比赛&训练第35页

《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》

DeepSeek作为其中的佼佼者，凭借其独特的训练算法和高效的学习能力，吸引了众多目光。今天，就让我们深入探究DeepSeek训练算法的独特之处，以及它是如何保证模型实现高效学习的。

·2025-02-18 04:41

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。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。授权多项发明专利。

herosunly·2025-02-18 03:09

DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因

在训练过程中，DeepSeek广泛应用蒸馏技术，通过生成高质量数据和将大型模型的推理能力迁移至小型模型，大幅提升训练效率与模型性能。Deep

微学AI·2025-02-18 03:06

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看，LM（languagemodle）可以简单的分为：自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本，每个词的生成都依赖于上文，关联性好一次性生成整个文本序列，不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快

Langchain·2025-02-18 02:00

android adb 查看系统主频,hp adb命令，查看内存，CPU主频等信息。

Theadbcommandprovidesawaytogainusefulinformationaboutanumberofthesystemsconfigurationareas.Todeterminethephysicalmemory(RAM):forHP-UX10xexample

三木在Yummy·2025-02-18 02:56

Java中代码的执行顺序（Java基础）

classSingleClassExample{//静态变量sta

Java搬码工·2025-02-18 01:23

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

利用模型输出，解决Yalmip建模+Cplex求解的约束出错问题

当用Yalmip建模+Cplex求解过程中，由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同，如图：saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为：从图中可知，

eeeecj_23·2025-02-18 00:30

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

第二章：怎么样训练

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

PHP语法完全入门指南：从零开始掌握动态网页

生信天地·2025-02-17 22:46

PHP语法入门完全指南（2024新版）

一、开发环境搭建1.1快速启动方案本地环境：安装XAMPP（含Apache+PHP+MySQL）在线沙盒：使用PHPSandboxDocker方案（推荐）：dockerrun-it-p80:80-v$(

生信天地·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

第二章：12.3 建立表现基准

在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。

望云山190·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。

FF-Studio·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM

·2025-02-17 20:28

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

Aerospike

文章来源：拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。

小的~~·2025-02-17 17:22

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了

在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的

AI绘画师-海绵·2025-02-17 15:59

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练

闲人编程·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

一般情况下，大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高，像翻译总结、格式转换之类，市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求；但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信

m0_74824780·2025-02-17 12:39

【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分）

文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作

安冬的码畜日常·2025-02-17 12:07

GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值

某气象现场一条查询语句，大数据场景下，单个机构查询耗时5分钟以上，需要分析，SQL语句如下：SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM

dudulang8088·2025-02-17 12:36

支持用IP地址申请HTTPS证书！

通常情况下，SSL/TLS证书是为域名（如example.com）签发的，而不是直接为IP地址签发的。然而，在某些特定场景下，确实可以使用IP地址申请HTTPS证书。

·2025-02-17 11:06

Rasa：开源的机器学习框架

分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors

Indra_ran·2025-02-17 10:23

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持

算力资源比较多·2025-02-17 10:22

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2024E-分割数组的最大差值【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出说明解题思路代码pythonjavaC

闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:19

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:19

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2024E-环中最长子串2【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出说明解题思路考虑非环字符串通过前缀确定任意连续字串的情况只考奇偶性而非具体数量三个差值均为偶数的情况将奇偶性状态压缩为数字状态压缩为后的前缀和数组的构建根据前缀和数组找到最长子字符串考虑环形字符串原字符串自身拼接储存下标

闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:18

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:48

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:46

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闭着眼睛学算法·2025-02-17 10:45

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第二章：12.4 学习曲线

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