深度学习训练数据集准备

Docker部署若依微服务项目详细教程（Java）

以下是部署若依微服务项目的详细步骤：步骤1：准备Docker环境首先，确保您已在目标服务器上
碧波浩渺··2025-02-15 07:49

八股文、JUC、JVM学习顺序

对于准备开始八股文、JUC、JVM的同学，由于之前我自己查这个都说的是没有要求，但当我学完之后发现，JVM应该放在JUC之前，因为在JUC中偶尔会出现JVM的内容，比如需要字节码方面的知识帮助理解JUC
PgSheep·2025-02-15 07:48

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索
瑕疵·2025-02-15 06:17

centos7 安装单机 ClickHouse

主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告本篇首先介绍下如何基于centos7环境安装单机版的clickhouse官网：https://clickhouse.com/环境准备
小码农叔叔·2025-02-15 06:46

如何下载huggingface模型到本地

我以前都是在浏览器里一个个下载，最近看手册发现何以用程序下载，我用deepseek写了一个下载的程序下载前准备：pipinstallhuggingface_hubtqdm下载的代码如下：fromhuggingface_hubimporthf_hub_download
yuanlulu·2025-02-15 06:45

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。
matlab_python22·2025-02-15 05:08

首发！2022 最新最全 Java 面试八股文（整整 1685 页，14 个技术栈，20 余万字），帮你查漏补缺

如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。
蒙娜丽莎的Java·2025-02-15 05:08

CentOS7 部署安装ClickHouse

OLAP场景需要在大型数据集上对具有以下特征的复杂分析查询进行实时响应：数据集可以是巨大的——数十亿或数万亿行数据组织在包含多列的表中只选择少数几列来回答任何特定的查询必须以毫秒或秒为
zhua.er·2025-02-15 05:06

华为昇腾部署 DeepSeek-R1 (671B) 大模型实战指南

概述本指南详细讲解如何在华为昇腾Atlas800IA2服务器集群上部署DeepSeek-R1671B大模型，涵盖从环境准备到服务化部署的全流程。
歌刎·2025-02-15 05:35

使用npx electron-forge import命令时报错Could not find git in environment的解决方法

准备使用ElectronForge打包项目文件时（打包您的应用程序|Electron）可能会遇到以下错误：解决方法：在git的官网（GitforWindows）上下载安装git，然后在gitbash的窗体中运行命令即可
CarenStrid·2025-02-15 05:34

Java 面试八股文（整整 1685 页，25 个架构技术栈）

如果想进大厂，那就需要在Java核心技术栈上面好好准备了，具体可以分下面几个模块来学习。
Java布道者·2025-02-15 05:33

Rockchip RK3588 Linux SDK 快速入门

RockchipRK3588LinuxSDK快速入门目录文章目录RockchipRK3588LinuxSDK快速入门@[toc]1.SDK预编译镜像2.开发环境搭建准备开发环境安装库和工具集检查和升级主机的
撸一串代码·2025-02-15 04:57

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么
lusterku·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
AI记忆·2025-02-15 03:17

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

【开发工具】开发一个类postman的idea插件

类postman的idea插件开发开发过程1.环境准备2.创建插件项目3.项目结构4.编写`plugin.xml`5.创建ToolWindow6.设计UI7.处理HTTP请求8.构建和运行插件9.测试插件
问道飞鱼·2025-02-15 02:11

基于STM32的智能医疗监控系统教程

目录引言环境准备智能医疗监控系统基础代码实现：实现智能医疗监控系统生理参数监测模块数据处理与存储模块无线通信模块用户界面与报警系统应用场景：医疗监测与优化常见问题与解决方案收尾与总结引言随着健康管理需求的增加
STM32发烧友·2025-02-15 02:37

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

当前业界大多数训练脚本基于Ten
Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

Dledger部署RocketMQ高可用集群（9节点集群）

文章目录博主介绍本文内容9节点集群高可用集群规划集群准备工作runserver.shrunbroker.sh设置目录归属组与用户与容器的配置一致安装jdk节点0配置（ip地址为192.168.80.101
Java程序员廖志伟·2025-02-15 02:06

Python机器学习舆情分析项目案例分享

数据收集与准备1.数据收集多样化数据源：从社交媒体平台（如微博、Twitter）、新闻网站、论坛等多渠道收集数据，以获取更全面的舆情信息。
数澜悠客·2025-02-15 02:05

kong插件详解之Basic Authentication

1.3.1、环境准备1.3.1.1、创建一个服务，basic-auth-servicecurl-i-s-XPOSThttp://localhost:8001/services\--dataname=basic-auth-service
张声录1·2025-02-15 01:01

