深度学习训练数据集准备第15页

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

kay_545·2025-03-19 04:25

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。

AI天才研究院·2025-03-19 04:52

集团企业IT信息化数据架构规划设计方案

信息化发展趋势数据架构规划需求与目标项目实施范围及预期成果数据架构规划原则与策略遵循行业标准及最佳实践确保数据安全性、完整性和可用性支持业务灵活拓展与创新需求优化资源配置，提高投资回报率数据架构总体设计方案逻辑架构设计物理架构设计数据集成与交换平台规划数据治理体系建立关键业务应用场景及解决

数智化领地·2025-03-19 03:47

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。

·2025-03-19 03:50

还在为找图发愁？图生生AI以图生图，一键生成专属风格！

图生生AI生图是一款基于人工智能技术的图片生成工具，它能够深度学习和理解图片的风格、色彩、构图等元素，并以此为基础生成全新的图片。无论你是设计师、自媒体

图生生·2025-03-19 02:12

python中的scatter()函数用法

制作如图所示图片：需要准备：X、Y轴包括数值以及大小和颜色调用语法：plt.scatter()实现代码：importmatplotlibasmp

品易HTTP·2025-03-19 02:40

深度学习中的Channel，通道数是什么？

参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

远程调试Python脚本之ptvsd

深度学习文章目录深度学习前言前言有时候需要远程调试Python脚本，怎么办呢…以下这段代码用于远程调试Python脚本，特别是通过VisualStudioCode（VSCode）的远程调试功能。

工头阿乐·2025-03-19 02:38

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images

工头阿乐·2025-03-19 02:38

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程

珠峰日记·2025-03-19 01:35

利用deepseek AI制作视频的小白教程

以下是基于DeepSeekAI的完整视频制作教程，涵盖从剧本到成片的全流程操作（附关键技巧）：一、前期准备（1天）1.分镜优化根据之前的分镜脚本，用Notion或Excel整理出AI友好型分镜表（示例）

银行金融科技·2025-03-19 01:03

微服务监控prometheus+Grafana

目录Prometheus概述核心组件特点使用场景Grafana概述功能特点使用场景Prometheus+Grafana组合部署和配置一、准备工作二、部署Prometheus三、部署Grafana四、创建监控仪表盘五

chen2017sheng·2025-03-19 01:58

聊聊Python都能做些什么

Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习

·零落··2025-03-19 00:27

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

利用Python进行数据可视化（Plotly与Dash的应用）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net

步入烟尘·2025-03-19 00:54

【H2O2 | 软件开发】什么是Promise？

目录前言开篇语准备工作正文概述三种状态创建和使用链式操作多对象处理语法糖回调地狱和优化结束语前言开篇语本系列为短篇，每次讲述少量知识点，无需一次性灌输太多的新知识点。

过期的H2O2·2025-03-19 00:23

快速部署一个k8s集群

部署单Master的K8s集群kubeadm方式文章目录部署单Master的K8s集群一，前置知识点1.1生产环境可部署Kubernetes集群的两种方式1.2准备环境1.3操作系统初始化配置【所有节点

懒人P·2025-03-19 00:22

Spring之Bean生命周期源码解析-一文掌握（一）

Spring最重要的功能就是帮助程序员创建对象（也就是IOC），而启动Spring就是为创建Bean对象做准备，所以我们先明白Spring到底是怎么去创建Bean的，也就是先弄明白Bean的生命周期。

小徐Chao努力·2025-03-18 23:19

ChatGPT + Vue3：如何打造 AI 智能助手？

1.项目准备1.1技术栈选择本项目将使用以下技术：Vue3-现代化的前端框架，响应式强，适合构建交互式应用。Vite-高效的Vue3项目构建工具，提升

Js_x·2025-03-18 22:11

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展

hy098543·2025-03-18 22:40

Git 实战指南：本地客户端连接 Gitee 全流程

本文将以Gitee（码云）、系统Windows11为例，详细介绍从本地仓库初始化到远程协作的全流程操作目录1.前期准备1.1注册与配置Gitee1.2下载、安装、配置客户端1.3配置公钥到Gitee2.

Yant224·2025-03-18 21:36

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

人工智能专业毕业设计选题清单：热点课题推荐

大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。

HaiLang_IT·2025-03-18 21:04

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

一招帮你搞定验证码设置

目录一、准备环境编辑二、配置环境三、基础方法四、验证码的一些常用类别1.LineCaptcha线段干扰的验证码（Java）2.CircleCaptcha圆圈干扰的验证码（Java）3.ShearCaptcha

不修×蝙蝠·2025-03-18 20:56

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-03-18 20:24

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成

程序边界·2025-03-18 19:22

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

docker下载(HEL 8)

在RedHatEnterpriseLinux(RHEL)8上安装DockerCE的步骤与CentOS略有不同，以下是针对RHEL8的完整指南：---###**1.准备工作：启用必要仓库**####**1.1

耀，，·2025-03-18 19:18

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。

·2025-03-18 18:07

电商 API 接口开发实战：以淘宝商品描述 API 为例

一、准备工作注册淘宝开放平台账号：访问淘宝开放平台或第三方服务数据，注册开发者账号。完成实名认证，创建应用并获取AppKey和AppSecret。

·2025-03-18 18:06

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行

He.Tech·2025-03-18 18:39

基于.NET MVC实现H5页面调用手机摄像头扫描二维码完整方案

二、技术选型前端库：使用ZXing-js（支持浏览器二维码解析）后端框架：ASP.NETMVC5浏览器API：MediaDevicesAPI三、实现步骤1.准备工作在MVC项目中引入所需库：html运行

Bart_Lu·2025-03-18 18:39

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

在麒麟系统（基于Ubuntu或Debuntu）的离线环境中创建本地APT仓库

在麒麟系统（基于Ubuntu或Debuntu）的离线环境中创建本地APT仓库，可以按照以下步骤操作：步骤1：准备依赖工具#安装生成仓库元数据的工具sudoapt-getinstalldpkg-dev步骤

乙龙·2025-03-18 16:26

yolov8的第一次实验报告

实验日期:[2025-01-16]2.数据集数据集名称:[datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

C#学习笔记（3）：调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。

playerofIE·2025-03-18 15:50

Ansible自动化运维工具深度研究报告

引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源1.3报告结构二、Ansible基础概述2.1Ansible简介2.2发展历程2.3架构与工作原理2.4特点优势三、Ansible安装与配置3.1安装环境准备

萧十一郎@·2025-03-18 15:17

手把手教你调用API接口，轻松获取淘宝/京东/拼多多商品数据

一、准备工作注册账号并获取API密钥:访问目标电商平台的开放平台网站（例如：淘宝开放平台、京东开放平台、拼多多开放平台）。

Elijah Laam·2025-03-18 15:17

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

【开原宝藏】30天学会CSS - DAY1 第一课

第0步：项目结构说明先准备两个文件：index.htmlHTML的主体结构style.css样式代码，控制图标外观与动画目录结构如下：project/

hikktn·2025-03-18 14:14

实战领域：脱壳操作手册

一、环境准备（必须项）硬件隔离用一台物理机（非虚拟机）安装Windows10/11，关闭所有安全防护（Defender、防火墙）。硬件要求：至少16GB内存+SSD（防止内存转储卡顿）。

xixixi77777·2025-03-18 14:43

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