算法入门经典训练指南第8页

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练

2401_87555420·2025-03-22 23:48

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

Python应用部署云端实战指南——AWS、GoogleCloud与Azure全解析在当下云计算飞速发展的时代，将Python应用部署到云平台已成为大多数开发者和企业的首选。

清水白石008·2025-03-22 23:48

AWS WAF实战指南：从入门到精通

1.引言AmazonWebServices(AWS)WebApplicationFirewall(WAF)是一款强大的网络安全工具，用于保护Web应用程序免受常见的Web漏洞攻击。本文将带您从入门到精通，深入探讨AWSWAF的实际应用策略，并提供具体案例，帮助您更好地保护您的Web应用程序。2.AWSWAF基础2.1什么是AWSWAF？AWSWAF是一种Web应用程序防火墙，可以帮助保护您的Web

ivwdcwso·2025-03-22 23:46

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧

程序喵大人·2025-03-22 23:15

探索简明虚拟机新纪元 —— SSVM 深度揭秘与应用指南

探索简明虚拟机新纪元——SSVM深度揭秘与应用指南SSVMJavaVMrunningonaJVM项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ssv/SSVM在当今软件开发的浩瀚宇宙中

殷巧或·2025-03-22 23:44

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战

OpenHarmony开源硬件学习全指南：从入门到实战随着万物互联时代的到来，OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统，正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。

琢磨先生David·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

同步MySQL数据至Elasticsearch：go-mysql-elasticsearch实战指南

同步MySQL数据至Elasticsearch：go-mysql-elasticsearch实战指南go-mysql-elasticsearchSyncMySQLdataintoelasticsearch

吴镇业·2025-03-22 19:50

将MySQL数据同步到Elasticsearch作为全文检索数据的实战指南

在现代应用中，全文检索是一个非常重要的功能，尤其是在处理大量数据时。Elasticsearch是一个强大的分布式搜索引擎，能够快速地进行全文检索、分析和可视化。而MySQL作为传统的关系型数据库，虽然能够处理结构化数据，但在全文检索方面的性能不如Elasticsearch。因此，将MySQL中的数据同步到Elasticsearch中，可以充分发挥两者的优势。本文将介绍如何将MySQL中的数据同步到

格子先生Lab·2025-03-22 19:47

Nginx 在 Ubuntu 上的安装与配置指南

Nginx在Ubuntu上的安装与配置指南Ubuntu的软件管理工具已经提供了Nginx的安装包，如果不需要借助Docker等其他容器化工具对Nginx进行管理，可以直接通过Ubuntu自带的软件管理工具轻松安装

一回生二回熟·2025-03-22 18:14

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。视觉提示编码器：采用S

niuTaylor·2025-03-22 18:13

Oracle数据库与Java全栈开发一篇搞定（指南式教学）

一、基础操作篇1.数据定义语言（DDL）核心操作1.1表结构设计技巧--电商用户表设计示例CREATETABLEtb_users(user_idNUMBER(10)PRIMARYKEY,usernameVARCHAR2(30)UNIQUENOTNULL,passwordCHAR(32)DEFAULT'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e',emailVARCHAR2(5

Aphelios380·2025-03-22 18:41

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

阅读原文以下是一个真实具体的案例，展示测试工程师如何在不同阶段结合DeepSeek提升效率。案例基于电商平台"订单超时自动关闭"功能测试：案例背景项目名称：电商平台订单系统V2.3测试目标：验证"用户下单后30分钟未支付，订单自动关闭并释放库存"功能技术栈：SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点：需求文档仅描述业务逻辑，未明确异常场景（如服务器时间不同步、Redi

进击的雷神·2025-03-22 17:04

笔记本装机系统选择指南

笔记本装机系统选择指南在众多笔记本用户中，选择一款合适的装机系统始终是一个热门话题。不同的系统不仅影响着电脑的性能，还关乎用户的使用体验和安全性。那么，在众多装机系统中，哪款最适合你的笔记本呢？

mmoo_python·2025-03-22 16:30

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

国内高防加速CDN内容分发服务详细接入教程

CDN功能与接入指南CDN（内容分发网络）是一种集安全防护和内容加速于一体的网络解决方案，适用于需要兼顾安全性和访问速度的业务场景。

网友阿贵·2025-03-22 15:53

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

Elasticsearch + Docker：实现容器化部署指南

1环境准备1.1安装Docker安装操作请参考：Docker入门指南：1分钟搞定安装+常用命令，轻松入门容器化

IT成长日记·2025-03-22 14:09

鸿蒙NEXT版实战开发：使用WebRTC进行Web视频会议

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）使用WebRTC进行Web视频会议Web

那只斑马不睡觉·2025-03-22 14:07

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

以下是一个大致的步骤指南，帮助你完成这个任务。由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。

matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

在Ubuntu 20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ

在Ubuntu20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ【下载地址】Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南欢迎来到Ubuntu20.04系统下离线安装

贡驰赞Powerful·2025-03-22 11:47

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一

A-Kamen·2025-03-22 11:14

uniapp 微信小程序手机号快速验证组件解密 encryptedData 获取手机号

以下是旧版本组件使用指南，注意使用旧版本组件时，需先调用wx.login接口。建议开发者使用新版本组件，以增强小程序安全性。详情新版组件使用指南。因为需要用户主动触发才能发起手

睡不着的可乐·2025-03-22 11:41

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。

Honeysea_70·2025-03-22 10:09

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互）、计算机视觉（图像视频处理）、数据分析（预测建模）、自动化控制（流程优化）。建议新手首先掌握语言类工具的基础操作，逐步扩展到其他领域。工具操作逻辑通用AI工具通常包含三大核心功能模块：输入界面

A达峰绮·2025-03-22 10:38

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