混合精度训练

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化，以下是具体原因的分点解析：激光光源的高性能单色性与方向性：激光具有极好的单色性和准直性，光束发散角小，能形成稳定的光斑
视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

来源：@首席数智官9月19日，在2024杭州云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，阿里云正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系
首席数智官·2025-03-07 20:39

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

STM32实战开发（133）：基于STM32的智能GPS定位跟踪系统开发

基于STM32的智能GPS定位跟踪系统能够提供高精度的定位信息、实时数据传输和可靠的系统性能，广泛应用于无人机、智能汽车、物流跟踪、宠物定位等场景。
嵌入式开发项目·2025-03-07 18:54

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

从GPU计算内核到分布式训练框架，用五大开源项目，在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
shelly聊AI·2025-03-07 18:50

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题数列排列#includeusingnamespace::std;inta[205];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];sort
给雨·2025-03-07 17:47

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

【三维路径规划】混合蝴蝶粒子群算法、粒子群算法和蝴蝶算法无人机复杂山地环境下航迹规划【含Matlab源码 11127期】

Matlab领域博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；个人主页：Matlab领域代码获取方式：CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划（高阶版）②付费专栏Matlab路径规划（进阶版）③付费专栏Matlab路径规划（初级版）⛳️关注CSDNMatlab领域，更多资源等你来！！⛄一、
Matlab领域·2025-03-07 17:13

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

目录MOE（MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

Manus 和 DeepSeek 一个思考一个执行

以下是具体区别：1.核心定位：军师vs特种兵DeepSeek（深度求索）特点：专注于知识推理与内容生成，擅长分析复杂问题、输出高精度文本（如法律文书、学术论文）。
ljaizr·2025-03-07 15:13

PCB 目标检测数据集

PCB目标检测数据集介绍****关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计，提供高精度标注的
晨兆·2025-03-07 14:21

阿里深夜开源QwQ-32B模型，仅需1/10的成本即可比肩R1满血版

大规模强化学习（RL）有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。
伪_装·2025-03-07 13:45

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

一、DeepSeek技术架构解析1.1模型体系全景图MoE架构创新：采用混合专家系统架构，实现135B参数的智能调度多模态融合：支持文
瘸·2025-03-07 13:43

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST）3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四
北辰alk·2025-03-07 13:40

代码随想录算法训练营 | 图论 | 孤岛总面积、沉没孤岛

101.孤岛的总面积//思路大概是先计算面积，然后如果有接触路面就返回false。可能稍微多余算了太多无用面积。#includeusingnamespacestd;voidsum(vector>&finded,constvector>&graph,inta,intb,int&result,bool&Ifisland){if(agraph.size()-1||b>graph[0].size()-1)
jcc_newszu·2025-03-07 13:07

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

缩放定律（ScalingLaws）是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论，其核心思想是通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥·2025-03-07 12:27

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

RK3568与掌静脉模块：解锁安防新未来

而掌静脉模块作为一种高精度、高安全性的生物识别技术，正逐渐成为身份验证和安全控制领域
计算机学长·2025-03-07 11:11

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。
人肉推土机·2025-03-07 10:21

具身智能行业

其核心特征是“知行合一”，强调通过实际交互提升智能水平，而非仅依赖数据训练。技术融合：结合人工智能（AI）、机器人技术、多模态大模型
[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
栗子风暴·2025-03-07 09:12

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

Bert模型学习笔记

可以看看李沐的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分：bert的整体架构如何做预训练mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析
文三路张同学·2025-03-07 09:39

Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图

结合强大的视觉映射和交互功能，三维散点图不仅提升了数据分析的精度，还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D：3D散点图Demo总结Scat
Mr数据杨·2025-03-07 09:08

存储性能调优：掌握I/O性能调优和缓存策略配置

无论是高并发交易系统、实时分析平台，还是AI训练场景，存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层，系统性地解析存储性能调优的核心技术，并提供可落地的优化策略。
Morris只会敲命令·2025-03-07 09:38

AdaBoost算法

以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模
Mr终游·2025-03-07 09:07

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽
缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

常见的限流算法有哪些

优点：实现简单，易于理解和部署，在一些对精度要求不是特别高的场景下能很好地控制流量。缺点：存在临界问题，比如
涛粒子·2025-03-07 08:31

代码随想录算法训练营第七天|Leetcode 344.反转字符串 541. 反转字符串II 卡码网：54.替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录思路非常简单，两个指针一个指向头一个指向尾巴，对于字符串，我们定义两个指针（也可以说是索引下标），一个从字符串前面，一个从字符串后面，两个指针同时向中间移动，并交换元素。classSolution{publicvoidre
昂子的博客·2025-03-07 08:59

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一：分类写法
闭着眼睛学算法·2025-03-07 06:33

【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:32

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【排序】2024E-VLAN资源池【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路用二元组表示区间删除某一元素后区间的变化将二元组形式转换回原形式代码
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-靠谱的车【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出示例二输入输出示例三输入输出解题思路从
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:02

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【前缀和/固定滑窗】2024D-查找接口成功率最优时间段【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路贪心思想将除法转换为乘法固定滑窗前缀和代码解法一
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:01

【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【贪心】2024D-有效子字符串【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上全网独家的欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1336了解算法冲刺训练文章目录题目描述与示例题目输入输出描述示例一输入输出示例二输入输出解题思路代码
闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:01

Golang 编码规范

这里写目录标题1.Golang编码规范1.1.gofmt1.2.注释1.2.1.包注释1.2.2.可导出类型1.3.命名1.3.1.包名1.3.2.接口名1.3.3.混合大小写1.3.4.变量1.4.控制结构
云满笔记·2025-03-07 05:00

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

通过训练大量
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结

3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因，使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究
lalalaO°C_m·2025-03-07 03:37

php 常用bc函数

bcadd—加法，2个任意精度数字的加法计算bcsub—减法bcmul—乘法bcdiv—除法bcpow—乘方bcmod—取模bcsqrt—求二次方根bccomp—比较两个任意精度的数字，返回一个整数的结果
任性不起来了·2025-03-07 02:23

Unity ECS与MonoBehaviour混合架构开发实践指南

一、混合架构设计背景1.技术定位差异ECS（EntityComponentSystem）：面向数据设计（DOD），适用于大规模实体计算（如10万+单位战斗）MonoBehaviour：面向对象设计（OOD
Clank的游戏栈·2025-03-07 01:44

【Gaussian Model】高斯分布模型

目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点
HP-Succinum·2025-03-07 00:36

【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用

它提供了一套完整的工具链，支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析：1.LlamaFactory的核心功能（1）模型微调支持多种微
大数据追光猿·2025-03-07 00:32

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差
WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数
开源技术探险家·2025-03-06 23:26

大模型实战—Llama3-8B 中文微调

Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一，但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低，因此在中文的表现方便略微欠佳！
不二人生·2025-03-06 23:25

揭秘AWS GPU实例：以极致AI算力与成本优化，重塑企业智能竞争力

面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景，如何兼顾超强算力与极致成本？本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案，带您解锁AI时代的核心生产力。
AWS官方合作商·2025-03-06 23:55
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