混合精度训练第4页

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

《DeepSeek-V3：动态温度调节算法，开启推理新境界！》

这项算法犹如一把神奇的钥匙，巧妙地开启了推理速度与精度动态平衡的大门，为大语言模型的发展开辟了新的道路。温度，在大语言模型的世界里，是一个极为关键的参数，它掌控着模型输出的随机性。

·2025-03-10 00:01

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

Python构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践

清水白石008·2025-03-09 23:16

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

Mistral 发布 Mistral OCR，号称「世界上最好的 OCR 模型」

核心优势顶尖的复杂文档理解能力：可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式（含LaTeX）、表格及混合排

自不量力的A同学·2025-03-09 22:06

代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II

Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.

心爱心爱·2025-03-09 22:34

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

DeepSeek Agent 企业应用

DeepSeekAgent技术是基于深度求索（DeepSeek）大模型构建的智能代理系统，其核心技术架构与应用优势可从以下几个方面进行深度解析：一、核心技术架构混合专家模型（MoE）与架构优化DeepSeek

大势下的牛马·2025-03-09 21:56

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1

Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator

lida2003·2025-03-09 19:14

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力，从而提高功率预测的准确性和可靠性。

清风AI·2025-03-09 18:59

【RK3588嵌入式图形编程】-SDL2-SDL_Image使用详解

SDL_Image使用详解文章目录SDL_Image使用详解1、概述2、初始化和退出SDL_Image3、使用IMG_Load()4、透明度和混合模式5、透明度和像素格式6、保存图片7、总结在本文中，将介绍如何使用

视觉与物联智能·2025-03-09 17:52

使用 Unity 为 Meta Quest 3 开发混合现实体验

混合现实能让用户在现实里与数字内容互动，借助空间计算实现、先进的传感器和追踪技术使得设备能够精确映射现实环境。混合现实同样能增强人类感知、介入周围环境的方式，提供真正的变革型和沉浸式用户体验。

Unity官方开发者社区·2025-03-09 17:21

c#面试题整理2

asp则是前后端混合在一起。b.ASP.NET实现了面向对象编程3.委托和事件的关系委托本质上算是方法接口事件算是委托的封装后的调用5.Array和ArrayList的区别Array要有初始化

hhw199112·2025-03-09 16:16

OpenAI O1在跨语言生成中的应用：从多语言处理到文化适应性

全文目录：开篇语前言目录1.OpenAIO1的多语言生成技术概述O1模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作

喵手·2025-03-09 16:40

【GPT入门】第10课 FunctionCalling介绍

其训练数据无法涵盖世间所有信息，尤其是在垂直领域以及非公开数据方面，必然存在缺失。另一方面，大模型难以掌握最

*星星之火*·2025-03-09 16:09

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

深度解析DeepSeek：从技术架构到实战应用

在2025年人工智能领域竞争白热化的今天，DeepSeek以其超低训练成本（仅为GPT-4o的1/20）和业界领先的推理能力，成为全球开发者关注的焦点。

YY...yy·2025-03-09 15:33

论文阅读方法

阅读摘要阅读总结要点步骤二：阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论（创新点）要点步骤三：精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词

某风吾起·2025-03-09 14:32

代码随想录算法训练营第三十九天 | 198.打家劫舍 213.打家劫舍II 337.打家劫舍 III

198.打家劫舍力扣题目链接(opensnewwindow)你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1

超人不会飞flying·2025-03-09 14:58

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

DeepSeek 医疗大模型微调实战讨论版（第一部分）

它采用了先进的混合专家架构（MoE），能够根据输入数据的特性选择性激活部分专家，避免了不必要的计算，极大地提高了计算效率和模型精度。

Allen_LVyingbo·2025-03-09 12:45

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

180.HTML、CSS、JavaScript

无论是通过WebView显示网页内容，还是构建混合应用，掌握前端基础将有助于提升整体产品体验。本文在保证内容全面性的前提下，剔除了多余的推荐信息，直接进入技术核心讲解。

我也念过晚霞·2025-03-09 11:33

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析

通过这两个模型的结合，PiscTrace可以提供高精度的目标识别与环境感知功能，帮助用户进行实时的驾驶数据分析，为决策系统提供宝贵的数据支持。本文将详细介绍如何

那雨倾城·2025-03-09 10:30

DeepSeek-R1 671B VS DeepSeek V3，搭建和部署各自架构都需要什么样的硬件条件和成本? R1跟V3对比有何优劣,哪个更适合?

