算法入门经典训练指南第9页

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

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

Vue3 从零到全掌握：最详尽的入门指南（近万字超全内容）

一、Vue脚手架Vue3官方文档地址：https://v3.cn.vuejs.org/以前的官方脚手架@vue-cli也可以用，但这里推荐一个更轻快的脚手架Vite脚手架网址：Vite中文网方式一：vue-cli脚手架初始化Vue3项目官方文档：https://cli.vuejs.org/zh/guide/creating-a-project.html#vue-create// 查看@vue/

AA-老高(接毕设)·2025-03-22 10:32

CSS动画：性能优化指南

CSS动画性能优化指南关键词：重排重绘、硬件加速、合成层、性能分析文章目录CSS动画性能优化指南一、浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

202年充电计划——自学手册网络安全（黑客技术）

如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习

网安康sir·2025-03-22 10:00

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度，彻底揭秘两者的性能差异，文末附迁移指南和选型建议！一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

《Armv8/armv9架构入门指南》-【第十四章】多核处理器

快速链接:.ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录]付费专栏-付费课程【购买须知】:联系方式-加入交流群----联系方式-加入交流群个人博客笔记导读目录(全部)

Arm精选·2025-03-22 09:20

Linux下arm的安装与使用指南

Linux下arm的安装与使用指南在Linux下安装和使用ARM架构的操作系统或开发环境是一个重要的过程，尤其是在嵌入式开发和移动设备开发中。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-22 08:50

C++避坑指南-数组越界

问题场景在访问数组时没有判断数组size,导致访问的索引号超过了数组size产生访问越界，程序出现异常行为示例代码实际情况比较多,我们来展开说明下原生数组访问越界#includeusingnamespacestd;voidArrayOut(){inta[]={23,33,1,32,5,9,10};for(inti=0;ia({23,33,1,32,5,9,10});for(inti=0;iempt

飞天赤狐·2025-03-22 08:45

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

[2]2025年新手集成开发环境（IDE）选择指南

Aqua_chang·2025-03-22 08:08

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

在数据仓库架构中，缓慢变化维度（SlowlyChangingDimensions,SCD）是处理历史数据追踪的核心技术。SQLMesh作为新一代数据编织平台，其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制，为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。本文将深入解析SQLMeshSCDType2的两种实现模式（基于时间戳与列级变更检测）、关键配置项及删除操作处理逻辑，让

梦想画家·2025-03-22 07:03

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

在将应用程序投入生产时，追踪令牌使用情况以计算成本是一个重要的步骤。本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。此外，使用回调机制可以在不同的API调用中进行监控，这对于复杂的应用程序尤其重要。核心原理解析通过在API调用中使用回

dgay_hua·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

Java 环境配置与 JAR 文件问题解决全攻略

目录一、Java环境配置指南1.Windows系统配置步骤1.1下载安装JDK1.2配置环境变量2.Linux/macOS系统配置2.1终端命令配置二、JAR文件问题诊断与修复1.检查JAR文件完整性1.1

不羁。。·2025-03-22 05:42

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。

s1ckrain·2025-03-22 04:42

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

代码随想录算法训练营第八天| 344 反转字符串、541 反转字符串II

这两天开的是字符串专题，我准备在做题的时候用C++做一遍，再用C做一遍，因为一直刷leetcode用的都是C++，导致C的基础太薄弱了，之后工作中有可能用到C，相当于再复习复习一、Leetcode344反转字符串题目链接：Leetcode344反转字符串这道题很简单，这才是真正的简单题voidreverseString(char*s,intsSize){intleft=0,right=sSize-

Anjoubecoding·2025-03-22 04:33

[特殊字符] go-cqhttp + qsign-server 搭建完整指南**

目标✅搭建QQ机器人go-cqhttp，支持私聊&群聊消息收发✅绕过腾讯风控，让qsign-server代理签名请求，避免触发验证码/设备锁✅记录所有细节，换号换IP也能直接复现✅兼容v/代理环境，避免影响Docker和本地服务通信✅解决sign-server自动注册问题，保证qsign-server长久可用1.环境准备必备软件Docker（运行qsign-server，提供签名服务）go-cqh

Python_DIY_·2025-03-22 04:03

LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（下）

#作者：朱雷接上篇：《LDAP从入门到实战：环境部署与配置指南（上）》链接:link文章目录2.5.添加账号2.6.停止服务2.7.使用TLS证书2.7.1.TLS证书2.7.2.TLS配置2.7.3.

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:30

Calico与eBPF知多少：高性能网络与可观测性实践指南

功能概述2.2架构概览3.理解eBPF3.1定义3.2应用场景系统监控：内核级可观测性革命网络过滤：高性能流量治理性能分析：函数级瓶颈定位4.Calico与eBPF的融合4.1集成方式4.2优势分析5.实践指南

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

LaTeX从零到精通的系统化指南

以下是一份结构清晰的LaTeX入门指南，整合了核心知识点与实战技巧，结合官方文档与社区经验总结而成：LaTeX从零到精通的系统化指南一、环境搭建与基础配置1.安装方案TeX发行版：推荐TeXLive（跨平台

niuTaylor·2025-03-22 02:48

编程自学指南：java程序设计开发，Java 对象创建的6种方式，从new到反射：Java 对象创建全解析，new关键字，反射机制，克隆（Clone），反序列化，工厂模式，建造者模式

编程自学指南：java程序设计开发，Java对象创建的几种方式一、课程信息学习目标掌握6种主流对象创建方式的实现方法理解每种方式的适用场景与优缺点能根据需求选择最合适的创建方式避免对象创建中的常见错误（

zl515035644·2025-03-22 02:17

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（一）

LinuxSRIO驱动开发终极指南：从基础到实战一、SRIO协议基础SRI

niuTaylor·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

使用Alchemy平台构建区块链应用程序的技术指南

dgay_hua·2025-03-22 02:12

50个常见的python毕业设计/课程设计（源码+文档）

计算机课程设计/毕业设计指南，为计算机相关专业毕业生提供源码、数据库安装、远程调试等相关服务，提供功能讲解视频。下面是50个基于python/django/vue的毕业设计/课程设计。

冷琴1996·2025-03-21 22:42

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

Swift 迁移指南实战手册

Swift迁移指南实战手册swift-migration-guide项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sw/swift-migration-guide项目介绍Swift

余攀友·2025-03-21 21:06

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

Dify - 架构、部署、扩展与二次开发指南

本文详细解析Dify的架构、部署流程、高可用中间件的独立部署方法，以及二次开发流程，帮助开发者更高效地管理和扩展Dify。1.本地DEMO部署安装Docker，执行下面脚本，可能需要配置镜像。gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitcddifycddockercp.env.example.envdockercomposeup-d1.Dify部署后

花千树-010·2025-03-21 20:23

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

Nerous_·2025-03-21 19:15

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