程序员思维训练

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。
AI天才研究院·2025-02-10 11:41

谈大语言模型动态思维流编排

尽管大语言模型已经呈现出了强大的威力，但是如何让它完美地完成一个大的问题，仍然是一个巨大的挑战。需要精心地给予大模型许多的提示（Prompt）。对于一个复杂的应用场景，编写一套完整的，准确无误的提示，并不容易。另一方面，尽管大模型已经具备了一些拆解问题，一步步解接的能力。但是就目前而言，这种分析，推理能力还是不能能准确地做出推理另一方面，对于大多数特定的问题而言，人类本身具有了成熟，有效的分析问题
姚家湾·2025-02-10 10:31

2025春招，高级程序员回答数据库问题

V哥结合企业应用场景和解决方案，每个问题都从高级程序员的角度出发，来进行深入探讨。先赞再看后评论，腰缠万贯财进门。
·2025-02-10 10:28

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。
西洲啊·2025-02-10 10:31

使用accumulate step节省显卡内存

使用前提：单卡，模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是，每次forward较小的batch，如batch=4，每4steps再更新一次参数，训练结果等效于batch
前程似锦蝈蝈·2025-02-10 09:57

深度解析Transformer架构核心原理，让小白也懂

解密Transformer：从人类思维到机器智能的注意力革命引言：语言理解的本质困境在纽约地铁站，一个三岁孩童指着广告牌上的"Apple"问妈妈："这是吃的苹果还是爸爸的手机？"
python算法(魔法师版)·2025-02-10 07:00

ai大模型学习和实践

1.3以下方法被用于处理序列数据的是1.4注意力机制是什么2、变革里程碑：transformer的崛起2.1Transformer模型和注意力机制的关系2.2Transformer模型和注意力机制在数据训练上有差异
编程ID·2025-02-10 07:26

代码星辰：探索 benchmark 构建的奥秘之旅

当夜幕降临，程序员们仰望着闪烁的屏幕，仿佛看见了无尽星辰。代码世界也是如此，每一行代码，每一个测试样例，都像是天际间的星辰耀动。
步子哥·2025-02-10 07:56

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML
阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

2.项目目标构建一个能够自动检测体育赛事中的目标的系统实现一个用户友好的UI界面使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测提供完整的训练数据集二、环境准备
A等天晴·2025-02-10 06:17

10年Android经验老程序员浅谈职业发展：非科班出身程序员如何弥补技术差距进入好公司？

依靠书本进行深入学习尽管技术博客或者社区论坛上的大神很多，但阅读一本书仍是系统习得知识的最好途径转型要趁早对程序员这份工作而言，越晚转型的代价越大Android进阶学习资源分享总而言之，成功是留给准备好的人的
2401_86964502·2025-02-10 06:46

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模
小赖同学啊·2025-02-10 05:41

关于java语言的发展前景

Java语言的设计目标是使得程序员可以开发一次，到处运行，即编写一次程序，然后可以在任何平台上运行，而不需要进行任何修改。
GeekyGuru·2025-02-10 05:09

2025 2.4-2.9 week 2

基于这一周的比赛发现一些问题：数据量大的数据不会处理思考问题的方式很奇怪，容易想的复杂或思维一直在绕圈，其实也是因为做（补）题不够多2.补题1.SMUWinter2025Round6B.Stre
ezv233·2025-02-10 05:38

思维导图 代码示例（java 架构)

次节点(Secondary)-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDB次节点(Secondary)”为核心节
用心去追梦·2025-02-10 04:36

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

本文的核心贡献包括：1）定义攻击模型和扰动集以优化模型参数；2）强调网络容量对对抗鲁棒性的影响；3）提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁
智算菩萨·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction
JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。
一只波加猹~·2025-02-10 03:54

Java八股文详细文档.1（基于黑马、ChatGPT、DeepSeek）

Java面试八股文详细文档.1（基于黑马、ChatGPT、DeepSeek）大三了，真的要去找实习了来提升自己了，学历没有优势只能在项目和八股文上努力一下，通过B站黑马程序员的八股文教学，自己也二刷了，
小钊（求职中）·2025-02-10 03:24

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。
helpme流水·2025-02-10 03:52

程序员接单避坑指南-报价篇

目前带领两千多名程序员在接单，已经帮助100多名程序员通过接单赚到工作之外的第一笔钱。
·2025-02-10 02:22

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。
Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

然而，DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据，而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
AI天才研究院·2025-02-10 00:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误
Jurio.21·2025-02-10 00:31

JVM中的垃圾回收机制

内存管理：JVM自动管理内存的分配和释放，程序员无需手动释放内存。二.垃圾回收的工作原理JVM的垃圾回收通常通过以
秋巷k·2025-02-09 23:56

思维导图 代码示例（java 架构)

设计一套API接口是一个复杂且重要的任务，它不仅需要考虑功能性需求，还需要确保API的安全性、性能和可维护性。以下是设计一套API接口时应该遵循的最佳实践以及一些关键步骤，并提供了一个简单的Java架构示例。API设计的关键步骤需求分析确定目标用户群体。明确业务逻辑和功能需求。定义数据模型和交互模式。选择HTTP方法使用标准的HTTP动词（GET,POST,PUT,DELETE等）来表示操作类型。
用心去追梦·2025-02-09 23:26

