混合精度训练第5页

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？

一码当前·2025-03-09 00:27

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。

冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

课程蒸馏体系中的“三阶训练法”，作为一种创新的知识迁移模式，正逐渐崭露头角，为解决这一难题提供了全新的思路。

·2025-03-08 23:52

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型，以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。GPTQ支持库：如auto-gptq或gptqmodel。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

工程化与框架系列（24）--跨平台解决方案

本文将深入探讨前端跨平台开发的各种解决方案，包括响应式设计、混合开发、原生开发等方案，帮助开发者选择合适的跨平台策略。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-08 22:13

Opacus库快速上手！使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto

还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战是一个非常具有挑战性的项目，涉及从数据的处理到模型的训练、部署及优化等多个环节，旨在为医疗领域提供高效、精准的智能化服务。

金枝玉叶9·2025-03-08 21:29

腾讯云大模型知识引擎驱动DeepSeek满血版能源革命大模型：架构、优势与产业变革

1.架构深度解析DeepSeek的“满血版”大模型的架构设计基于专家混合（MoE）和分布式计算的高效协同，进一步增强了处理大规模能源数据的能力。

大富大贵7·2025-03-08 20:26

通用型AI智能体Manus：技术突破与OpenManus云平台革命

**1.Manus的四大技术支柱**（1）**元学习驱动的认知框架**Manus采用混合式元学习架构（HybridMeta-Learn

Loving_enjoy·2025-03-08 20:26

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确

W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大千UI工场·2025-03-08 19:59

电液伺服高频应力腐蚀疲劳试验机

主要技术参数：1、轴向最大静态试验力：±50kN；2、轴向最大动态试验力：±50kN；3、试验力测量精度：±0.5%；4、电液伺服作动器的最大位移：±50

xaletry888·2025-03-08 17:22

论文阅读：Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer

,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN+Transformer的混合模型

不会&编程·2025-03-08 16:53

Mark Github上的一个项目，VLM-R1。GRPO为什么促使MLLM在部分垂域比SFT更好的表现

GitHub-om-ai-lab/VLM-R1:SolveVisualUnderstandingwithReinforcedVLMs最近做毕设，看到VLM-R1项目，一个有趣的现象：在Grounding任务中，GRPO训练的模型不仅展现出更稳定的训练曲线

朱韬韬·2025-03-08 16:40

汽车动力转向器落锤冲击试验台

汽车动力转向器落锤冲击试验台依据标准：QC/T29096-1992《汽车转向器总成台架试验方法》；以工控机为控制核心，采用步进电机举升机构，高精度的光电编码器为位置反馈元件。

xaletry888·2025-03-08 16:16

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。

肆——·2025-03-08 16:10

React Native 0.78版本发布

这个版本在ReactNative中集成了React19，还带来了一些其他相关特性，比如原生支持Android矢量图形（AndroidVectordrawables），以及在iOS上更好的混合开发（brownfieldintegration

wayne214·2025-03-08 15:00

Triplet Loss原理及 Python实现

最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入

AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

代码随想录---算法训练营---总结

我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营，每天按照计划逐步进行算法训练，卡尔老师讲的很好，要是有不理解的，偶尔会给他提建议，提问题。

感谢上Di_123·2025-03-08 15:50

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性，采用预训练语言模型生成768维语义向量，通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索（ANN）。实验表明，在MSMARCO数据集上，

设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

Nginx给Vue和Java后端做代理

本文发表于入职啦(公众号:ruzhila)可以访问入职啦查看更多技术文章网站架构入职啦采用了Nuxt.js、Vue3、Go的混合架构开发，包括了官网、简历工具、职位搜索、简历搜索等功能。

入职啦·2025-03-08 11:41

3.6手写数字识别项目

-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据：-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像，并显示其对应的真实标签。3.构建模型：-定义一个包含两个隐藏层

不要不开心了·2025-03-08 11:33

大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析

本文将带您深入探索大模型的神秘世界，从其定义、基本原理、训练三步骤，到Prompt技术的巧妙应用，以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。

