwenzhou.com/posts/Go/pprof/。

YGGP·2025-02-25 17:05

DeepSeek技术演进史：从MoE到当前架构

本文将结合清华大学104页的《DeepSeek：从入门到精通》，详细探讨DeepSeek从最初的MixtureofExperts（MoE）模型到当前架构的技术演进过程。

FinkGO小码·2025-02-25 17:04

MongoDB 和 PostgreSQL 性能比较

目前，基于关系型数据库管理系统（RDBMS）的产品如Oracle、MySQL等已经成为最主要的选择，但在实际生产环境中，存在性能问题，如读写延迟过高、查询效率低下、索引失效等。

AI天才研究院·2025-02-25 17:02

redis和mongodb等对比分析

Redis和MongoDB都是非常流行的NoSQL数据库，它们在数据存储模型、性能、扩展性等方面有很大的差异。

贾斯汀玛尔斯·2025-02-25 17:32

【2025最新】ChatGPT国内直连中文版镜像网站

可能随时封禁采用更灵活的绕过策略，不易封禁价格每月140元订阅费用+每年70元虚拟卡一个月低至19.99元随用性需要固定订阅灵活选择，满足多种需求语音功能必须下载APP才能使用暂不支持语音功能智能程度官方最新模型与官网一致

J19109690198·2025-02-25 16:29

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