洛谷题库递归专题训练第12页

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同？

原子类和volatile异同首先，通过我们对原子类和的了解，原子类和volatile都能保证多线程环境下的数据可见性。在多线程程序中，每个线程都有自己的工作内存，当多个线程访问共享变量时，可能会出现一个线程修改了共享变量的值，而其他线程不能及时看到最新值的情况。原子类和volatile关键字都能在一定程度上解决这个问题。例如，当一个变量被volatile修饰后，对该变量的写操作会立即刷新到主内存，

黄雪超·2025-03-16 02:31

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

洛谷P1320 压缩技术（续集版）

P1320压缩技术（续集版）题目描述设某汉字由N×NN\timesNN×N的0\texttt00和1\texttt11的点阵图案组成。我们依照以下规则生成压缩码。连续一组数值：从汉字点阵图案的第一行第一个符号开始计算，按书写顺序从左到右，由上至下。第一个数表示连续有几个0\texttt00，第二个数表示接下来连续有几个1\texttt11，第三个数再接下来连续有几个0\texttt00，第四个数接

westdata-Tm·2025-03-16 00:20

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

羽晨同学·2025-03-16 00:18

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法（适用于普通二叉树）4.2迭代算法（适用于二叉搜索树）4.3代码实现（Python）4.4代码解释五

cloudman08·2025-03-16 00:48

蓝桥杯15届省C

洛谷P10902回文数组#include#includeusingnamespacestd;intn;constintN=100010;intdiff[N],a[N];intmain(){cin>>n;

KuaCpp·2025-03-16 00:17

一次看懂迭代与递归的区别

文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归，抱着学习的心态去百度了各种答案，什么函数关系什么代码看的是一头雾水，于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别，在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的

辛徳橘子丶·2025-03-16 00:15

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

华为OD机试 - 垃圾短信识别（Java 2024 E卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（E卷+D卷+A卷+B卷+C卷）》。

哪吒·2025-03-15 23:11

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

[YOLO专题-22]：YOLO V5 - ultralytics代码解析-超参数详解

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122372614目录前言：第1章超参数配置文件的基本信息1.1超参数配置文件的路径路径1.2超参数配置文件1.3如何指定超参数配置文件第2章超参数内容详解前言：YOLOV5除了通过用户命令行参数

文火冰糖的硅基工坊·2025-03-15 21:24

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

【模拟面试】计算机考研复试集训（第二天）

3、什么是递归？使用时需注意什么？4、监督学习与无监督学习的核心区别是什么？请举例说明典型算法5、你在项目中遇到过哪些技术挑战？是如何解决的？

Albert Edison·2025-03-15 20:20

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

【USACO题库】2.2.1 Preface Numbering序言页码

文章目录题目描述输入输出样例输入样例输出题解代码题目描述一类书的序言是以罗马数字标页码的。传统罗马数字用单个字母表示特定的数值，一下是标准数字表:I1L50M1000V5C100X10D500最多3个可以表示为10n的数字(I,X,C,M)可以连续放在一起，表示它们的和:III=3CCC=300可表示为5x10n的字符(V,L,D)从不连续出现。除了下一个规则，一般来说，字符以递减的顺序接连出现:

(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:13

【USACO题库】3.2.2 Stringsobits__01串

题目:题目描述考虑排好序的N(N<=31)位二进制数。你会发现，这很有趣。因为他们是排列好的，而且包含所有可能的长度为N且含有1的个数小于等于L(L<=N)的数。你的任务是输出第I（1<=I<=长度为N的二进制数的个数）大的，长度为N，且含有1的个数小于等于L的那个二进制数。输入从文件kimbits.in中读入数据。共一行，用空格分开的三个整数N，L，I。输出输出到文件kimbits.out中。共

(❁´◡`❁)Jimmy(❁´◡`❁)·2025-03-15 19:12

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

flutter 专题七十九 Flutter使用JsBridge方式处理Webview与H5通信

目前，移动跨平台开发作为移动开发的重要组成部分，是移动开发者必须掌握的技能，也是自我提升的重要手段。作为Google推出的跨平台技术方案，Flutter具有诸多的优势，已经或正在被广大开发者应用在移动应用开发中。在过去的2019年，我看到越来越多的公司和个人开始使用Flutter来开发跨平台应用，对于移动应用开发来说，Flutter能够满足几乎所有的业务开发需求，所以，学习Flutter正当时。众

leluckys·2025-03-15 17:31

flutter 专题三十七 Flutter混合开发之FlutterFragment

我们知道，原生Android集成Flutter主要有两种方式，一种是创建fluttermodule，然后以原生module那样依赖；另一种方式是将fluttermodule打包成aar，然后在原生工程中依赖aar包，官方推荐aar的方式接入。如何在原生Android工程中以aar的方式接入Flutter，大家可以参考我之前文章的介绍：原生Android工程接入Flutteraar。今天想给大家分享

leluckys·2025-03-15 17:30

数据结构与算法——数据结构4

顺序表单链表同时还要知道顺序表和链表的优缺点【待补充】还要知道链表反转，知道迭代法和递归法就可以【】还需要知道单链表相交的思路【】后边了解静态链表的原理静态

写代码写到手抽筋·2025-03-15 17:59

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

L1-5 别再来这么多猫娘了！

言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A

云格～·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态

编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

linux清空文件夹的命令

-r：递归删除，用于处理目录及其子目录。-f：强制删除，无需确认。/path/to/folder/*：指

getapi·2025-03-15 16:48

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。

（initial）·2025-03-15 16:17

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

算法训练-拓扑排序2

洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl

往往歌咏理想·2025-03-15 14:33

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从

失序空间·2025-03-15 14:33

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp,udp"-iXXX.sdp而由《音视频入门基础：RTP专题

崔杰城·2025-03-15 14:32

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库，但是目前国内无法直接从HugingFace下载。

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

数据标注质量对AI模型质量的影响分析

没有高质量的标注数据，就如同建造高楼大厦没有坚实的地基，AI模型就无法有效地学习和训练，最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型

自由鬼·2025-03-15 10:30

推荐频道

洛谷题库递归专题训练