科研项目训练

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术
shanks66·2025-01-19 04:38

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台 使用分享】

这时候要是有8个4090该多好......正在训练的例子一、租蓝耘GPU服务器1、租用服务器首先需要进入蓝耘官网，登录官网后，点击【容器云市场】，租用配置合适的服务器。很便宜，随用随租，计费精
放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本
释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4
好评笔记·2025-01-19 03:25

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。
RPAdaren·2025-01-19 03:21

代码随想录算法训练营总结

本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生，在大学学数据结构和算法就感觉非常难，到毕业也没刷过几道题，所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了，看到过许多聊面试聊算法的文章，也接触到一些对我来说很厉害的大佬，发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的，遂重新打开leetcode开始刷题，起初只是实在无聊的时候看下每日一题，这里用“看题”主要是因为完全不会做啊，毫不夸张
whpu_yb·2025-01-19 01:12

神经网络初始化 (init) 介绍

常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。
laopeng301·2025-01-18 23:20

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。
疯狂小料·2025-01-18 21:04

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优
半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

NVIDIA Hopper解说

它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。
林九生·2025-01-18 17:21

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。
扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

使用神经网络拟合6项参数

model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，
罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新
羊小猪~~·2025-01-18 10:30

PLUTO：突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限

改进来自三个关键方面：一种纵向横向感知模型架构，可实现灵活多样的驾驶行为；一种创新的辅助损失计算方法，可广泛应用且可高效地进行批量计算；一种利用对比学习的训练框架，采
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练

25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知，但它们在3D场景理解方面的潜力，特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

代码随想录算法训练营day24（0117）

1.复原IP地址感觉有点难，基本属于是对着题解写了，单拎出来是否有效我都没写全对。。然后是对于单层回溯逻辑那里也是一个难点，追本溯源其实还是字符串的操作没有那么熟练。题目93.复原IP地址有效IP地址正好由四个整数（每个整数位于0到255之间组成，且不能含有前导0），整数之间用'.'分隔。例如："0.1.2.201"和"192.168.1.1"是有效IP地址，但是"0.011.255.245"、"
Lazy.land·2025-01-18 09:17

第十四届蓝桥杯三月真题刷题训练——第 18 天

第1题：排列字母思路：直接调用sort函数对字符串进行排序#includeusingnamespacestd;intmain(){stringarr;cin>>arr;sort(arr.begin(),arr.end());cout#definelllonglongusingnamespacestd;intmain(){lln,m,k,res;cin>>n>>m;if(n>m)swap(n,m);
不摘月亮·2025-01-18 09:47

【Vim Masterclass 笔记16】S07L32 + L33：同步练习09 —— 掌握 Vim 宏操作的六个典型案例（含点评课内容）

文章目录S07L32Exercise09-Macros1训练目标2操作指令2.1.打开macros-practice.txt文件2.2.练习1：将旧版Python代码转换为新版写法2.3.练习2：根据列表内容批量创建
安冬的码畜日常·2025-01-18 08:14

【Vim Masterclass 笔记14】S07L29 + L30：练习课08 —— Vim 文本对象同步练习（含点评课内容）

文章目录L29Exercise08-TextObjects1训练目标2操作指令2.1.打开textobjectspractice.txt文件2.2.单词对象练习WordObjects2.3.区块对象`(
安冬的码畜日常·2025-01-18 08:13

小北的技术博客：探索华为昇腾CANN训练营与AI技术创新——Ascend C算子开发能力认证考试（初级）

前言哈喽哈喽友友们，这里是zyll~（小北）智慧龙阁的创始人及核心技术开发者。在技术的广阔天地里，我专注于大数据与全栈开发，并致力于成为这一领域的新锐力量。通过智慧龙阁这个平台，我期望能与大家分享我的技术心得，共同探索技术的无限可能。AscendC编程：小北的技术之旅近期，我深入研究了AscendC编程，并整理了一系列关于AscendC算子开发能力认证考试（初级）的题目及其答案。我希望这些内容能为
Stitch .·2025-01-18 08:12

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分：2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中，我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤
陌北v1·2025-01-18 07:37

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用，它决定了模型参数的更新方式和步长。常见的优化器如Adam、RMSProp和Momentum等都有各自的特点和优势。Adam结合了M
·2025-01-18 05:14

第78期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 05:13

ACL 2024 | 美团技术团队精选论文解读

本文精选了美团技术团队被ACL2024收录的4篇论文进行解读，论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调（IFT）等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、科研机构合作的成果。
·2025-01-18 05:12

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测

二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征
音视频牛哥·2025-01-18 02:29

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面（UI）。通过本文，你将学习如何实现一
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

《解锁数据新动能：数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》

而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成，实现数据的无缝流转，正逐渐成为行业内的关键热点，犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。
·2025-01-18 01:32

第81期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 01:02

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 00:26

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49
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