算法竞赛入门经典——训练指南

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。
绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
bug菌¹·2025-03-16 01:26

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

随着运营商对电话卡管控日趋严格，某金融科技公司曾因单日外呼超限导致80%号码被封——这一案例暴露出AI电销机器人在效率与合规间的矛盾。但数据显示，采用合规策略的企业外呼接通率仍能保持38%以上，关键在于建立适配监管环境的智能外呼体系。一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定
ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

基于微信云开发的实战指南

基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点，已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。
一键难忘·2025-03-16 00:21

自动化测试：从入门到精通的全面指南

一、引言在当今数字化时代，软件行业蓬勃发展，软件产品的更新换代愈发频繁。为了确保软件的质量和稳定性，测试工作变得至关重要。然而，随着软件规模的不断扩大和功能的日益复杂，传统的手工测试方法逐渐暴露出效率低下、容易出错等问题。自动化测试作为一种高效、可靠的测试手段，应运而生并迅速发展，成为现代软件测试领域不可或缺的一部分。自动化测试是指借助专门的测试工具和编程技术，将原本由人工执行的测试用例转化为机器
测试工程师成长之路·2025-03-16 00:50

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API12)_学习资源推荐和介绍

鸿蒙初学者学习手册_学习资源推荐和介绍今天简单介绍一下一些鸿蒙的学习途径和学习的资源的地址途径一：鸿蒙的官方文档：官方文档首先说说鸿蒙开发者官网的指南。
余多多_zZ·2025-03-15 23:06

JavaScript性能优化实战：从8s到0.8s的极致提升

涵盖‌防抖节流、虚拟滚动、WebWorkers、内存泄漏排查‌等高频痛点解决方案，最后提供Chrome性能分析工具实战指南，助你打造丝滑的Web应用！
小诸葛IT课堂·2025-03-15 21:28

【商城实战(35)】UniApp插件集成：解锁原生功能的神秘面纱

这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:57

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
小枫小疯·2025-03-15 21:57

【商城实战(34)】突破常规！手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发

这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:56

【商城实战(33)】解锁版本迭代与更新策略

这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:26

【商城实战(22)】商城性能优化秘籍：从前端到后端的实战攻略

这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:23

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

虚幻引擎入门指南-世界构建建议

1.选择工具快速选择一类快速选择使用某资产的actor统计数据面板也可以选择2.让草沉入地下，与地表垂直，并且向上生长
LiliaY·2025-03-15 19:46

JavaScript性能优化指南：聚焦DOM操作优化

引言：性能优化的关键路径在Web应用开发中，JavaScript性能直接影响用户体验。虽然存在多种优化手段，但DOM操作优化往往能带来最显著的性能提升。本文将以DOM操作为核心展开深入分析，并简要概述其他优化方向。核心优化：DOM操作性能提升1.问题根源分析浏览器渲染引擎与JavaScript引擎独立运作，频繁的DOM操作会导致：重排（Reflow）：计算元素几何属性重绘（Repaint）：更新元
桃木山人·2025-03-15 19:43

Python入门指南：从简介到安装

Python简介Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员GuidovanRossum于1989年圣诞节期间开始设计，并于1991年发布了第一个公开发行版。Python的命名源于英国喜剧团体MontyPython，Guido以此表达对该喜剧团体的喜爱。Python的特点主要体现在以下几个方面：解释型语言：Python是一种解释型语言，这意味着在开发过程中无需编译，可以直接运行源代码。交互式语言：
小团团0·2025-03-15 19:12

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。
dev.null·2025-03-15 19:12

**ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例

1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。
背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

FastAPI安全防护指南：构建坚不可摧的参数处理体系

扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：输入验证体系1.1类型安全革命frompydanticimportBaseModel,PaymentCardNumberfrompydantic.typesimportSecretStrclassUserRequest(BaseModel):username:str=Field(mi
qcidyu·2025-03-15 19:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

