深度学习数据处理

大模型19：微调大模型方法

有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练1.有监督微调（SFT-SupervisedFine-Tuning）数据处理数据收集：首先，需要收集大量的对话数据。
bluewelkin·2024-08-27 01:38

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

本文将探讨Python在数据处理和自动化任务方面的应用，通过具体的代码案例展示Python的强大功能。
我的运维人生·2024-08-27 00:01

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

使用 Streamlit 与 PandasAI 搭建多文件处理与智能分析平台

文章目录前言环境准备项目结构实现功能详解总结参考前言在数据处理和分析过程中，快速、高效地操作多个数据文件是至关重要的。
偷帽子的狼·2024-08-26 21:40

Clickhouse和MySQL的区别以及适用业务场景

Clickhouse和MySQL的区别ClickHouse和MySQL是两种不同类型的数据库管理系统，它们在设计理念、数据处理方式和应用场景上有着明显的区别。
听说唐僧不吃肉·2024-08-26 21:38

Linux shell编程学习笔记73：sed命令——沧海横流任我行（上）

在Linux中提供很多数据处理命令，如果我们要以行为单位进行数据处理，可以使用sed。
紫郢剑侠·2024-08-26 19:18

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

ESP8266 TCP client透传模式配置

透传是指不做任何数据处理的数据透明传输。为什么使用TCPclient透传模式目的是做两块
老王WHH·2024-08-26 18:38

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

面试笔记8.24

正确答案：在我的项目中涉及大数据开发时，我通常会采用分布式的架构，比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器，通过分布式计算和存储来处理大规模数据。
励志秃头码代码·2024-08-26 16:55

防止SSH连接服务器断掉解决方法

使用screen保持远程任务运行：详细指南在远程服务器上工作时，尤其是在运行长时间任务（如模型训练、数据处理等）时，你可能不希望因为SSH连接断开而导致进程被终止。
蜡笔小新不辣·2024-08-26 14:14

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

python入门基础——新手必看

python是当前时代最流行，可以在数据处理、web开发、人工智能等多个领域。
@haihi·2024-08-26 12:28

PowerShell 脚本是什么？

PowerShell的历史PowerShell脚本的定义PowerShell的基本语法1.命令和Cmdlet2.变量3.控制结构4.函数5.模块PowerShell脚本的应用场景1.系统管理2.数据处理
圣逸·2024-08-26 12:26

【赵渝强老师】Spark中的RDD

通过RDD也提供缓存的机制，可以极大地提高数据处理的速度。  视频讲解如
赵渝强老师·2024-08-26 11:52

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

Ruby数据分析工具箱：探索数据处理的多面手

标题：Ruby数据分析工具箱：探索数据处理的多面手在数据科学的世界里，Ruby以其优雅的语法和强大的库支持，成为了数据分析的得力助手。
2401_85760095·2024-08-26 09:40

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

Matlab基础篇：数据输入输出

良好的数据输入输出能够提高工作效率，并确保数据处理的准确性。本文将详细介绍Matlab数据输入输出的各种方法，包括导入和导出数据、数据处理和数据可视化。
小魏冬琅·2024-08-26 00:47

《人工智能时代：金融投资决策的潜在系统性风险及防范策略》

人工智能在金融投资决策中的应用，凭借其强大的数据处理能力和复杂的算法模型，能够快速分析海量的金融数据，识别市场趋势和潜在的投资机会。但这种依赖也带来了一系列问题。首先，数据偏差可能导致错误的决策。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:03

大数据的存储和处理面临哪些挑战，如何应对？

传统的数据库系统可能无法满足大数据需求，需要寻找适合大规模数据处理的解决方案。数据异构性：大数据通常来自多样化的数据源，这些数据源可能有不同的格式、结构和类型。
程序猿阿伟·2024-08-25 22:02

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

从菜鸟到高手：掌握Python推导式，让代码飞起来,列表、集合、字典，一网打尽，用Python推导式优雅地重构你的数据操作

想象一下，你正站在数据处理的战场上，面对着成千上万条数据，需要快速筛选、转换、聚合。
长风清留扬·2024-08-25 19:14

R 数据处理（四）

前言前面讲过了R自带的读取矩阵型数据的方法，如read.csv,read.table等。下面我要介绍的是tidyverse中的readr包提供的读取矩阵型数据的方式readr的目标是提供一种快速友好的方式来读取矩阵型数据，如csv,tsv和fwf等。使用1.导入包library(tidyverse)函数readr支持7种文件格式，对应于7个read_开头的函数read_csv():CSV文件rea
名本无名·2024-08-25 18:15

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时，就发生了过拟合。这通常是因为模型过于复杂，而训练数据不足以支持其学习数据的真实模式。通过预估足够的样本量，我们可以减少过拟合的风险。欠拟合：与过拟合相反，欠拟合是模型未能捕捉到数据中的关键模
MUKAMO·2024-08-25 15:52

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

深度学习（十一）：YOLOv9之最新的目标检测器解读

YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响：解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI)：解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络（GELAN）：实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论：合作与创新2.代码1.YOLOv
从零开始的奋豆·2024-08-25 13:39

BCEWithLogitsLoss

 BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。
hero_hilog·2024-08-25 13:39

探索联邦学习：保护隐私的机器学习新范式

随着对个人隐私保护意识的增强，传统的集中式数据处理方式正逐渐暴露出其局限性。数据
洋葱蚯蚓·2024-08-25 11:54

OpenCL在移动端GPU计算中的应用与实践

一、引言移动端芯片性能的不断提升为在手机上进行计算密集型任务，如计算机图形学和深度学习模型推理，提供了可能。
m0_67544708·2024-08-25 10:51

MVC 与 MVVM 的深入剖析：区别与示例代码的震撼呈现

其中，Model（模型）主要负责数据处理和业务逻辑；View（视图）主要负责数据的展示；Controller（控制器）主要负责协调模型和视图之间的交互，即页面业务逻辑。
前端基地·2024-08-25 10:20

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书

由于工作流运行的模板的不同，运行过程中可能会产生不同的新资源，如数据处理类型的工作流会产生新的数据集，AI算法类的工作流会产生新的模型，甚至超参调优类型的工作流会产生新的模型训练代码，这些新生成的资源都可以在本模块中进行保存
萍水相逢_d272·2024-08-25 07:20
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