景联文科技：专业数据采集标注公司 ，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。
景联文科技·2025-02-09 23:55

嵌入式系统中C++基础知识精髓

正所谓万丈高楼平地起，作为一名合格的程序员来说，没有良好的基本功很难达到一定的高度。
嵌入式开发星球·2025-02-09 23:54

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2
tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

MoE揭秘

众所周不知，2025年春节爆火的DeepSeek用了MoE架构，本人才疏学浅，想从技术角度深入讲解MoE（混合专家系统）的各个方面，包括数据准备、训练、部署、调用时的专家调度、缓存机制等，同时扩展一些相关的技术细节和实际工程中的挑战与解决方案
9命怪猫·2025-02-09 23:21

高薪程序员&面试题精讲系列119之Redis如何实现分布式锁？

一.面试题及剖析1.今日面试题Redis如何实现分布式锁？2.题目剖析壹哥今天继续给大家分析Redis相关的面试题。本篇文章，壹哥会给大家具体分析Redis的实际应用，比如利用Redis怎么实现分布式锁。分布式锁是解决分布式项目中并发访问共享资源的重要手段，其中Redis是实现分布式锁的常见实现方案，所以今天的内容很重要，大家要认真阅读哦。二.Redis实现分布式锁1.问题描述其实关于锁的内容，如
一一哥Sun·2025-02-09 22:17

12、【C++ SLT】简介

为广大C++程序员们提供了一个可扩展的应用框架，高度体现了软件的可复用性
阿慕路泽·2025-02-09 22:17

思维导图 代码示例（java 架构）

如何查看JVM当前使用的垃圾收集器方法一：使用JVM参数通过在启动JVM时添加-XX:+PrintCommandLineFlags参数，可以在启动时打印出JVM使用的命令行参数，包括垃圾收集器的相关信息。示例命令java-XX:+PrintCommandLineFlags-version输出示例-XX:InitialHeapSize=268435456-XX:MaxHeapSize=4294967
用心去追梦·2025-02-09 21:11

【Pytorch实战教程】让数据飞轮转起来：PyTorch Dataset与Dataloader深度指南

二、Dataset：数据集的编程接口2.1自定义Dataset三要素2.2实战案例：图像分类数据集三、Dataloader：高效数据流水线3.1核心参数解析3.2数据流可视化3.3多卡训练支持四、综合实战
若北辰·2025-02-09 21:41

计算机毕业设计全流程指南（精简版）看这一篇就够了

【关注我，毕业设计不迷茫】|6年辅导经验|帮助1200+学子顺利毕业大家好，我是程序员小帅，一名专注于计算机毕业设计全流程辅导的技术博主。
计算机毕业设计小帅·2025-02-09 21:10

Day 6 真假美猴王：AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅！只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡！

目录一、血腥开场：微波炉内胆的“隐形杀手”二、死亡案例：AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表：从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学：3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲：AI
泛泛不谈·2025-02-09 21:39

DeepSeek Coder 的训练数据集是如何构建的？

DeepSeekCoder的训练数据集构建过程涉及多个步骤和策略，其核心目标是确保高质量、多样性和针对性的数据，以支持模型在代码生成和任务完成中的卓越表现。
百态老人·2025-02-09 21:09

解锁DeepSeek大模Q型：超实用提示词技巧大放送

DeepSeek大模型简介DeepSeek是由深度求索(DeepSeekInc.)团队开发的大型预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。
计算机学长·2025-02-09 20:04

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一，后者的效果还不如它。
人工智能学家·2025-02-09 20:34

作为程序员，利用DeepSeek开启副业可通过技术+AI的叠加优势实现效率倍增。

以下是为开发者量身定制的六大创收路径及落地策略：一、AI技术产品开发（技术变现）垂直领域工具开发案例：开发「DeepSeek+Excel」智能插件，实现「输入自然语言自动生成VBA脚本」功能技术栈：Python+FastAPI封装模型API，Electron构建跨平台界面变现渠道：Chrome应用商店付费下载（定价$9.9/月），企业定制版溢价300%自动化工作流SaaS项目示例：简历智能解析系统
阿州_·2025-02-09 20:02

DeepSeek模拟阿里面试官——java基础（面向对象）

作为一位阿里高级Java程序员面试官，我会围绕Java面向对象编程的核心概念、实际应用以及设计原则设计问题，以全面评估候选人的理解和应用能力。
兀行者（做个有情怀的java程序员）·2025-02-09 20:30

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。
计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统 实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂 疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本
QQ_767172261·2025-02-09 19:54

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了
东方佑·2025-02-09 18:50

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】LayoutLM是微软开发的一款预训练模型
·2025-02-09 18:35

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止
释迦呼呼·2025-02-09 18:17

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开，本次讲座中来自Xsens的人形机器人与动捕技术专家JeffreyMuller与DennisKloppenburg不仅将就Xsens
虚拟现实产品超市·2025-02-09 17:11

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5模型通过在大规模数据集上进行预训练，并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式，包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。
Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

RAG基础流程AI大模型回答问题的方式AI大模型基于其训练的数据回答所有问题。如果未针对特定业务（如美团）进行专门“学习”，面对直接相关的问题时，无法给出理想的答案。
da pai ge·2025-02-09 16:08

大模型 RAG 知识总结

已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；时效性问题：LLM的规模越大，大模型训练的成本越高
da pai ge·2025-02-09 16:38
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