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大数据
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算法竞赛训练指南
C# 通用缓存类开发
指南
—— 缓存管理的奇幻之旅
超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣C#通用缓存类开发
指南
——缓存管理的奇幻之旅引言嘿,小伙伴们!
墨瑾轩
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2025-01-22 22:03
一起学学C#【一】
c#
缓存
信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构
这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与
训练
、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。
用心去追梦
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2025-01-22 22:59
java
架构
开发语言
gradio库的基本使用
它允许你基于预
训练
模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面(GUI)。使用Gradio库,你可以轻松创建Web界面,用于输入数据、调用模型、显示结果,并为用户提供与模型交互的功能。
Echo.....
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2025-01-22 21:57
python
python
大型语言模型高效预
训练
策略的比较研究
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预
训练
2.2扩展LLM的挑战3.高效预
训练
策略3.1增量
训练
3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2
二进制独立开发
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2025-01-22 21:27
非纯粹GenAI
深度思索
GenAI与Python
语言模型
深度学习
人工智能
自然语言处理
python
开发语言
机器学习
合合信息旗下启信宝获商务部国际贸易经济合作研究院感谢信
2024年,商务部研究院承担了《诚信商业集聚区建设
指南
》《省际贸易与全国统一大市场研究》及《商务信用建设高质量发展路径研究》等多项重要课题研究工作。
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2025-01-22 20:44
人工智能大数据数据库
如何在 PyTorch 分布式
训练
中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试
如何在PyTorch分布式
训练
中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式
训练
时,调试分布式
训练
过程中的问题可能非常棘手。
weixin_48705841
·
2025-01-22 20:50
pytorch
分布式
人工智能
在 PyTorch
训练
中使用 `tqdm` 显示进度条
在PyTorch
训练
中使用tqdm显示进度条在深度学习的
训练
过程中,实时查看
训练
进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解
训练
的效率,并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841
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2025-01-22 20:50
pytorch
人工智能
python
【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示
训练
进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
在PyTorch中使用tqdm显示
训练
进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型
训练
时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解
训练
过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841
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2025-01-22 20:50
人工智能
20 条实用的创业实战
指南
:初创项目如何提升竞争力?
作者:LmrankHan,AllianceDao核心贡献者编译:J1N,TechubNews我最近在SolanaBreakpoint上发表了主题演讲,目的是在有限的时间内为加密货币项目创始人提供尽可能多有价值的信息。我的演讲反响很好,所以我想花点时间详细整理阐述一下,让人们可以快速从中获得收益。从解决小问题开始从解决小问题或设计一个小的领域开始。而不是一开始就瞄准一个庞大的市场,创始人应该专注于解
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2025-01-22 20:41
人工智能
SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画
指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚,涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局,以增强用户体验并提升应用程序的互动性。开发者将学习到如何通过滚动位置的变化来控制页脚的透明度和尺寸,并通过动画使交互更为流畅自然。1.SwiftUI核心概念理解SwiftUI是苹果公司推出的一套声明式UI框架,它使得开发者可以使
一曲歌长安
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2025-01-22 20:18
深度学习模型开发文档
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型
训练
5.1定义损失函数和优化器5.2
训练
过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者
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2025-01-22 20:47
深度学习
代码随想录算法
训练
营day28(0121)
1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单,其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联,只不过更加地简单这题的代码,思路很巧妙!题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1:输入:pr
Lazy.land
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2025-01-22 19:43
算法
Linux 存储设备和 Ventoy 启动盘制作
指南
一、Linux存储设备基础知识1.设备路径(/dev)设备路径是Linux系统中物理存储设备的唯一标识,类似设备的"身份证号"。命名规则解析/dev/sda:/dev:device(设备)的缩写,存放设备文件的目录sd:源自SCSIdevice,现在用于表示存储设备a:表示第一个检测到的存储设备数字(如sda1):表示该设备上的分区编号2.挂载点与挂载过程挂载点是访问存储设备内容的入口,本质是一个
小白也有IT梦
