比赛&训练第13页

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。

herosunly·2025-03-13 09:36

突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！

在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、

大势智慧·2025-03-13 09:34

c#中使用时间戳转换器

以下是几种实现这一功能的方法：1.使用DateTime的构造函数将时间戳转换为DateTimelongtimestamp=1609459200000;//例如：2021年1月1日00:00:00UTC的时间戳

A_nanda·2025-03-13 09:34

Rule-Engine 使用介绍

2.安装与配置2.1引入依赖在Maven项目中，可以通过添加以下依赖来引入rule-engine：com.examplerule-engine1

zru_9602·2025-03-13 09:01

java小白日记35（BigInteger和BigDecimal类）

适合保存比较大的整型（2）BigDecimal适合保存精度更高的浮点型（小数）BigInteger的使用importjava.math.BigInteger;publicclassBigIntegerExample

xxxlllli·2025-03-13 09:30

call和init它们各自触发的时机不同

也就是说，当你执行e=Example(10)时，Python会自动调用Example.__init__(e,10)来设置初始状态。这个方法只会在实例创建时执行一次。

背太阳的牧羊人·2025-03-13 08:28

动态路由和菜单

接口返回数据整理成动态路由后端接口返回数据{"code":20000,"value":[{"path":"/example","component":"layout/index.vue","redirect

shadouqi·2025-03-13 08:27

友思特新闻 | 再创佳绩！友思特荣获“机器人技术成果创新创业大赛”三等奖！

友思特机器视觉与光电·2025-03-13 08:24

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2

merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果，就是tokenizer.json中，model.merges下的内容。

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

carla使用过程

官方文档：https://zlhou-carla-doc-cn.readthedocs.io/zh/latest/通过carla行驶100m自动停车："""Exampleofautomaticvehiclecontrolfromclientside

白云千载尽·2025-03-13 07:22

整理：开启新征程！四篇文章助力 AI，告别 “3D理解困难户”

目前的MLLM主要是用2D图片训练出来的，也就是说，它们更擅长识别平面的信息，比如照片中的人和物体。但是，现实世界是三维的（3D），仅靠2D图片训练的模型很难准确理解物体的立体关系。

mslion·2025-03-13 07:17

c语言字符函数和字符串函数介绍

目录前言一、strlen函数1.简介2、模拟实现2.1计数器方式2.2递归方式2.3指针的方式二、strcpy函数1.简介2.模拟实现三、strcat函数1.简介2、模拟实现四、strcamp函数1、简介

敲键盘的喵·2025-03-13 07:15

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

训练大型语言模型（LLM）时，选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求（如性能优化或硬件适配）。

大0马浓·2025-03-13 05:09

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止，我们讨论了如何处理数据，以及如何构建、训练和测试深度学习模型

落花逐流水·2025-03-13 04:29

大语言模型（LLM）的微调与应用

一、微调与应用的核心区别目标差异微调（Fine-tuning）：针对预训练模型进行参数调整，使其适应特定任务或领域（如医疗问答、法律文本分析）。

AI Echoes·2025-03-13 03:50

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

29.代码随想录算法训练营第二十九天|134. 加油站，135. 分发糖果，860. 柠檬水找零，406. 根据身高重建队列

29.代码随想录算法训练营第二十九天|134.加油站，135.分发糖果，860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列134.加油站-力扣（LeetCode）在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油

白鹭鸣鸣！·2025-03-13 02:12

书生大模型全链路开源体系，学习

优点书生·浦语开源大模型，是一个开源的大模型，大家可以一起学习还有配套的教学视频，很快就能上手，而且还奖励算力，可以直接训练，讨论学习，非常nice。

小方abc·2025-03-13 01:37

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

论文阅读 EEG-TCNet

AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络（TCN），在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度

Plan-C-·2025-03-13 01:36

FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记

FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径，用FM训练扩散路径更稳定。

冰冰冰泠泠泠·2025-03-13 01:35

论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control

π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert，并结合了flowmatching方法训练的自回归模型，能够直接输出模型的actionchunk（50）。

寻丶幽风·2025-03-13 01:33

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

State-of-the-art（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别

Bosenya12·2025-03-13 01:02

Tomcat+Servlet运行后出现404错误解决方案

packagecom.example.secondclass.Servlet;importjava.io.

Midsummer-逐梦·2025-03-13 00:00

spring boot3.4.3+MybatisPlus3.5.5+swagger-ui2.7.0

1.项目结构src├──main│├──java││└──com││└──example││├──

期待着2013·2025-03-13 00:57

Android art monitor_android.cc 源码分析

include"jni/jni_env_ext.h"#include"palette/palette.h"#include"thread.h"//定义了一个日志标签EVENT_LOG_TAG_dvm_lock_sample

月盈五·2025-03-12 23:54

Stable Diffusion游戏底模推荐

一、基础通用型底模SDXLbase官方原版底模，支持1024x1024高清出图，适用于各类游戏场景和角色的基础生成，建议作为微调训练的基准模型。

Liudef06·2025-03-12 23:52

InternVL：论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)

3）训练策略（1）第一阶段：视觉-语言对比训练（2）第二阶段：视觉语言生成训练（3）第三阶段：监督微调（SFT）3.InternVL应用1）对于视觉感知任务2）对于对比任务3）对于生成任务4）对于

XiaoJ1234567·2025-03-12 23:20

LLM大模型技术实战6：一文总结大模型微调方法

作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。

AIG暴躁猫叔·2025-03-12 22:16

Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务

1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。

花千树-010·2025-03-12 22:15

Vue 中 axios 的封装详解

importaxiosfrom"axios";//创建axios实例constaxiosInstance=axios.create({//设置基础请求路径baseURL:"https://api.example.com

遇见~未来·2025-03-12 21:40

基于hf的trl框架的deepseek-r1-zero实现与训练

导入模块和promt格式"""Reference:"""importreimporttorchfromdatasetsimportload_dataset,DatasetfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfromtrlimportGRPOConfig,GRPOTrainer#LoadandprepdatasetSYSTE

喂喂喂喂位·2025-03-12 20:00

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

本文介绍了稀疏专家激活修剪（SEAP）方法，这是一种无需训练的修剪方法，通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

Java【网络原理】（2）初识网络续与网络编程

目录1.前言2.正文2.1TCP协议与UDP协议2.2socketAPI进行网络编程2.2.1DatagramPacket类2.2.1.1发送数据报2.2.1.2接收数据报2.2.1.3获取数据报内容2.2.1.4

爱吃烤鸡翅的酸菜鱼·2025-03-12 18:51

在本地部署DeepSeek等大模型时，需警惕的潜在安全风险

在本地部署DeepSeek等大模型时，尽管数据存储在本地环境（而非云端），但仍需警惕以下潜在安全风险：1.模型与数据存储风险未加密的存储介质：若训练数据、模型权重或日志以明文形式存储，可能被物理窃取（如硬盘丢失

安当加密·2025-03-12 18:19

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

kaggle竞赛（初识）

答案很简单Kaggle是数据挖掘比赛火起来的，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛；Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。

薛定谔的码*·2025-03-12 17:13

Linux系统上快速上手USB开发————新手入门指南

开发新手整理的详细入门指南，涵盖硬件识别、驱动配置到实际应用的完整流程：一、环境准备设备识别与驱动加载运行lsusb查看已连接的USB设备，输出示例如下：bashBus001Device002:ID1234:5678ExampleCorpUSBDevice

飘逸小卤蛋·2025-03-12 16:09

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

探索 3 个有趣的 GitHub 学习资源库

1.FreeCodeCamp-freeCodeCamp网址:GitHub-freeCodeCamp/freeCodeCamp:fre

云端奇趣·2025-03-12 16:04

【模型调优的深入分析与Python实践】

其核心目标是在以下两者间找到平衡：泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集

蝉叫醒了夏天·2025-03-12 15:30

DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。

花生糖@·2025-03-12 15:28

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构，并通过一个实际的代码案例，带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者，还

二川bro·2025-03-12 14:56

《NFL橄榄球》：明尼苏达维京人·橄榄1号位

他们现时在国家橄榄球联合会北区参与国家美式足球联盟比赛。该球队本为美国美式足球联盟（AFL）的球队。但是他们最后决定加入国家美式足球联盟（NFL）。

棒球1号位·2025-03-12 13:18

Websoft9 运维面板，全网真正的一键部署应用

一、传统部署的复杂性：以WordPress为例的技术拆解手动部署的典型步骤（耗时约2小时）：#1.安装LAMP环境sudoaptinstallapache2mysql-serverphplibapache2

·2025-03-12 13:02

《NFL橄榄球》：亚利桑那红雀·橄榄1号位

在2006年球季起，所有主场的比赛改于格兰岱尔菲尼克斯大学体育馆进行。1987年，亚利桑那红雀从密苏里州圣路易搬迁到亚利桑那州。1988年至2005年，球队曾以坦佩作为主场。