科研训练第8页

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

环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用

帮助广大科研及工程人员能够正确运用逸度模型评估有机污染物的危害。

科研的力量·2025-03-01 15:56

【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

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

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所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·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”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

【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

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费

ArcGIS学习教程视频含ArcMap/ArcCatalog（二狮兄）的简介和目录部分免费适用人群ArcGIS目前的应用范围非常广泛，包括但不限于从事地理景观、生态环境、规划设计相关的人员，如教师、科研人员

weixin_37545874·2025-03-01 03:22

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

计算机毕业设计 ——jspssm508Springboot 的旅游管理

服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps

奔强的程序·2025-03-01 03:17

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向，从而更有效地进行参数

奔强的程序·2025-03-01 02:42

DeepSeek 最新发布 DeepEP：一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库

采用Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而，这种方法也引入了一些挑战，尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中，对于任何给定的token，只有一部分专家是活跃的，因此在设备之间高效地交换数据至关重要。传统的全对全（all-to-all）通信方法可能会造成瓶颈，增加延迟，并导致GPU资源利用不足。在对延迟敏感的场景中，

强哥之神·2025-03-01 01:37

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源，但借助正确的工具，在消费级硬件上进行高效训练是可行的。

硅基创想家·2025-02-28 22:51

谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作

在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了Llama3405B模型,要知道Meta训练

强化学习曾小健·2025-02-28 22:19

PyTorch 常见的损失函数：从基础到大模型的应用

PyTorch常见的损失函数：从基础到大模型的应用在用PyTorch训练神经网络时，损失函数（LossFunction）是不可或缺的“裁判”。

阿正的梦工坊·2025-02-28 22:19

DeepSeek五天开源5大杀器实测：训练成本砍半+推理速度起飞，算法圈已疯（附删库跑路教程）

算法圈惊呼：训练成本腰斩，AGI进度条拉爆！根本学不完，学不完速删祖传代码，GitHub星链已就位：https://github.com/deepseek-aiDay1：FlashMLA（

AI仙人掌·2025-02-28 22:18

清华大学发布最新版DeepSeek学习教程，完整版pdf合集，速收藏。

清华大学《DeepSeek+DeepResearch：让科研像聊天一样简单》，《普通人如何抓住DeepSeek红利》，《DeepSeek如何赋能职场应用》等等，这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员

大器晚成667·2025-02-28 19:32

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测

目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一

林聪木·2025-02-28 19:00

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献4Python代码、数据、文章1概述文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型

@橘柑橙柠桔柚·2025-02-28 19:58

基于深度学习的SSD口罩识别项目完整资料版（视频教程+课件+源码+数据）

算法原理回顾.mp403数据集收集.mp404自定义数据集.mp405生成anchors.mp406展示anchors.mp407计算iou值.mp408计算target.mp409定义模型.mp410模型训练

AI方案2025·2025-02-28 18:54

2.8 通过微调提升模型的准确度与效率-大模型ACP模拟题-真题

A.通过低秩矩阵间接影响模型行为B.会直接修改原始模型权重✅C.支持参数回退操作D.训练效率高于全参微调解析：LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调当训练过程中出现

admin皮卡·2025-02-28 17:12

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset

xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

【AI论文】SongGen：用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型

现有方法通常采用多阶段生成流程，导致训练和推理过程繁琐。在本文中，我们提出了SongGen，一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型，专为可控歌曲生成而设计。

东临碣石82·2025-02-28 15:58

低代码革命：基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南

从模型训练、代码生成到API集成，提供全面的实战方法论，结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧，确保代码质量与执行效率。

Light60·2025-02-28 15:58

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

DeepSeek掘金——DeepSeek R1架构和训练过程图解

DeepSeek掘金——DeepSeekR1架构和训练过程图解为了让一切变得简单，我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。

不二人生·2025-02-28 12:09

深度学习进阶：构建多层神经网络

我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

app开发，小程序定制开发，小程序开发公司

一、技术实力与团队优势‌灵软互动科技拥有十余年经验的核心技术团队，成员兼具腾讯、阿里云等名企背景与高校科研基因，形成多元互补的技术架构‌。在小程序开发中，

灵软互动小程序开发·2025-02-28 12:06

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。

AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

实现一个 RDMA 用户态驱动程序

实际上，高性能、易维护、易定制的网络基础设施对于提升AI训练、推理的效率是至关重要的一环。

·2025-02-28 11:17

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别

yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。

yyc_audio·2025-02-28 10:47

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