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2025-01-22 19:42
linux
运维
服务器
深度学习环境配置
指南
!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
Charmve
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2025-01-22 19:08
#
AI学习指导:从入门到进阶
软件安装
环境配置
计算机视觉实战
文档详细
开放源码
cuda
linux
gpu
anaconda
ubuntu
联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,
训练
的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。
wzx_Eleven
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2025-01-22 18:33
联邦学习
机器学习
网络安全
人工智能
蓝桥杯
训练
—完美的代价
文章目录一、题目二、示例三、解析四、代码一、题目回文串,是一种特殊的字符串,它从左往右读和从右往左读是一样的。现在给你一个串,它不一定是回文的,请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。交换的定义是:交换两个相邻的字符例如mamad第一次交换ad:mamda第二次交换md:madma第三次交换ma:madam输入格式:输入一行,是一个字符串,长度为n,只包括小写字母输出格式:如果可能,输
初春十九
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2025-01-22 18:33
蓝桥杯训练
蓝桥杯
职场和发展
质量管理各过程定义、作用、开展次数或频率
并将质量管理计划转化为可执行的质量活动的过程控制质量为了评估绩效,确保项目输出完整、正确且满足客户期望,而监督和记录质量管理活动执行结果的过程作用过程作用规划质量管理在整个项目期间为如何管理和核实质量提供
指南
和方向管理质量
StickToForever
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2025-01-22 17:27
系统集成项目管理工程师第三版
职场和发展
经验分享
学习
笔记
1. 基于大模型能力,如何提炼出优质prompt(入门版)
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI
训练
专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南
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2025-01-22 17:56
prompt系列课程
人工智能
AIGC
chatgpt
论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预
训练
的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法
__如果
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2025-01-22 17:55
论文阅读
qwen
几个导致DeepFaceLab
训练
速度较慢的原因
可能有几个原因导致DeepFaceLab
训练
速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致
训练
速度较慢。
AlphaFinance
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2025-01-22 17:23
多媒体AI技术
人工智能
python
机器学习
JNI Android Bitmap 和 cv::Mat 互相转换安卓手机运行Opencv动态库或普通c++函数配置
指南
JNIAndroidBitmap和cv::Mat互相转换https://blog.csdn.net/tyfwin/article/details/140714946安卓手机运行Opencv动态库或普通c++函数配置
指南
chezabo6116
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2025-01-22 17:23
android
R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在
训练
和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择
生信学习者1
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2025-01-22 17:21
R语言机器学习实战
r语言
机器学习
算法
数据分析
数据挖掘
数据可视化
人工智能
昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类
训练
的实战讲解。
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2025-01-22 16:34
深度学习图像识别
e9000刀片服务器文档,华为E9000融合架构刀片服务器介绍.pdf
融合架构刀片服务器培训Luoweitao@H201502目录ClicktoaddTitle1市场概述及定位ClicktoaddTitle2产品规格及亮点3产品对比4成功案例ClicktoaddTitle5订购
指南
大苏牙
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2025-01-22 16:15
e9000刀片服务器文档
Node.js 镜像的全方位
指南
以下是有关Node.js镜像的通常选择、制作流程、不同场景下的应用、安全性最佳实践以及镜像优化的全方位
指南
。
ivwdcwso
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2025-01-22 16:43
node.js
飞腾平台Ne10安装使用
指南
【写在前面】飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块,旨在共享尖端技术,为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件。点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台Ne10安装使用指
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2025-01-22 16:28
飞腾平台VSIPL-FT安装使用
指南
【写在前面】飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块,旨在共享尖端技术,为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件。点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台VSIPL-FT安
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2025-01-22 16:58
飞腾平台mlbench安装使用
指南
【写在前面】飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块,旨在共享尖端技术,为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件。点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台下mlbench使
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2025-01-22 16:57
飞腾平台FFmpeg安装使用
指南
