深度学习训练第26页

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。

前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

考研导师选择方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-02 04:20

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

基于 langchain+ollama 创建私有化知识库

概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，直译中文的意思是检索增强生成，可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据，可以补充或者修正大模型返回的答案

大语言模型·2025-03-02 02:09

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校，致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。

·2025-03-02 01:05

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。

秋‍.·2025-03-01 23:14

sql深入学习

文章目录前言知识学习注释的两种形式字符型注入万能密码布尔盲注报错注入堆叠注入时间盲注二次注入小技巧前言这次学习建立在对数据库有基本的认识，了解基础的增删改查语句，数字型注入和字符型注入的基础上，进一步深入学习知识，并进行实战训练知识学习注释的两种形式

lally.·2025-03-01 22:38

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min

零零总总已经面了9场腾讯了，身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏，感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第

han_xue_feng·2025-03-01 21:33

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学

阿克兔·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以

JasonDing1354·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。

环工人学Python·2025-03-01 15:53

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

引言在千亿级大模型训练领域，计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。

探熵科技·2025-03-01 15:19

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。

FL1623863129·2025-03-01 13:10

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange

大数据追光猿·2025-03-01 12:07

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。

qq1309399183·2025-03-01 09:12

代码随想录算法训练营day47（0215）

开始单调栈，我记得这个第一题我某次笔试就遇到过1.每日温度题目739.每日温度给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1

Lazy.land·2025-03-01 08:00

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系

奋力向前123·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务

编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠

~啥也不会~·2025-03-01 06:12

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