比赛&训练第51页

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩

码农三叔·2025-02-01 01:08

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

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈

因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推

智识微光Intelligence·2025-01-31 23:51

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

深度学习篇---深度学习框架

简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

LeetCode --- 2169. Count Operations to Obtain Zero 解题报告

Youaregiventwonon-negativeintegersnum1andnum2.Inoneoperation,ifnum1>=num2,youmustsubtractnum2fromnum1,otherwisesubtractnum1fromnum2.Forexample

杨鑫newlfe·2025-01-31 20:01

DeepSeek-V3 技术报告

为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

mingo_敏·2025-01-31 20:01

Python爬虫与窗口实现翻译小工具（仅限学习交流）

#ThisisasamplePythonscript.#PressShift+F10toexecuteitorreplaceitwithyourcode.#PressDo

纵码奔腾·2025-01-31 20:56

原创prompt：员工加班助手

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-01-31 19:45

修改训练配置记录

修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

特征选择（机器学习）

伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度

赵孝正·2025-01-31 18:10

【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte

illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖

云天徽上·2025-01-31 18:08

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径

w94ghz·2025-01-31 17:01

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型

古-月·2025-01-31 16:24

Mamba 项目使用教程

项目使用教程mamba项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mamba1.项目的目录结构及介绍Mamba项目的目录结构如下：mamba/├──docs/├──examples

祖筱泳·2025-01-31 16:53

Android Bitmap高斯模糊

缩小位图的两种方式1.位图options缩小BitmapFactory.Optionsoptions=newBitmapFactory.Options();options.inSampleSize=8;

不会写代码的猴子·2025-01-31 15:48

python 使用Whisper模型进行语音翻译

多尺寸预训练模型：官方提供了5个不同大小的模型（tiny,

哦里哦里哦里给·2025-01-31 15:16

AWS CloudFormation Fargate 开源项目教程

AWSCloudFormationFargate开源项目教程aws-cloudformation-fargateSampleCloudFormationtemplatesforhowtorunDockercontainersinAWSFargatewithvariousnetworkingconfigurations

虞耀炜·2025-01-31 14:41

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

浏览器同源策略：从“源”到安全限制的全面解析

一个“源”由三部分组成：协议（Protocol）：如http://、https://、ftp://域名（Host）：如www.example.com端口（Port）：如:80（HTTP默认）、:443（

WebGISer_白茶乌龙桃·2025-01-31 14:35

DeepSeek优势方法策略

DeepSeek优势方法策略目录DeepSeek优势方法策略DeepSeek在训练阶段压缩时间空间复杂度的方法DeepSeek和ChatGPT在压缩时间空间复杂度上的不同之处DeepSeek能降低显卡使用的原因

ZhangJiQun&MXP·2025-01-31 14:03

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

李小白杂货铺·2025-01-31 13:58

Nginx 负载均衡算法：让你轻松应对流量高峰！

upstreambackend{serverbackend1.example.com;serverbackend2.example.com;serverbackend3.example.c

❀͜͡傀儡师·2025-01-31 13:26

Llama大型语言模型原理详解

本文将详细解析Llama模型的原理，包括其结构、训练过程以及工作机制，帮助读者深入理解这一先进的模型。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

Rollup：专注类库和框架打包

文章内容输出来源：拉勾大前端高薪训练营-概述-也是一款ESModules打包器-也可以将项目中的一些散落的细小模块打包为整块代码-rollup与webpack作用类似-rollup更为小巧，仅仅是一款ESM

时解之·2025-01-31 10:06

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

Pix2PixHD代码小白注释(1)——train.py

关于fp16AMP自动混合精度训练，见下文：AMP自动混合精度训练https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/122152244importtimeimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromcollectionsimportOrderedDictfroms

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。

無量空所·2025-01-31 10:02

软件复位 ESP8266

ThistutorialshowshottosoftwareresetESP8266inArduinoIDE.Thissketch/exampleshowssoftwareresetusingsimplecommandESP.restart

armcsdn·2025-01-31 10:59

python创建excel图表_Python:使用图表创建Excel工作表

此示例使用SmartXLS中的简单图表创建(在Charts/ChartSample.class中)示例。#!

weixin_39546312·2025-01-31 09:25

01.DockerCompose部署Nacos

)单机部署单节点(host模式)单机部署多节点(host模式)转载请注明出处参考链接https://github.com/nacos-group/nacos-docker/blob/master/example

Felix_XY·2025-01-31 09:54

PennyLane: 探索量子计算的新里程

由PennyLaneAI团队开发，该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。

戴艺音·2025-01-31 09:23

「Python系列」Python random模块、hashlib模块

`random.sample(seq,k)`8.`random

·零落··2025-01-31 09:21

Deepseek两项关键发现：无需人类专家介入SFT、有自己

目前尚未实现AGI，主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型（LLM）的预训练规模就能实现突破

极道Jdon·2025-01-31 08:13

DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光

AI开发者的普遍看法是，大规模GPU集群仍然是训练顶尖AI模型的关键。DeepSeek做了什么？DeepSeek的

极道Jdon·2025-01-31 08:13

GGUF 大模型文件格式

1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。

香菜烤面包·2025-01-31 07:04

Git初始化仓库

Git全局设置:gitconfig--globaluser.name"user-name"gitconfig--globaluser.email"user-email@example.com"创建git

pingcode·2025-01-31 07:28

书生浦语第五期

简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内

晴斋1216·2025-01-31 06:27

探索阿里云百炼 —— 演绎语音新未来

探索阿里云百炼——演绎语音新未来alibabacloud-bailian-speech-demoSampleRepositoryfortheAlibabaCloudBailianSpeechSDK项目地址

霍日江Eagle-Eyed·2025-01-31 06:56

html5 h265播放器,PC端播放H265

通过video.js(支持H264，不支持H265)videojs-contrib-hlsembedVideo.jsExampleEmbeddata-setup='{}'>参考地址：通过hls.js(支持

健康和谐男哥·2025-01-31 06:22

TensorFlow 简介

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。

九月十九·2025-01-31 05:14

自定义数据集使用pytorch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

3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy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

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。

辞落山·2025-01-31 04:11

protobuf学习和使用(Python)

Protobuf学习文章目录Protobuf学习简介安装example数据类型映射关系proto2和proto3的区别案例example1_定义基本的消息类型example2_使用repeated字段example3

呀儿呦丶·2025-01-31 04:11

怎么创建一个能在线测试php的html5网页？

对于Windows服务器，可以使用WAMP（Windows,Apache,MySQL,PHP）或XAMPP等集成环境。

很酷的站长·2025-01-31 03:29

深度学习过程是什么

用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正，以更准确地反映深度学习中模型训练的过程

小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。

alankuo·2025-01-31 01:43

《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》

随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的

·2025-01-31 00:42

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