【写在前面】飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块,旨在共享尖端技术,为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件。点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台FFmpeg安装使
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2025-01-22 16:27
飞腾平台Arm ComputeLibrary编译安装
指南
【写在前面】飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块,旨在共享尖端技术,为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件。点击这里开始你的技术升级之旅吧本文分享至飞腾开发者平台《飞腾平台ArmComput
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2025-01-22 16:26
算法linuxarm后端芯片
从MySQL迁移到PostgreSQL的完整
指南
1.引言在现代数据库管理中,选择合适的数据库系统对业务的成功至关重要。随着企业数据量的增长和对性能要求的提高,许多公司开始考虑从MySQL迁移到PostgreSQL。这一迁移的主要原因包括以下几个方面:1.1性能和扩展性PostgreSQL以其高性能和优秀的扩展能力而闻名。它支持复杂的查询优化和并发控制,能够更高效地处理大规模数据。与MySQL相比,PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表
m0_74825718
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2025-01-22 14:29
面试
学习路线
阿里巴巴
mysql
postgresql
数据库
Spring Boot 3.0:快速构建微服务的最新
指南
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣欢迎来到SpringBoot的奇妙世界!在这个充满活力的社区里,我们即将一起探索如何使用SpringBoot3.0快速构建微服务。想象一下,你的应用就像是一座精心设计的花园,而SpringBoot就是那些让花园生机勃勃的工具和种子。引言:微服务的魅力在软件开发
墨瑾轩
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2025-01-22 14:28
一起学学Java【一】
spring
boot
微服务
后端
安全运维:入侵检测与防御实战
指南
在当今的互联网时代,网络安全已经成为企业和个人都必须重视的关键问题之一。黑客攻击、恶意软件、数据泄露等威胁不断增加,而入侵检测和防御技术是保障信息系统安全的核心手段。本文将围绕如何通过入侵检测(IntrusionDetectionSystem,IDS)和防御技术来保护网络环境展开,结合实际代码示例,详细讲解实现原理与防御方案。1.什么是入侵检测与防御?入侵检测系统(IDS)是监控计算机网络或系统活
Echo_Wish
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2025-01-22 14:26
让你快速入坑运维
运维探秘
安全
运维
从0到1打造企业AI知识库-课程目录
课程名称:「从0到1打造企业AI知识库:实用
指南
与生产落地」课程目录第一章:AI企业知识库的前景与价值1.企业知识库的概念与意义1.1什么是企业知识库?
MaxCode-1
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2025-01-22 14:53
人工智能
AIGC
知识图谱
Langchain
Xinference
如何学习爬虫技术:从入门到实践的全面
指南
一、引言在当今数字化时代,网络上的数据量呈爆炸式增长,能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段,在各个领域都有着广泛的应用,无论是数据分析、机器学习的数据集构建,还是市场调研、价格监测等商业场景,掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。然而,对于初学者来说,面对琳琅满目的工具和复杂的网络环境,可能会感到无从下手。本文将带你逐步深入了解爬虫技术
CodeJourney.
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2025-01-22 14:23
学习
爬虫
将机器学习算法移植到低端MCU上的实用
指南
将机器学习算法移植到低端MCU上的实用
指南
在物联网(IoT)和边缘计算迅猛发展的今天,将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机(MicrocontrollerUnit,MCU)上,已经成为许多开发者和工程师追求的目标
为也科技
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2025-01-22 13:17
AI边缘计算
机器学习
算法
单片机
嵌入式硬件
python
c语言
物联网
MySQL高可用性的守护者:主从复制的深度解析与实践
指南
在当今瞬息万变的数据驱动世界中,确保数据库系统的高可用性和数据一致性是每个企业IT架构师面临的重大挑战。对于依赖MySQL作为核心存储引擎的企业来说,如何构建一个稳定、可靠且易于维护的数据库集群至关重要。今天,我们将深入探讨MySQL主从复制技术,它是实现高可用性架构的关键组件之一。通过本文,您将不仅了解到主从复制的基本原理和配置方法,还将掌握如何优化性能、解决常见问题以及应对故障转移等高级技巧。
墨夶
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2025-01-22 13:16
数据库学习资料1
mysql
adb
数据库
Kestra实战
指南
:构建高效可靠的数据工作流
在当今数据驱动的世界中,高效管理和执行复杂的数据工作流变得越来越重要。Kestra作为一款开源的分布式工作流和任务管理系统,为我们提供了一个强大的解决方案。本文将深入探讨Kestra的安装、配置和使用,帮助您充分利用这个强大的平台来优化您的数据处理流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)什么是Kestra?Kestra是一个基于JVM构建的开源分布式工作流和任务管理系统。它支持对任务
ivwdcwso
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2025-01-22 12:41
运维
开发
Kestra
工作流
运维
开发
【人工智能】Python常用库-Keras:高阶深度学习 API
Keras:高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架,作为TensorFlow的高级API,支持快速构建和
训练
深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称,适合研究和生产环境。
IT古董
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2025-01-22 11:33
深度学习
人工智能
Python
人工智能
python
深度学习
Node.js 安装及环境配置
指南
文章目录前言一、Node.js概述二、准备工作三、Node.js安装1.Windows系统2.macOS系统3.Linux系统四、环境配置五、常用命令和技巧六、常见问题及解决方案结语前言随着互联网技术的不断发展,JavaScript已经成为了一门全栈编程语言。Node.js的出现,使得JavaScript不仅可以用于浏览器端,还可以用于服务器端的开发。本文将为您提供一个保姆级的教程,详细介绍如何在
ADFVBM
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2025-01-22 11:33