全局路径规划器：full_coverage_path_planner完全指南

全局路径规划器：full_coverage_path_planner完全指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/full_coverage_path_planner
段钰忻·2025-03-15 18:07

Linux安全与密钥登录指南

目录Linux安全概述密钥登录的配置生成密钥对配置SSH密钥登录查看登录日志限制IP访问设置IP封禁允许特定IP访问查看系统可登录的账号1.Linux安全概述Linux系统安全主要依赖于控制访问权限、监控异常行为以及进行安全配置。通过适当的登录方式和访问限制，可以有效避免未经授权的访问。密钥登录是一种更安全的认证方式，避免了明文密码的风险。而登录日志和IP限制则可以帮助我们识别和防御潜在的入侵。2
gkfkfhk·2025-03-15 18:36

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分：DeepSeek部署指南
点我头像干啥·2025-03-15 18:05

使用DeepSeek自动生成PPT：高效办公的终极指南

引言在现代职场中，PPT（PowerPoint演示文稿）已经成为沟通、展示和分享想法的重要工具。然而，制作一份高质量的PPT往往需要耗费大量时间和精力，尤其是在内容整理、排版设计和样式调整方面。幸运的是，随着人工智能技术的发展，像DeepSeek这样的工具可以帮助我们自动化生成PPT，极大地提升工作效率。本文将详细介绍如何使用DeepSeek自动生成PPT，并分享一些实用技巧，帮助你快速上手。一、
点我头像干啥·2025-03-15 18:05

Flutter 高级用法完全指南：从状态管理到性能优化，打造高效灵活的跨平台应用

以下是重新整理后的Flutter高级用法完整指南，包含详细讲解和优化后的代码示例，涵盖状态管理、自定义绘制、动画、平台交互、性能优化、插件开发等内容。
tangweiguo03051987·2025-03-15 18:03

在 MacOS 上安装 Flutter：M1、M2 和 M3 芯片指南

在本指南中，我将引导您完成整个过程，重点介绍我最初遇到的步骤，以帮助您避免同样的陷阱。
知识大胖·2025-03-15 17:30

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

L1-5 别再来这么多猫娘了！

言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
云格～·2025-03-15 16:22

Gemini 2.0 Flash

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！
新加坡内哥谈技术·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。
yuanpan·2025-03-15 16:52

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
编程星辰海·2025-03-15 16:50

深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南

一、React18的里程碑意义React18作为近年来最具革命性的版本更新，标志着前端开发正式进入并发渲染时代。这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。根据npm官方统计，React18发布首周下载量突破1800万次，GitHub星标数新增3.4万，充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。二、架构革命：并发模式深度解析2.1并发渲染原理//传统同步渲染模式
斯~内克·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

Android Jetpack介绍

2.官方简介Jetpack是一套库、工具和指南，可帮助开发者更轻松地编写优质应用。使用这些组件，可帮助开发者遵循最佳实践，摆脱编写样板代码的工作并简化复杂任务，使开发者将精力集中放在所需的代码上。
Gary.Mi·2025-03-15 16:48

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。
（initial）·2025-03-15 16:17

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
weixin_40826634·2025-03-15 15:41

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
软件职业规划·2025-03-15 15:08

从零基础开始实现一个Spring Boot + Vue 项目的详细步骤指南

一、准备工作1.开发环境搭建安装JDK（JavaDevelopmentKit）：前往Oracle官网（https://www.oracle.com/java/technologies/javase-jdk11-downloads.html，以JDK11为例）下载适合你操作系统的JDK安装包，按照安装向导完成安装。安装完成后，配置系统环境变量，确保在命令行中能通过java-version命令查看到正
软件职业规划·2025-03-15 15:07

机器学习-----决策树

概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

算法训练-拓扑排序2

洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
往往歌咏理想·2025-03-15 14:33

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
失序空间·2025-03-15 14:33

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库，但是目前国内无法直接从HugingFace下载。
Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.
做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。
无水先生·2025-03-15 13:54
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