模型训练

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。
Evaporator Core·2025-02-10 23:43

【果树农药喷洒机器人】Part5：实例分割模型训练与试验分析

原创文，转载请注明出处文章目录一、试验环境二、模型训练三、试验结果与分析3.1模型结构优化的有效性分析3.2与其他实例分割模型的比较分析总结一、试验环境本章试验在Wind
嵌小超·2025-02-10 14:37

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML
阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。
helpme流水·2025-02-10 03:52

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。
Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误
Jurio.21·2025-02-10 00:31

景联文科技：专业数据采集标注公司 ，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。
景联文科技·2025-02-09 23:55

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。
计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统 实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂 疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本
QQ_767172261·2025-02-09 19:54

大模型 RAG 知识总结

已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；时效性问题：LLM的规模越大，大模型训练的成本越高
da pai ge·2025-02-09 16:38

通过matlab实现机器学习的小项目示例

一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。
MATLAB卡尔曼·2025-02-08 22:24

超火的DeepSeek使用了大模型蒸馏技术嘛?

以下是通过互联网公开信息整理的内容:从多个证据中可以确认，DeepSeek在其模型训练和优化过程中采用了蒸馏技术。
魔王阿卡纳兹·2025-02-08 14:28

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。
俞兆鹏·2025-02-08 10:25

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5
2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

基于langchain和gradio实现天气查询智能体，本地ollama大模型调实时天气api，前端输入即可自动返回天气

介绍：众所周知大模型训练数据都是用的历史数据，无法实时查询天气信息，因此使用本地ollama大模型调实时天气api接口的方式，大模型识别和理解你要查询的请求，然后调第三方天气api接口返回实时天气。
福小白·2025-02-07 10:48

大模型生态开源工具整理

最近一直在做大模型应用开发工作,总结下用到的一些开源工具1-模型训练LLaMA-Factory整体介绍LLaMA-Factory是一个开源的微调框架，为开发者提供简便高效的工具，以便在预训练模型基础上快速适应特定任务需求
miracletiger·2025-02-07 08:35

聚类算法与应用

3.1基本原理3.1.1树状结构的建立3.1.2聚合或分裂策略3.2应用场景3.2.1生物学中的基因表达数据聚类3.2.2文本数据的主题分类4.聚类算法的实践应用4.1数据准备与预处理4.2算法选择与模型训练
theskylife·2025-02-07 06:16

DeepSeek开源引擎引爆央国企AI革命：一场自主可控的“智能突围战“

然而现实却充满挑战——某能源集团AI模型训练耗时长达72小时，某金融机构因数据安全问题被迫放弃云端方案，某制造央企为适配国产硬件额外投入超千万...这些痛点直指三大困局：性能瓶颈：
Light60·2025-02-07 05:43

tensorflow模型继续训练？？

我的模型训练时的步骤有global_step，这个玩意是记录/标记ckpt的，表示哪一步产生的模型，我估计这个参数在模型中也保存了，因为我定义的是global_step=tf.Variable(0,dtype
小李飞刀李寻欢·2025-02-07 04:35

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数（LossFunction）定义重要性常见设置6.正则化（Regularization）定义重要性常见设置7.网络架构（Net
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

LDA主题分析—情感分析案例

以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例，包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例：投诉内容情感分析步骤1：数据准备首先，我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。
rubyw·2025-02-06 20:41

T1:实现mnist手写数字识别

中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**写在最前：目标1.知道如何配置环境2.跑通模型（不报错）3.储存模型，供后续使用4.了解如何衡量模型训练结果是否是优秀一
哈维羊·2025-02-06 19:33

构建安全可靠的LLM应用架构

接下来，我们将详细解析数据处理模块、模型训练模块、应用部署模块和安全防护模块的设计与实现策略。本文将使用Mermaid流程图和Pyth
AI天才研究院·2025-02-06 16:15

Python模型上线pmml以及自定义函数转换（1）

1、常规转换-模型训练好之后立即转换importjoblibfromsklearn2pmmlimportPMMLPipeline,sklearn2pmml#保存模型python可读入defdump(clf
jin_tmac·2025-02-06 12:46

【Mamba之模型训练系列（四）】将 mamba 扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理

将mamba扩展到多模态大型语言模型，实现高效推理背景知识与研究动机Cobra模型设计视觉编码器DINOv2SigLIP投影器Mamba语言模型主干训练策略训练数据训练阶段预训练阶段多模态指令调整阶段微调策略训练细节训练策略的关键结论实验验证实验设置性能比较推理速度消融研究关键结论参考文献这篇文章介绍了一个名为Cobra的新型多模态大型语言模型（MLLM），它基于状态空间模型（SSM），旨在提高多
愷创作者·2025-02-06 00:45

【专题】DeepSeek技术颠覆or创新共赢，开启Al算法变革元年报告汇总PDF洞察（附原数据表）

海量数据不仅为模型训练提供了坚实基础，更驱动着AIAgent在各领域的创新应用。与此同时，国产大模型在近期密集涌现，数量已颇具规模且广泛渗透到多个垂直行业，展现出强
·2025-02-05 22:18

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit
2401_84009679·2025-02-05 22:00

基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络

使用数据集是criteo，主要内容分为以下几个模块：推荐系统概述WideDeep网络创新点介绍WideDeep的网络架构剖析及搭建使用criteo数据集训练WideDeep网络实战-criteo数据集介绍-模型训练过程定义
·2025-02-05 14:00

深度探索：机器学习中的粒子群优化算法（PBMT）原理及应用

目录一、引言与背景二、定理三、算法原理四、算法实现五、优缺点分析优点：缺点：六、案例应用七、对比与其他算法八、结论与展望一、引言与背景随着机器学习技术的迅速发展，优化算法在模型训练、特征选择、参数调优等多个环节扮演着至关重要的角色
生瓜蛋子·2025-02-05 12:22

基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5
2025年数学建模美赛·2025-02-05 12:20

国内首个！百度成功点亮昆仑芯三代万卡集群，将于近日点亮3万卡集群

而24年9月升级的百度百舸AI异构计算平台4.0，围绕落地大模型全旅程的算力需求，在集群创建、开发实验、模型训练、模型推理四大方面，能为企业提供“多、快、稳、省”的AI基础设施，在万卡集群的建设中发挥了至关
·2025-02-05 09:50

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读人工智能在过去十年中的发展令人惊叹。其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测：-
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

DeepSeek-R1 论文. Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

工作原理：主要技术，就是训练出一些专有用途小模型，来帮助大模型训练。主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的
davenian·2025-02-03 18:56

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。
weixin_30777913·2025-02-03 15:07

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,
AI天才研究院·2025-02-03 06:19

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

一张图看懂AI技术架构！开发、训练、部署全链路深度解析！

从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。
和老莫一起学AI·2025-02-02 19:58

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
清水白石008·2025-02-02 03:06

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算
BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。
智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
SEU-WYL·2025-02-01 07:56

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

4.模型训练：在特征提取完
坐望云起·2025-02-01 00:32
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