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绘制训练曲线
大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预
训练
数据
大规模语言模型从理论到实践:大语言模型预
训练
数据关键词:大规模语言模型、预
训练
数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展,
AI大模型应用之禅
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2025-01-17 03:39
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
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Agent
RPA
神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
然而,随着模型规模的不断扩大,
训练
和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的
训练
需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致
训练
成本高昂,难以普及。
AI大模型应用之禅
·
2025-01-17 03:06
计算机软件编程原理与应用实践
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
【机器学习:十五、神经网络的编译和
训练
】
1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一,提供了灵活的接口来构建、编译和
训练
神经网络。
KeyPan
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2025-01-17 02:28
机器学习
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
pytorch
ubuntu
linux
Python
绘制
数据表能否成为你的救星?》
利用python
绘制
各种数据图表
绘制
柱形图-源码from openpyxl import Workbookfrom openpyxl.chart import BarChart, Reference#
乐茵安全
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2025-01-17 01:19
python_study
java
前端
python
mindspeed-llm源码解析(一)preprocess_data
这篇文章带大家阅读一下数据处理脚本preprocess_data.py(基于1.0.0分支),数据处理是模型
训练
的第一步,经常会用到。文章中贴的源码加了相关注释,同学们可以把源码和注释结合起来看。
·
2025-01-17 01:48
人工智能
【华为OD-E卷 - 篮球比赛 100分(python、java、c++、js、c)】
现有10个球员准备分为两队进行
训练
赛,教练希望2个队伍的战斗力差值能够尽可能的小,以达到最佳
训练
效果。给出10个球员的战斗力,如果你是教练,你该如何分队,才能达到最佳
训练
效果?
CodeClimb
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2025-01-17 00:40
算法题
华为od
(A+B+C+D+E
卷)收录分享
华为od
python
java
c++
javascript
遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构
0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),在本节中,我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因,这是将基因序列进化在为给定数据集上
训练
最佳模型的先决条件
盼小辉丶
·
2025-01-16 23:03
遗传算法与深度学习实战
深度学习
cnn
遗传算法
【学术会议论文投稿】JavaScript在数据可视化领域的探索与实践
年智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议(SHWID2024)_艾思科蓝_学术一站式服务平台更多学术会议请看学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝目录引言JavaScript可视化库概览D3.js基础入门1.引入D3.js2.
绘制
简单的条形图
小周不想卷
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2025-01-16 23:00
艾思科蓝学术会议投稿
javascript
211本硕二战腾讯大模型算法岗,已凉......
Q2:讲一下Bert的结构和怎么
训练
的,怎么用bert做下游任务?八股,双向transformerencoder结构,
AI大模型入门
·
2025-01-16 21:47
算法
阿里云
人工智能
云计算
目标跟踪
体验字节跳动豆包AI大模型生成Python
绘制
三维等高线图
在Python中,要
绘制
三维等高线图,可以使用matplotlib库的contour函数和mplot3d工具包。
「已注销」
·
2025-01-16 21:14
人工智能
matlab
开发语言
计算机毕业设计springboot+vue基本微信小程序的云宠物小程序-宠物领养
由于导盲犬的
训练
周期长、成本高、淘汰率也高,使得现有的培训基地面临经费短缺、训导师稀缺等问题。导盲犬作为残疾人福利事业的重要组成部分,不仅反映一个国家社会福利事业发展的程度,更能够唤起整个社会对
QQ1061662411
·
2025-01-16 20:04
小程序
课程设计
spring
boot
<论文>如何将RAG和时序大模型相结合?
译文:检索增强生成(RAG)是现代大型语言模型系统的核心组件,特别是在需要最新信息以准确响应用户查询或查询超出
训练
数据范围的情况下。
CM莫问
·
2025-01-16 20:33
文献简录
人工智能
深度学习
算法
时间序列
RAG
大模型
VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读——前瞻(源码解读)
比较创新的是图像缩放方式+3DLLM位置编码+(预估后面的
训练
方式也不太一样)。
TigerZ*
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2025-01-16 18:48
AIGC算法
AIGC
人工智能
transformer
计算机视觉
图像处理
想要冲击腾讯的朋友不要错过
今天要和大家分享的是我们
训练
营内部整理的腾讯校招的二面面经,之前发过一面的面经,也想学习一下的朋友可以点击这里。
·
2025-01-16 18:35
go后端
深度学习每周学习总结R4(LSTM-实现糖尿病探索与预测)
本文为365天深度学习
训练
营中的学习记录博客R6中的内容,为了便于自己整理总结起名为R4原作者:K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理
大地之灯
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2025-01-16 18:11
每周深度学习总结
深度学习
学习
lstm
人工智能
算法
Python小项目:利用U-net完成细胞图像分割
项目步骤概览数据准备数据预处理构建U-Net模型
训练
模型模型评估图像分割结果可视化调优和优化部署和应用1.数据准备收集数
·
2025-01-16 17:22
PyEcharts 基本图表之词云图
第1关:WordCloud:词云图任务描述本关任务:利用所学知识,按要求自行
绘制
一个词云图。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.Python的基本语法,2.PyEcharts词云图的相关内容。
开不开心少年
·
2025-01-16 17:07
头哥题目
python
开发语言
开源 多模态 大模型架构深度分析 2024
其中,KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头
训练
的,该模型具有类似GPT-4的多模态能力,可以感知一般的感官模态,在上下文中学习(即少样本学习)并能够遵循语音指示(即零样本学习)。
AI大模型 lose and dream
·
2025-01-16 17:36
开源
架构
学习
langchain
prompt
人工智能
开发语言
基于PLC的物料检测与分拣自动化系统设计【附数据】
人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图
绘制
控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计
拉勾科研工作室
·
2025-01-16 17:06
自动化
运维
立体车库电气控制的PLC系统实现
人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图
绘制
控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计
拉勾科研工作室
·
2025-01-16 17:06
idea
一起学Hugging Face Transformers(8)- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统
HuggingFaceTransformers库是一个强大的工具,它提供了许多预
训练
的自然语言处理模型,简化了构建问答系统的过程。本文将介绍如何使用Huggi
做个天秤座的程序猿
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2025-01-16 17:35
Hugging
Face
Transformers
AutoModel
AutoTokenizer
Transformers
transformer
智创 AI 新视界 -- 优化 AI 模型
训练
效率的策略与技巧(16 - 1)
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
青云交
·
2025-01-16 16:58
AI&人工智能
#
智创
AI
新视界
AI
模型训练
数据预处理
模型架构优化
超参数调优
训练效率提升
数据增强
模型剪枝
人工智能
代码随想录算法
训练
营第 5 天(哈希表1)| 242.有效的字母异位词 349. 两个数组的交集 202. 快乐数 1. 两数之和
当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现集合里的时候,就要考虑哈希法数据小用数组,数据大用set,数据比较散用map一、242.有效的字母异位词题目:242.有效的字母异位词-力扣(LeetCode)视频:学透哈希表,数组使用有技巧!Leetcode:242.有效的字母异位词_哔哩哔哩_bilibili讲解:代码随想录思路a-z的ASCll码是连续的,用字母减去a的ASCll码的就是每个字母的码1.
去薯条搞点码头
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2025-01-16 15:47
代码随想录
算法
jupyter notebook练手项目:线性回归——学习时间与成绩的关系
%matplotlibinline——使matplotlib
绘制
的图像嵌入在Jup
橙意满满的西瓜大侠
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2025-01-16 14:09
机器学习
jupyter
线性回归
机器学习
21章5节:如何
绘制
三维曲面图、三维球面图和三维曲面地形图
在R语言中,plot3D包提供了多个强大的函数,如surf3D和spheresurf3D,用于
绘制
这些三维图形。
DAT|R科学
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2025-01-16 14:08
用R探索医药数据科学
信息可视化
三维曲面图
三维球面图
三维曲面地形图
Javascript(turfjs)等值线图
绘制
使用气象、环境类空间数据
绘制
等值线通常是由NCL、Python来做,在一些场景中:你只是想在WEB端做一些简单的
绘制
你的后端只有Node.js环境你纯粹是个前端工程师你也许需要使用纯Javascript
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2025-01-16 14:42
前端空间计算mapbox
基于PLC的智能立体车库控制系统架构【附数据】
人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列PLC编程三菱/欧姆龙PLC应用触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:PLC控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图
绘制
控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计
拉勾科研工作室
·
2025-01-16 14:35
架构
机器学习与深度学习间关系与区别
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来
训练
模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
·
2024-09-16 10:28
人工智能
学习
深度学习
python
绘本讲师
训练
营【24期】8/21阅读原创《独生小孩》
全书一百多页,均为铅笔
绘制
,虽然为黑白色调,但并不显得沉闷。全书没有文字,犹如“默片”,但并不影响读者对该作品的理解,反而显得神秘,梦幻,給读者留下想象的空间。
1784e22615e0
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2024-09-16 10:26
Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑
camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径,所以当我们通过这个关键帧时,不是一个生硬的角度,而是一个平滑的
曲线
。
陟彼高冈yu
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2024-09-16 10:22
Google
earth
studio
进阶教程
旅游
LLM 词汇表
这不同于语言模型
训练
时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。
落难Coder
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2024-09-16 10:22
LLMs
NLP
大语言模型
大模型
llama
人工智能
将cmd中命令输出保存为txt文本文件
最近深度学习本地的
训练
中我们常常要在命令行中运行自己的代码,无可厚非,我们有必要保存我们的炼丹结果,但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的,其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。
落难Coder
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2024-09-16 10:21
Windows
cmd
window
pyecharts——
绘制
柱形图折线图
一、pyecharts概述自2013年6月百度EFE(ExcellentFrontEnd)数据可视化团队研发的ECharts1.0发布到GitHub网站以来,ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评,成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具,被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python作为数据分析领域最受欢迎的语言,也加入ECharts的使用行列,并研发出方便Python开发者使用的数据
2224070247
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2024-09-16 09:16
信息可视化
python
java
数据可视化
展现思维导图魅力,不断挖掘人生宝藏
第13期最强思维导图
训练
营已经结束一周了,但是我依旧是感觉所有学员还在努力的学习,这些学员中有教师、学生、白领、公务员、宝妈等等,只要你努力,只要你想改变自己,任何行业,任何岗位都可以参与进来,28天足以让你见成效
思维导图讲师Mandy
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2024-09-16 09:09
渝婧感恩日记第68天
感恩奇迹感恩
训练
营毕业典礼,让我能共振到同学们的喜悦和能量,感谢!感谢!感谢!2.哇!我真是太幸福啦!感恩每天早起,运动3公里!这个星期又做到连续三天,不间断!感谢亲爱的渝婧!你真的是非常的棒!