应急总结（Linux&&Windows）

它主要是为了让人们对网络安全有所认识、有所准备，以便在遇到突发网络安全事件时能够有序应对、妥善处理。‌
闰土炖猹·2025-02-15 00:55

Deepseek到底有多牛？ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用

●成本优势‌：DeepSeek的参数规模虽然庞大，但训练和使用费用却低至一个数量级，大大降低了用户的经济负担‌。
小艳加油·2025-02-15 00:24

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块，用于统一管理数据加载流程（包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等）。
qq_27390023·2025-02-14 23:21

【OpenCV】双目相机计算深度图和点云

1、数据集介绍Mobilestereodatasets由PanGuanghan、SunTiansheng、TobyWeed和DanielScharstein在2019-2021年期间创建的，使用了RogerDai
AI大权·2025-02-14 23:51

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表

代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val
白鹭鸣鸣！·2025-02-14 23:49

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。
LittleNyima·2025-02-14 23:49

【云平台监控】Prometheus 监控平台部署与应用

Prometheus1.PrometheusServer部署2.部署Exporters3.部署Grafana4.服务发现Kubernetes集群部署Prometheus和Grafana全流程指南1.环境准备
Karoku066·2025-02-14 23:19

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。
晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

在多GPU/分布式训练环境下，多个进程会同时运行，普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出，导致日志混乱。
qq_27390023·2025-02-14 23:48

Python Web 开发案例解析

一、Flask基础应用案例（一）项目搭建与初始化环境准备安装Python解释器，确保版本符合Flask要求，如Python3.6及以上。
伤我者亡·2025-02-14 23:47

ACM训练系统 1003 [编程入门]密码破译 C

代码思路：利用srcii对每个字符进行加四处理一使用四个变量和getchar();对每个字符加密；。//baizhen#includeintmain(void){chara,b,c,d,e;a=getchar();b=getchar();c=getchar();d=getchar();e=getchar();printf("%c%c%c%c%c",a+4,b+4,c+4,d+4,e+4);//字符
眉间白·2025-02-14 23:16

64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】

.绝对数2.相对数3.百分比和百分点百分比百分点4.频数和频率频数频率5.比例与比率比例比率6.倍数和番数倍数番数7.同比和环比同比环比二、变量相关概念1.变量2.连续变量3.离散变量4.定性变量三、数据集中趋势与离散程度指标
扫地僧009·2025-02-14 23:45

分享最近一次渗透测试岗位面试经验，2025网络安全应届生、春招面试必看教程！

面试开始那边也是直接先介绍了下他们自己，然后再让我自我介绍下，我也就提前准备的面经，然
认真写程序的强哥·2025-02-14 23:14

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。
大懒猫软件·2025-02-14 22:43

Python 操作Kubernetes集群完全指南

Python操作Kubernetes集群完全指南目录基础环境准备PythonKubernetes客户端介绍连接Kubernetes集群Pod操作实战Deployment管理Service资源操作ConfigMap
IT策士·2025-02-14 22:11

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。
·2025-02-14 22:03

详解AI作画算法原理

这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术，让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。
Jimaks·2025-02-14 22:10

用大模型学大模型02-数学基础 微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧
wyg_031113·2025-02-14 22:39

用大模型学大模型03-数学基础 概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。
wyg_031113·2025-02-14 22:39

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。
潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

android 用户空间切换流程

一、CarUserManager.java准备创建新用户，可以减少真正创建用户的时间@RequiresPermission(anyOf={Manifest.permission.MANAGE_USERS
踏雪羽翼·2025-02-14 22:05

ASUS/华硕飞行堡垒8 FX506L FX706L 原厂Win10系统 工厂文件 带ASUS Recovery恢复

FX706LI,FX506LH,FX706LH,FX506LU系统版本：Windows10文件下载：ycoemxt.cn/376.html文件格式：工厂文件安装教程：ycoemxt.cn/176.html需准备一个
无限的奇迹·2025-02-14 21:02

先进制造aps专题二十九 基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计

这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划，仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做，从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架，在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划
lijianhua_9712·2025-02-14 21:02

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

过拟合‌：指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。‌
奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二
AAAx1anyu·2025-02-14 21:28
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