模型视图编程

LLaMA-Factory全面指南：从训练到部署

项目背景与概述LLaMA-Factory项目目标LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。
我就是全世界·2025-01-17 15:46

大一上第四周学习笔记

10.5周一国庆浪了好久其实浪完了我真的不知道要干啥了这种生活其实是很空虚的我以前以为算法竞赛占据了我太多时间，没有时间享受其他事情其实这说明我还不热爱它这是编程这件事使我的生活变得充实这也是我感兴趣，
Alex Su (*^▽^*)·2025-01-17 15:46

如何选择合适的软件开发团队？

二、评估团队的技术能力编程语言和技术栈：查看团队成员是否熟悉所需的编程语言，如开发Web应用时是否
·2025-01-17 15:45

提示工程（Prompt Engineering）最全综述：本质、技术、最佳实践

在LLMs的世界里，一个精心设计的提示就如同一位经验丰富的向导，能够引领模型穿越复杂的信息海洋，找到用户心中的答案。
大模型之路·2025-01-17 14:13

什么是递归和迭代实现

递归和迭代是两种不同的编程方法，用于实现重复的任务。它们可以在许多算法中找到应用，包括但不限于遍历数据结构如二叉树、排序算法、搜索算法等。
涔溪·2025-01-17 14:42

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能
IT古董·2025-01-17 14:09

数仓实践：如何优雅的设计DWS层？

数据建模无疑是重中之重，如果我们把指标比作树上的果实，那么模型就好
云 祁·2025-01-17 14:37

AI赋能编程培训：高效构建Nuxt.js应用

随着互联网技术的飞速发展，服务端渲染应用的需求日益增长，掌握构建高性能、高质量网站的能力变得至关重要。Nuxt.js作为一款基于Vue.js的优秀框架，以其简洁的API和强大的功能，成为众多开发者的首选。然而，学习Nuxt.js也面临着一定的挑战，例如理解其核心概念，以及高效地完成项目开发。幸运的是，AI代码生成工具的出现，为我们提供了一种全新的学习和开发方式，显著提升了学习效率和开发速度。高效学
·2025-01-17 14:01

有趣的科学小实验

比如制作简易的火山爆发模型。准备一些小苏打、红色食用色素、洗洁精和醋。先在一个塑料瓶里放入小苏打、红色食用色素和洗洁精，然后倒入醋。只见瓶子里立刻冒出红色的泡泡，像火山爆发一样。
·2025-01-17 14:01

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。
KeyPan·2025-01-17 13:35

安装指南：LLaMA Factory、AutoGPTQ 和 vllm

安装指南：LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm在本文中，我们将详细介绍如何安装LLaMAFactory、AutoGPTQ和vllm，这些工具在大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs
从零开始学习人工智能·2025-01-17 13:05

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

模型的性能不仅依赖于数据和训练方
Undoom·2025-01-17 13:03

记录yolo v8模型训练后使用.pt模型推理正常 改用转换后的.onnx模型推理出现WARNING ⚠️ Unable to automatically guess model task, assu

task=detect','segment','classify',or'pose'.解决办法：将训练出的模型名字best.pt修改为best-
YANGXUSHI520·2025-01-17 13:32

小哆啦的解题冒险故事：买卖股票的最佳时机

小哆啦开始力扣每日一题的第五天121.买卖股票的最佳时机-力扣（LeetCode）小哆啦的解题冒险故事：买卖股票的最佳时机在一个安静的编程下午，小哆啦的朋友小明正为一道编程题苦恼。
故梦867·2025-01-17 13:32

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init
NoKnowovo·2025-01-17 13:01

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

2024年开发语言热度排名

随着技术的不断发展和变化，编程语言的热度也在不断演变。2024年即将到来，我们有必要回顾和展望当前和未来的开发语言市场。
码上飞扬·2025-01-17 13:00

开源人工智能模型框架：探索与实践

摘要本文深入探讨了开源人工智能模型框架，旨在为研究人员、开发者及相关从业者提供全面的理解与参考。
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

C# 中的 Base 关键字

在C#面向对象编程中，base关键字是一个非常重要的概念，它用于在派生类中访问基类的成员。本文将详细探讨base的理解与用法，帮助你更好地掌握这一关键特性。
山语山·2025-01-17 12:27

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference
鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

华为OD机试题库大全【JAVA&Python&C++&JS题解】

OD机试是一项重要环节，用于评估应聘者的编程能力和算法理解程度。在申请OD岗位时，应聘者需要首先通过机试的考核，才有机会进入后续的面试环节。
步入烟尘·2025-01-17 12:22

(二)异步处理机制（Asynchronous Processing）

C#提供了异步编程支持，尤其是async和await关键字，使得异步代码更具可读性。异步处理机制详解异步处理机制是一种编程模式，允许程序在处理耗时任务（如文件读写、网络请求、数据库操作等
海的那边-·2025-01-17 11:20