梁渝婧lydia
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2024-09-16 08:43
11月,你好
世事如此,情绪的变化如山型
曲线
,一会来了,一会去了。还有那天课堂中老师讲,
自由自在的白云
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2024-09-16 08:59
BART&BERT
BART和BERT都是基于Transformer架构的预
训练
语言模型。
Ambition_LAO
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2024-09-16 07:02
深度学习
放松的一天
07:20图片发自App睡觉:23:00天气:晴今日任务清单学习·信息·阅读•水滴阅读Day40Alice’sAdventuresinWonderlandChapter6.2图片发自App•BBC跟读
训练
营
4da9b7687fa0
·
2024-09-16 06:31
人到中年的5大恐惧
不知道做什么的时候,去追剧,做美食,教育孩子,锻炼,花钱进什么什么读书
训练
营,打卡
训练
营,微信群,各种分享和共同体的群。但是还是没有任何的起色。就这样了吗。中午并不困,但是到了12点,还是习惯
不想独白的独白
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2024-09-16 05:56
我的一个小心愿,减肥20斤,有人一起吗
我现在体重141斤,163cm,想减到120以内,不想吃减肥药,不喝奶昔,也不想买健身卡,就是希望通过一些运动的aPP进行
训练
和适当的节食,有人一起的吗?
张晓晓ZXX
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2024-09-16 05:45
今天是总结
05刻意:通过有意识的
训练
。06修改:好的文章至上修改10遍。07模仿:10万+的文章必有成功的道理
薛帅
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2024-09-16 05:39
粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用
本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程,并展示搜索空间中的动态过程和收敛
曲线
。
subject625Ruben
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2024-09-16 05:47
机器学习
人工智能
matlab
算法
当你看不惯的东西越来越多时,证明你老了!
但是,多年
训练
出来的对方视角看问题的能力,又让我可以理智下来,思考其中的合理性。
书影斑斓的简书
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2024-09-16 04:23
连环画中的冷门绝技:汉代宝藏“画像石”的神奇搬运(高清)
古时候,王族、有钱人会在墓穴的石头、砖头上
绘制
一些图案,这些东西有雕刻和绘画的双属性,在美术形式上
江户川小歪
·
2024-09-16 03:45
3.1 损失函数和优化:损失函数
损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述
训练
样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
做只小考拉
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2024-09-16 03:17
Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力
训练
Day73 20210411
练习材料:ModerncavemenPart-3ˈmɒdənˈkeɪvmənpɑːt-3Theyplungedintothelake,andafterloadingtheirgearonaninflatablerubberdinghy,letthecurrentcarrythemtotheotherside.Toprotectthemselvesfromtheicywater,theyhadtow
Vicky_b9de
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2024-09-16 03:15
股票公众号怎么赚钱的?炒股公众号靠什么赚钱?
主打:带货高补贴,深受各位带货团队长喜爱(
训练
营导师每天出单带货几万单)。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包,教你如何1年做
氧惠评测
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2024-09-16 02:19
必知|儿童能力
训练
中的能力到底是什么?
今天我们来一起聊一下“能力”,我们做儿童能力
训练
,我们跟家长解释能力
训练
多么多么重要,很多家长反应很茫然,表示不太容易理解,
训练
能力难倒比学习知识更重要?
ll冰儿
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2024-09-16 01:57
Rust是否会取代C/C++?Rust与C/C++的较量
:Rust语言的优势内存安全性并发性性能社区和生态系统的成长第二部分:C/C++语言的优势和地位历史积淀和成熟度广泛的库和工具支持性能优化和硬件控制丰富的行业应用社区和行业支持第三部分:挑战和阻碍学习
曲线
现有代码库的迁移成本生态系统和工具链的完善度社区和人才培养行业应用和推广法规和标准化第四部分
AI与编程之窗
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2024-09-16 00:48
源码编译与开发
rust
c语言
c++
内存安全
并发编程
代码安全
性能优化
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的
训练
数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array
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2024-09-16 00:23
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