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小土堆学习笔记10(利用GPU
训练
于模型验证)
1.利用GPU
训练
GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU,如果可以直接model.cuda()先设定device,用的时候直接model.to(“device”)损失函数1.1
干啥都是小小白
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2025-01-22 11:03
pytorch学习——小土堆
学习
笔记
深度学习
【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen
这些模型通常在大规模文本数据集上进行预
训练
,以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而,对于特定领域或特定任务的需求,往往需要对这些通用模
AI大模型应用之禅
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2025-01-22 11:02
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
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大数据
人工智能
大型语言模型
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AGI
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Python
架构设计
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RPA
【强化学习】Unity ML-Agents框架
实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目,它允许开发者利用机器学习技术来
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虚拟环境中的智能代理
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2025-01-22 11:00
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游戏引擎
机器学习
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python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与
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详解(python3.6)
主要演示大致的过程:导入->拆分->
训练
->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054
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2025-01-22 10:57
python3.6
split用法
深度学习从入门到精通:全面
指南
《深度学习从入门到精通:全面
指南
》文章目录《深度学习从入门到精通:全面
指南
》文章关键词文章摘要引言第一部分:深度学习基础入门第1章:深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第
AI天才研究院
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2025-01-22 10:25
计算
大数据AI人工智能
AI大模型企业级应用开发实战
java
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kotlin
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大厂程序员
硅基计算
碳基计算
认知计算
生物计算
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软件哲学
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程序员实现财富自由
论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
摘要:人们普遍认为,深度网络的成功
训练
需要数千个带注释的
训练
样本。在本文中,我们提出了一种网络和
训练
策略,该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。
城南皮卡丘
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2025-01-22 10:24
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深度学习
caffe
人工智能
第十九周:SSD(Single Shot MultiBox Detector)
SSD(SingleShotMultiBoxDetector)摘要Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2
训练
2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD(SingleShotMultiBoxDetector
L-含光承影
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2025-01-22 10:52
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
Transformer模型全面解析:工作原理、应用与未来展望*
本文为您提供关于Transformer模型的全面
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泰山AI
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2025-01-22 09:46
AI大模型应用开发
transformer
使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整
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随着生成式AI技术的迅猛发展,如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强(RAG:Retrieval-AugmentedGeneration)成为了开发者关注的焦点。本文将深入探讨如何使用gpt-crawler工具来抓取网页内容并在LangChain项目中实现RAG应用。技术背景介绍在生成式AI应用中,RAG是一种结合信息检索和生成技术的方法。通过将外部知识融入到生成模型中,RAG能够在特定领
sagvWSRJHMNEB
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2025-01-22 08:14
gpt
爬虫
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python
使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战
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使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战
指南
近年来,随着大语言模型(LLMs)的迅猛发展,基于LLM的复杂问答系统(Q&AChatbot)逐渐成为人工智能领域的热门应用之一
m0_57781768
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