精度损失第3页

东隆科技携手PRIMES成立中国校准实验室，开启激光诊断高精度新时代

这一重要合作标志着东隆科技在本地化服务领域的优势与PRIMES在激光光束诊断领域的顶尖技术深度融合，旨在为中国客户提供更快速、更高精度的服务以及本地化的技术支持。

东隆科技·2025-03-18 14:13

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

SQL注入漏洞：原理、危害及其防御策略

此类漏洞严重威胁数据隐私与业务安全，可能导致财务损失、用户隐私泄露乃至系统瘫痪。针对SQL注入攻击，本文提出了一系列防御措施，包括严格的数据验证、预编译语句的使用、最小权限原则的应用以及

.@M.·2025-03-18 11:48

SMT贴片加工核心技术突破与实践

本文围绕精密点胶工艺优化、三维堆叠焊接技术突破、全自动光学检测系统（AOI）部署等核心环节展开系统性分析，重点探讨工艺参数调优、异形元件焊接精度控制、缺陷检测算法升级等具体技术路径。

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

SMT贴片机视频操作精要

为强化实践参考价值，内容进一步拆解了PCB定位精度提升、钢网对位误差补偿、FEEDE

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

VariableX·2025-03-18 01:46

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？

高精度输出：具有14位垂直分辨率，可提供高分辨率的波形输出，确保信号的精确度；频率分辨率达1μHz，能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。

思迈18086111968·2025-03-17 21:46

大理石平板精密量具和其他量具有什么不同？

稳定性：大理石平板具有良好的稳定性，使其在测量时不易变形或受到外部因素的影响，能够保持较高的测量精度；金属平板精密量具虽也具有较好的

北重机械加工中心18833778062·2025-03-17 16:43

网络安全突发事件应急预案

1.总则1.1编制目的建立健全网络安全突发事件应急组织体系和工作机制，提高网络安全突发事件综合应对能力，确保及时有效地控制、减轻和消除网络安全突发事件造成的社会危害和损失，保证持续稳定运行和数据安全。

廾匸0705·2025-03-17 08:43

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数

Katie。·2025-03-17 07:38

C#请求队列后台服务

导致队列内容丢失造成损失。大家如果有某些方法运行时间太长但又需要快速给出结果，就可以利用队列，我们这边直接给她结果。然后具体操作我们在内部慢慢执行。

~请叫我小祸害~·2025-03-17 06:57

python记录运行时间_计算python程序运行时间

1，用datatime模块，秒级精度>>>importdatetime>>>dat

weixin_39668408·2025-03-17 05:47

京准电钟分享：水利系统NTP网络时间服务器应用

为实现全系统高精度时间同步，需部署NTP（NetworkTi

北京华人开创公司·2025-03-17 05:46

京准电钟：体育馆GPS北斗卫星校时钟系统

京准电钟：体育馆GPS北斗卫星校时钟系统京准电钟：体育馆GPS北斗卫星校时钟系统一、系统架构与组成主控系统（母钟）采用GPS/北斗双模接收模块，通过卫星信号获取标准UTC时间，精度可达±100ns14。

北京华人开创公司·2025-03-17 05:46

京准电钟：关于NTP网络时间同步系统应用方案

时间不同步可能导致以下问题：日志记录时间混乱，影响故障排查；分布式系统事务冲突或数据不一致；安全证书验证失败或攻击行为难以追溯；工业控制、金融交易等高精度场景的时间敏感操作异常。需求目标：

北京华人开创公司·2025-03-17 05:16

京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案

以下是完整的方案框架：一、需求分析同步精度核心设备（如信号控制机、边缘服务器）需达到**毫秒级（1-10ms

北京华人开创公司·2025-03-17 05:16

YZ-9846时间同步装置 “四统一、四规范”，确保各时间同步设备时间高精度统一

A：因为一些单位或公共场所需要所有的终端设备时间统一，且需要高精度、高可靠性的。什么是YZ-9846时间同步装置？

Leadus·2025-03-17 04:44

电力时间同步系统，京准电钟电子助力增效

电力时间同步系统，京准电钟电子助力增效电力时间同步系统，京准电钟电子助力增效电力时间同步系统是保障电网稳定运行的关键技术，其核心在于为全网的设备提供统一、高精度的时间基准。

北京华人开创公司·2025-03-17 04:13

网络空间安全（31）安全巡检

目的：预防事故发生：通过定期的安全巡检，及时发现并解决潜在的安全隐患，从而预防事故的发生，减少不必要的损失。

IT 青年·2025-03-17 04:11

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

7、基于osg引擎实现读取vtk数据通过着色器实现简单体渲染(1)

1、顶点着色器代码#version110/*GLSL1.10需要显式声明精度(OpenGLES要求)*/#ifdefGL_ESprecisionhighpfloat;#endif//体数据采样步长uniformfloatxStepSize

不收藏找不到我·2025-03-16 21:48

贵重资产跟踪和监测领域的市场机会点

一、技术创新驱动带来的机会点随着全球卫星导航系统（GNSS）不断完善，如北斗系统的高精度定位服务愈发成熟，定位精度可达到亚米级甚至厘米级。

番茄老夫子·2025-03-16 19:06

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

算法题（98）：大数加法

审题：本题需要我们解决大数加法，大数直接运算会超出范围，所以我们需要转换成字符串一位位进行计算思路：方法一：高精度加法我们将两个大数的每一个位分别计算，然后头插到answer字符串中即可解题：1.由于我们是从个位开始计算

被AI抢饭碗的人·2025-03-16 12:45

通信之PDH准同步数字系列

PDH-准同步数字系列（PlesiochronousDigitalHierarchy）：是数字通信系统中的一种数字传输系列，采用在数字通信网的每个节点上都分别设置高精度时钟的方式，这些时钟信号有统一标准速率

玖Yee·2025-03-16 07:40

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术，吞吐量提升3倍以上，特别适合处理千亿级参数的分布式任务。

AI创享派·2025-03-16 06:00

2025年国内UWB的企业排行榜

以下是一个基于技术实力、市场份额和行业影响力的国内UWB企业排行榜，供参考：1.品铂科技（Pinpoint）核心优势：专注于UWB高精度定位技术，定位精度可达厘米级。

人员安全定位·2025-03-16 01:56

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

尤为突出的是，其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%，同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

【系统架构设计师】论文：论软件产品线技术

我所在的中国x集团公司x所电子对抗研究部组织了用于该实验室目布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境和其他电磁信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能

数据知道·2025-03-15 20:49

ROS中的三维占用网格地图与八叉树地图详尽解析

不同的三维地图表示方法在精度、效率、存储需求等方面各有优劣，直接影响机器人在复杂环境中的表现。

YRr YRr·2025-03-15 18:37

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据

、社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率

m0_71334485·2025-03-15 16:18

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（

（initial）·2025-03-15 13:24

32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡

模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采

阿尔泰1999·2025-03-15 08:13

4D雷达再上热搜！华为/小米上车

而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充；同时，随着4D成像雷达技术的成熟，也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是

高工智能汽车·2025-03-15 07:29

芯谷D1117-33C：高性能1.0A低压差线性稳压器详解

该系列电路具备高精度、低

深圳市青牛科技实业有限公司·2025-03-15 05:42

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型

AI Echoes·2025-03-15 05:38

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失

彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异

彬彬侠·2025-03-14 23:24

YOLOv12模型详解及代码复现

他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题，在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。

清风AI·2025-03-14 23:21

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall