每日训练

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

在生成对抗网络中，生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。

·2025-02-02 22:14

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

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。

萌萌哒240·2025-02-02 21:10

穷人为什么生活的很艰难？

这关于你的体能天赋，长时间的体能训练，以及你的技巧设计，如配速，呼吸调整，跑步姿势，营养补给，心理调整，赛前

北纬文公子·2025-02-02 20:03

开发、训练、部署全链路深度解析！

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。

和老莫一起学AI·2025-02-02 19:58

【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现

LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时，LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统，以适应不同的训练需求和环境。

啵啵啵啵哲·2025-02-02 19:28

什么是“知识蒸馏”

知识蒸馏是一种将大型预训练模型(教师模型)的知识转移到较小模型(学生模型)的技术。这种方法不仅能保留原有模型的性能，还能显著降低模型的复杂度和计算需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。知识蒸馏

清风AI·2025-02-02 19:55

isaac gym 和 legged gym 环境搭建记录

今天使用fanziqi大佬的rl_docker搭建了一个isaacgym下的四足机器人训练环境，成功运行leggedgym项目下的例子，记录一下搭建流程基础配置OperatingSystem:Ubuntu22.04.5LTSKernel

咋学都不累zgc·2025-02-02 19:24

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform

eso1983·2025-02-02 18:22

LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-02-02 18:21

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。

李建军·2025-02-02 17:42

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。

BugNest·2025-02-02 16:03

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大

飞Link·2025-02-02 15:26

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线

无水先生·2025-02-02 14:51

什么是LLM？看这一篇就够了！

大语言模型介绍什么是大语言模型（LLM）通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M

Python程序员罗宾·2025-02-02 14:50

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

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

实现使用K210单片机进行猫脸检测，并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作

要实现使用K210单片机进行猫脸检测，并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作，以及通过WiFi上传图片到微信小程序，并在微信小程序中上传图片到开发板进行训练，可以按照以下步骤进行：1.硬件连接确保

max500600·2025-02-02 11:27

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

PyTorch 官方文档中文版本

文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。

圣心·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

[250125] DeepSeek 发布开源大模型 R1，性能比肩 OpenAI o1 | 希捷推出高达 36TB 的硬盘

主要亮点：开源模型，MIT许可证：DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户自由使用、修改、分发，甚至商用，并允许通过蒸馏技术基于R1训练其他模型。

x-cmd·2025-02-02 09:13

最长公共前缀&C++函数的返回值在内存中的传递过程&什么是虚拟内存，为什么要使用虚拟内存，虚拟内存可能比物理内存大吗

每日一题14.最长公共前缀classSolution{public:stringlongestCommonPrefix(vector&strs){//因为要找最长公共前缀所以一定是序列一定是连续的不会存在跳跃

因特麦克斯·2025-02-02 07:00

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。

qwmb919·2025-02-02 07:25

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder

kakaZhui·2025-02-02 07:54

ChatGPT的150个角色提示场景实测（13）健身教练

我将为你提供一个希望通过体能训练变得更健康、更强壮、更健康的人所需要的所有信息，而你的职责是根据这个人目前的体能水平、目标和生活习惯，为其制定最佳计划。

earthzhang2021·2025-02-02 06:23

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

蓝桥杯——入门训练

.Fibonacci数列if(n==1){return1;}if(n==2){return2;}intvalue[]=newint[4];value[1]=1;value[2]=1;for(inti=3;im?result-m:result);}returnvalue[n&3];}在这里插入代码片实现求第n个斐波那契数列数并模m2.求圆的面积java中Π的为Math.PI，并且结果保留n位小数，S

Luvsic·2025-02-02 02:58

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

Aligner：自动修正AI的生成结果，北大推出残差修正模型对齐技术

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

蚝油菜花·2025-02-02 01:22

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/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知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

LeetCode每日刷题：两个数组的交集

题目：给你两个整数数组nums1和nums2，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序解题思路：双指针+排序：先将数组利用sort方法进行排序，然后分别定义下标index1和index2分别遍历数组1和数组2，与此同时建立一个新数组（数组长度为两个数组之间较短的那一个数组长度）

一般般的每日刷题·2025-02-01 22:32

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

Luzem0319·2025-02-01 21:51

看深度求索如何思索自己的未来

的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破，但其未来能否持续"狂飙"，需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析：一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量：将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈

tuan_zhang·2025-02-01 19:11

LitGPT - 20多个高性能LLM，具有预训练、微调和大规模部署的recipes

文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练

伊织产研·2025-02-01 19:38

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。

Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型

大名顶顶·2025-02-01 17:22

【暑期每日一题】洛谷 P5732 【深基5.习7】杨辉三角

题目链接：P5732【深基5.习7】杨辉三角-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)题目描述给出n(nusingnamespacestd;/*11112113311464115101051*/inta[25][25];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=0;i

AC_Dragon·2025-02-01 17:48

每日一题洛谷P2142 高精度减法C语言（高精度算法）

代码中有详细的注释#include#include//bool类型，只会返回true/false#include//strlen测量数组长度;strcpy复制数组//判断A和B大小boolcompare(charA[],charB[]){//测量A和B长度intlen_A=strlen(A);intlen_B=strlen(B);//如果位数不相等可以直接比大小//len_A>len_B会返回tr

wen__xvn·2025-02-01 17:15

每日一题洛谷P5727 【深基5.例3】冰雹猜想c++

#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;ints[10000]={0};cin>>m;n=m;intcount=1;while(n!=1){if(n%2==0)n/=2;elsen=n*3+1;s[count]=n;count++;}for(inti=count-1;i>0;i--)cout<<s[i]<<"";cout<<m;return0;}