轻量级、高性能的TTS模型Kokoro 模型介绍、体验和部署

Kokoro模型介绍1.概述Kokoro是一款轻量级、高性能的文本转语音（TTS）模型，由hexgrad团队开发并开源。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

Java中的并发工具类：让多线程编程更轻松

Java中的并发工具类：让多线程编程更轻松1.引言：多线程编程的“痛”多线程编程是Java开发中的一大难点，尤其是在高并发场景下，稍有不慎就会遇到线程安全问题、死锁、性能瓶颈等问题。
莫非技术栈·2025-01-17 11:49

Java并发编程：线程池优化实战指南

Java并发编程：线程池优化实战指南1.线程池的核心概念在Java并发编程中，线程池是管理线程的利器。它通过复用线程、减少线程创建和销毁的开销，显著提升了系统性能和资源利用率。
莫非技术栈·2025-01-17 11:48

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。
fydw_715·2025-01-17 10:07

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，
dwjf321·2025-01-17 10:36

Python+Requests接口分层自动化测试框架

阅读本小节，需要读者具备如下前提条件：1.掌握一种编程语言基础，如java、python等。2.掌握一种单元测试框架，如java语言的testng框架、python的unittest框架。
丁鱼教育·2025-01-17 10:06

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

RocketMQ原理解析

下面是RocketMQ的原理解析：架构模型：RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计，包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中，Br
Luxangn·2025-01-17 10:04

融云 IM 干货丨SwiftUI 集成 IMKit 源码解决方案

IMKit是一个用于构建即时通讯界面的库，它提供了消息列表、输入视图等组件，可以简化开发过程。既然问题是关于在SwiftUI中集成IMKit，IMKit可能最初是为UIKit设计的。
·2025-01-17 10:26

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-17 10:56

在 SwiftUI 中的作用域动画

唯一的缺点是每当我们需要运行多步动画或将动画范围限定到视图层次结构的特定部分时，我们如何控制动画。简单示例让我们从一个简单的示例开始，展示我们旧方法的一些缺点，这些方法用于在SwiftUI中驱动动画。
·2025-01-17 10:21

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。
·2025-01-17 09:17

Java编程思想学习笔记之内容介绍

从本文开始，逐步学习这本经典著作，在网上有不少人吐槽本书太老，但笔者认为技术可能过时，但思想可以管用很久，并且以早期版本入门可以获得一个更深入更全面的理解，如果读者看本专栏是为了入门Java那么相信还是很有益处的。跟本专栏需要三本资料，一是原书英文版，二是翻译中文版，三是配套习题解答以及代码包等内容，部分资源不是很好找，后期有空整理好后发布在CSDN。中文版用来速读，但翻译着实不尽如人意，很多地方
java开发13264·2025-01-17 09:59

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。
LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28

Spring Boot 和微服务：快速入门指南

无论您是编程新手，还是资深开发者，都能在这里找到属于您的知识宝藏，学习和成长。
王子良.·2025-01-17 09:56

AWS云计算概览（自用留存）

目录一、云概念概览（1）云服务模型（2）云计算6大优势（3）web服务（4）AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（
给bug两拳·2025-01-17 08:46

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

——BruceEckel上边这句话是Python社区的名言，翻译过来就是“人生苦短，我用Python”，由此可见，Python在很多人心中已成为最中意的编程语言。
荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

C++并发编程之std::partial_sum的并行版本

在C++中，std::partial_sum是一个用于计算前缀和的算法，它将输入范围中的每个元素替换为其前缀和。为了提高性能，我们可以设计并实现一个并行版本的std::partial_sum，以便在多核处理器上并行执行前缀和计算。基本思想是将输入范围划分为多个子范围，每个子范围由一个单独的线程处理，并在所有线程完成后进行合并。基本思想任务划分：将输入范围中的元素划分为多个子范围，每个子范围由一个线
捕鲸叉·2025-01-17 07:42

C++并发编程之std::for_each的并行版本

在C++中，std::for_each是一个用于顺序遍历容器的算法。为了提高性能，我们可以设计并实现一个并行版本的std::for_each，以便在多核处理器上并行执行操作。基本思想是将容器中的元素划分为若干块，每个块由一个单独的线程处理。基本思想任务划分：将容器中的元素划分成多个子范围（块），每个子范围由一个线程处理。任务划分的粒度可以根据容器的规模和处理器的核心数进行调整。线程执行：每个线程独
捕鲸叉·2025-01-17 07:12

C++ 并发编程之std::find的并发版本

在C++中，std::find是一个用于顺序查找容器中特定元素的算法。为了提高性能，我们可以设计并实现一个并行版本的std::find，以便在多核处理器上并行执行查找操作。基本思想是将容器中的元素划分为若干块，每个块由一个单独的线程处理，并使用原子变量来确保只有一个线程返回找到的结果。基本思想任务划分：将容器中的元素划分成多个子范围（块），每个子范围由一个线程处理。任务划分的粒度可以根据容器的规模
捕鲸叉·2025-01-17 07:12

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。
海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11
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