和老莫一起学AI·2025-03-08 11:30

驱动 AI 边缘计算新时代！高性能 i.MX 95 应用平台引领未来

特别是在自动驾驶、智慧医疗、工业自动化等高精度应用中，毫秒级的延

WPG大大通·2025-03-08 09:55

电商商业平台技术架构系列教程之：电商平台概述与发展趋势

禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.电商平台概述2.1电商平台概念2.2电商平台定义2.3电商平台发展史2.3.1起源2.3.2发展阶段2.3.2.1B2C模式2.3.2.2C2B模式2.3.2.3混合模式

AI天才研究院·2025-03-08 09:23

打卡代码随想录算法训练营第11天： 150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素

代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥，是把运算符放在了两个要运算的数字的后边，又叫后缀表达式。遇见数字就入栈，遇见算符就计算栈里前两个数字，算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(

jingjingjing1111·2025-03-08 07:51

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

改进位置3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

T31ZL 君正SOC芯片应用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等领域提供软硬件资料+样品测试

硬件加速单元包含IEEE754兼容的浮点运算器，支持单/双精度浮点运算，实测SPECint2000基准测试成绩达2.4DMIPS/MHz5。指令集扩展芯片引入

li15817260414·2025-03-08 05:32

君正SOC芯片 T31X智能视频应用处理器高集成度超低功耗提供软硬件资料+样品测试

以下是其主要技术参数：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®-1内核主频：最高可达1.5GHz浮点运算：支持IEEE754兼容的单精度和双精度浮点运算2.内存：集成内存：512Mb或1GbDDR2内存

li15817260414·2025-03-08 04:53

java中存储金额字段

java中存储金额字段商场或者电商项目中会涉及到金额字段的存储,本文来讨论下选择最多的BigDecimal保证精度的原理以及其他字段类型替换方案BigDemicalBigDecimal是处理高精度数值计算的核心类

fengdongnan·2025-03-08 04:18

FastGPT 引申：混合检索完整实例

文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

Linux内核调度子系统之big.little架构

例如：双核A53和双核A72混合封装到SOC上，这样的形式一般称为big.little架构。

Surest·2025-03-08 03:02

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

音频 bug 大全

解决：OSError:libsox.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory运行funasr训练时出现该错误安装个库就好了sudoaptinstalllibsox-dev

DEDSEC_Roger·2025-03-08 03:54

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

MYSQL三大范式（基础5）

第一范式（1NF）：原子性核心要求：每一项数据都是不可分割的最小单元❌违规设计：包裹号收件信息寄件信息001张三，北京朝阳区李四，上海浦东新区问题：收件信息和寄件信息混合在同一个字段✅符合1NF的设计：

我爱Jack·2025-03-08 01:09

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务

使用llama-factory完成模型的微调训练后，需要开启其api服务进行调用，参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples

码不动了鸭·2025-03-08 00:19

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

本代码实现了对高维数据通过PCA进行降维后，再输入到RF模型中去，从而提高模型精度的目的。代码中都有详细的注释，直接替换数据就可以使用。

Jason_Orton·2025-03-07 23:48

Llama3-8B+ LLaMA-Factory 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！

猫猫姐·2025-03-07 23:46

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。

yyc_audio·2025-03-07 23:42

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天

丁希希哇·2025-03-07 23:11

算法训练（leetcode）二刷第三十八天 | 1143. 最长公共子序列、1035. 不相交的线、53. 最大子数组和、392. 判断子序列

刷题记录1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和动态规划优化版392.判断子序列1143.最长公共子序列leetcode题目地址本题和300.最长递增子序列相似（题解）。使用动态规划：dp数组含义：dp[i][j]表示以text1[i-1]结尾的子串A和以text2[j-1]结尾的子串B的最长公共子序列的长度。思路同300.最长递增子序列，每个状态更新基于前面的状态，为了防止

Star Patrick·2025-03-07 23:41

*算法训练（leetcode）第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离

刷题记录*115.不同的子序列*583.两个字符串的删除操作解法一解法二*72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址dp[i][j]代表：以i-1结尾的s中包含以j-1结尾的t的个数。有以下两种情况：s[i-1]==t[i-1]：考虑s[i-1]不考虑s[i-1]s[i-1]!=t[i-1]题解思路时间复杂度：O(n2)O(n^2)O(n2)空间复杂度：O(n∗m)O(n*m)O