每日训练第2页

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩

互联网之声·2025-03-11 06:13

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

每日八股-Redis篇-01

文章目录1.Redis的数据结构有哪些，以及它们的用途是什么？2.Redis如何实现持久化，并且有哪些方式可以实现持久化？3.Redis的数据淘汰策略有哪些，并如何选择合适的策略？1.Redis的数据结构有哪些，以及它们的用途是什么？回答：Redis支持以下几种数据结构：Strings（字符串）：用于存储字符串、整数或浮点数。Hashes（哈希）：用于存储键值对的无序散列表。Lists（列表）：用

你白勺男孩TT·2025-03-11 04:52

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。

fgayif·2025-03-11 04:50

python基础——元组【特点，创建，常见操作方法：index，len，count】

这篇文章我们就基于上篇文章带大家认识的有关序列的知识，继续讲解python中另一种常见的数据容器——元组：1，元组的特点2，元组的定义3，元组的常见操作方法个人简介：努力学习ing个人专栏：C语言入门基础以及python入门基础CSDN主页愚润求学每日鸡汤

愚润泽·2025-03-11 03:43

从零开始学C语言文件操作：理论与代码详解

前言：本文主要讲解C语言中的基础文件操作个人简介：努力学习ing个人专栏：C语言入门基础CSDN主页愚润求学每日鸡汤：doitforjoyanddoitforever文件操作一、为什么要使用文件二、什么是文件三

愚润泽·2025-03-11 03:43

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化，并且需要在BIOS中开启虚拟化技术，因为WSL2基于hyper-V，查看是否开启虚拟化：按住Windows+R输入cmd打开命令行，输入systemin

吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

在Ubuntu系统下部署大语言模型

前言在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。

脱泥不tony·2025-03-10 22:39

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

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

蚝油菜花·2025-03-10 22:05

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems

为了减少训练开销，利用了毫米波信

No_one-_-2022·2025-03-10 20:21

每日一题蓝桥杯P8772 [蓝桥杯 2022 省 A] 求和题解c++

#includeusingnamespacestd;intmain(){intt;intn;cin>>n;longlongsum=0;longlonghpf=0;longlongpfh=0;for(inti=0;i>t;pfh+=t*t;hpf+=t;}hpf=hpf*hpf;sum=(hpf-pfh)/2;cout<<sum<<endl;return0;}

wen__xvn·2025-03-10 20:18

【每日学点HarmonyOS Next知识】对话框去掉圆角、数组拼接、自定义对话框依附某个控件、平移动画、页面栈管理

1、HarmonyOSCustomDialog怎么去掉左右和底部的透明以及圆角？CustomDialog怎么去掉左右和底部的透明以及圆角设置customStyle为true即可开启使用自定义样式。设置borderRadius为0去掉圆角属性。属性用法参考文档：https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references-V5/t

轻口味·2025-03-10 19:17

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。

AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本）

为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实

境心镜·2025-03-10 18:05

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。

肆——·2025-03-10 15:17

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」，之前每日要喝 1-3 斤白酒，这是什么原理？

根据搜索结果中关于“戒酒芯片”的描述，该技术的核心原理是通过植入缓释型盐酸纳曲酮（一种阿片受体拮抗剂），阻断酒精依赖者对酒精的心理渴求，从而降低复饮风险。以下是具体机制和案例背景的详细分析：一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈：酒精进入人体后会刺激阿片受体，产生愉悦感和依赖性。纳曲酮作为阿片受体拮抗剂，可占据这些受体，阻止酒精与受体结合，使饮酒后无法获得快感，从而减少心理渴求。抑制渴求信号：长期酗

日记成书·2025-03-10 10:42

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

(LeetCode 每日一题) 1328. 破坏回文串(字符串、贪心)

题目：1328.破坏回文串思路：字符串为回文串，自然是修改前面部分的优先级大于后面部分的。C++版本：classSolution{public:stringbreakPalindrome(stringpalindrome){intn=palindrome.size();//字符串长度为1时，无法做到if(n==1)return"";//当字符串的前一半存在非'a'字符时for(inti=0;i

岁忧·2025-03-10 09:05

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

【Leetcode日常签到-1328】

时间2025年2月8日每日学习学习目标：回文字符串题目练习：leetcode1328.破坏回文串题目：由小写英文字母组成的回文字符串palindrome，请你将其中一个字符用任意小写英文字母替换，使得结果字符串的字典序最小

人保牛马·2025-03-10 08:58

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

LeetCode 每日一题 2070. 每一个查询的最大美丽值

2070.每一个查询的最大美丽值给你一个二维整数数组items，其中items[i]=[pricei,beautyi]分别表示每一个物品的价格和美丽值。同时给你一个下标从0开始的整数数组queries。对于每个查询queries[j]，你想求出价格小于等于queries[j]的物品中，最大的美丽值是多少。如果不存在符合条件的物品，那么查询的结果为0。请你返回一个长度与queries相同的数组ans

软行·2025-03-10 08:56

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

【每日八股】Redis篇（七）：集群

目录Redis集群模式有哪些？Redis切片集群的工作原理？哈希槽和Redis节点如何对应？主从模式的同步过程？全量同步增量同步主服务器如何知道要将哪些增量数据发送给从服务器？如何避免主从数据不一致？主从架构中过期key如何处理？主从模式是同步复制还是异步复制？哨兵机制是什么？哨兵机制的工作原理？什么是集群的脑裂？如何减少主从切换带来的数据丢失？Redis集群模式有哪些？主从（Replicatio

YGGP·2025-03-10 07:48

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

【每日八股】计算机网络篇（三）：IP

目录DNS查询服务器的基本流程DNS采用TCP还是UDP，为什么？默认使用UDP的原因需要使用TCP的场景？总结DNS劫持是什么？解决办法？浏览器输入一个URL到显示器显示的过程？URL解析TCP连接HTTP请求页面渲染断开连接PING如何工作？Cookie和Session的区别是什么？CookieSession差别IPv4和IPv6的区别？什么是跨域？什么情况下会发生跨域请求？概念解决办法DNS

YGGP·2025-03-10 07:16

普通人如何在2025年入百万，中国CSDN能给你答案

我今年又再次更新了超级多干货-每日更新的：极致助力让新手就算是六十岁的新手也能让你年入百万！

AI黑客·2025-03-10 06:43

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

每日AIGC最新进展(41)：上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型，旨在通过改进的Next-DiT架构、上下文外推技术和快速采样技术，解决前身Lumina-T2X在生成质量和效率上的挑战。该模型通过3DRoPE和三明治归一化等技术，提高了图像和视频生成的稳

沉迷单车的追风少年·2025-03-10 01:06

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

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