一、DeepSeek-R1671B技术全景透视DeepSeek-R1671B的B指的是训练参数的单位billion（十亿）同理1.5b=15亿,7b=70亿1.1参数规模与架构创新参数规模：6710亿参数

寒鸦xxx·2025-03-09 09:44

高速PCB设计(结构绘制)

结构绘制流程一、结构绘制核心流程1.单板板框设计规范单位精度控制：设计文件优先采用公制单位（mm），精度保持小数点后4位；英制单位（mil）时精度为小数点后2位。

四代目水门·2025-03-09 09:41

LLM大模型安全概述

,AI)模型通用理解和生成能力的同时，也带来了前所未有的安全风险.大模型的能力与风险生成式大模型因其强大的智能能力和巨大的应用潜力吸引了众多研究者和企业的关注.从智能能力的角度来看，研究人员观测到：当训练数据和参

LLM教程·2025-03-09 06:06

Python 工匠：使用数字与字符串的技巧

但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样，依然有着精度问题，经常让很多刚进入

腾讯蓝鲸智云·2025-03-09 06:03

2025寒假天梯训练7

7-8古风排版-2025寒假天梯赛训练7（2223届）思路：pta风格模拟题。

osir.·2025-03-09 06:26

KEYSIGHT N993xA 手持频谱分析仪(SA)

01主要特点随时随地进行精确测量充满信心地在4至50GHz的频率范围内执行测量，获得精度可以与台

XLTYQYB·2025-03-09 06:52

代码随想录算法训练营第 42 天 |LeetCode 188.买卖股票的最佳时机IV LeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期 LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费

代码随想录算法训练营Day42代码随想录算法训练营第42天|LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费目录代码随想录算法训练营前言

HIT最菜电控·2025-03-09 05:19

代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105从前序与中序遍历序列构造二叉树

代码随想录算法训练营Day16代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105.

HIT最菜电控·2025-03-09 05:49

2025天梯训练1

PTA|L3-1直捣黄龙30分思路：多关键字最短路，同时还要记录最短路径条数。typedefstructnode{intfrom,d,pass,kl;booloperatorx.d;if(pass!=x.pass)returnpassha;unordered_mapantHa;intenemys[205];intidx=0;vector>vct[205];intdis[205];//到达i城镇的最

osir.·2025-03-09 05:18

一文了解Android中的AudioFlinger

AudioFlinger是Android音频框架中的一个核心组件，负责管理音频流的混合和输出。

Winston -_-·2025-03-09 05:16

无人机怎么设定航线_飞行航线设置方法及装置与流程

无人机航空摄影不仅需要高水平飞行技术，还包括高效的航线设计，其方案精度及自动化水平直接影响航摄质量和效益。现阶段无人机航空摄影测量主要采用的是普通的蛇形航线飞行方式进行飞

柯布西耶·2025-03-09 05:10

无人机遥控器扩频技术解析！

优点：抗窄带干扰强，隐蔽性高；缺点：需高精度同步。跳频扩频（FHSS）信号载波频率按伪随机序列快速跳变。收发双方同步跳频图案

云卓SKYDROID·2025-03-09 04:00

基于混合蝴蝶粒子群算法粒子群算法蝴蝶算法实现无人机复杂山地环境下航迹规划附matlab代码

一、引言1.1、研究背景和意义无人机（UnmannedAerialVehicle,UAV）技术在过去几十年中取得了显著进展，其在军事侦察、灾害救援、物流运输、地理测绘等领域的应用日益广泛。路径规划作为无人机自主飞行的核心技术之一，对于提高无人机的飞行效率和任务执行能力具有至关重要的意义。特别是在复杂山地环境中，合理的路径规划不仅能确保飞行安全，还能有效延长无人机的飞行时间和提升任务完成的成功率。无

机器学习之心·2025-03-09 04:55

前端日常总结与实战技巧-4

数值精度丢失如果数值过长，会造成精度丢失，前端用任何转换处理都会造成精度丢失问题。

·2025-03-09 04:32

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Python学习之-分支语句-基础训练

第1关：计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试：示例代码：#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为：%.2f"%s)

YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

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