背包专题训练

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈

因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推

智识微光Intelligence·2025-01-31 23:51

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

深度学习篇---深度学习框架

简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

DeepSeek-V3 技术报告

为了实现高效的推理和经济高效的训练，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。

mingo_敏·2025-01-31 20:01

原创prompt：员工加班助手

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·2025-01-31 19:45

修改训练配置记录

修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

特征选择（机器学习）

伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度

赵孝正·2025-01-31 18:10

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径

w94ghz·2025-01-31 17:01

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型

古-月·2025-01-31 16:24

python 使用Whisper模型进行语音翻译

多尺寸预训练模型：官方提供了5个不同大小的模型（tiny,

哦里哦里哦里给·2025-01-31 15:16

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

生成树生成森林c语言中文网,生成树协议（STP）基本知识及实验（使用eNSP）

1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用：在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成：选举过程、拓扑计算、端口行为确定。

飞翔的十号·2025-01-31 14:36

DeepSeek优势方法策略

DeepSeek优势方法策略目录DeepSeek优势方法策略DeepSeek在训练阶段压缩时间空间复杂度的方法DeepSeek和ChatGPT在压缩时间空间复杂度上的不同之处DeepSeek能降低显卡使用的原因

ZhangJiQun&MXP·2025-01-31 14:03

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

Llama大型语言模型原理详解

本文将详细解析Llama模型的原理，包括其结构、训练过程以及工作机制，帮助读者深入理解这一先进的模型。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

Rollup：专注类库和框架打包

文章内容输出来源：拉勾大前端高薪训练营-概述-也是一款ESModules打包器-也可以将项目中的一些散落的细小模块打包为整块代码-rollup与webpack作用类似-rollup更为小巧，仅仅是一款ESM

时解之·2025-01-31 10:06

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

Pix2PixHD代码小白注释(1)——train.py

关于fp16AMP自动混合精度训练，见下文：AMP自动混合精度训练https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/122152244importtimeimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromcollectionsimportOrderedDictfroms

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。

無量空所·2025-01-31 10:02

PennyLane: 探索量子计算的新里程

由PennyLaneAI团队开发，该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。

戴艺音·2025-01-31 09:23

Deepseek两项关键发现：无需人类专家介入SFT、有自己

目前尚未实现AGI，主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型（LLM）的预训练规模就能实现突破

极道Jdon·2025-01-31 08:13

DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光

AI开发者的普遍看法是，大规模GPU集群仍然是训练顶尖AI模型的关键。DeepSeek做了什么？DeepSeek的

极道Jdon·2025-01-31 08:13

分支限界法 01背包 java_分支限界法解决01背包问题

之前回溯法讲了N后问题，这个问题也是对于这有多个解，但是今天讲的01背包问题是只有一个解的。下面就讲讲分支限界法的基本思想。分支限界法常以广度优先或以最小消耗(最大效益)优先的方

weixin_39530509·2025-01-31 08:39

01背包与完全背包：正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别

01背包与完全背包：正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别第一次写，真的菜鸡的感性理解，如有理解错误之处，希望评论区多多指导刚开始学背包问题，虽然背代码很容易，但是着实蒙蔽此篇小文希望给新手一些帮助，放代码

社恐不参团·2025-01-31 07:38

GGUF 大模型文件格式

1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。

香菜烤面包·2025-01-31 07:04

再写01背包

#includeusingnamespacestd;constintN=1e3+10;intf[N][N];inta[N],w[N];intmain(){intn,v;cin>>n>>v;for(inti=1;i>a[i]>>w[i];}f[0][0]=0;for(inti=1;i=a[i]){f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-a[i]]+w[i]);}else{f[i

计信金边罗·2025-01-31 07:02

书生浦语第五期

简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内

晴斋1216·2025-01-31 06:27

以下三个专题是数据库系统工程师下午案例非SQL部分的解题思路。干货不断，敬请关注点赞收藏转发~

以下三个专题是数据库系统工程师下午案例非SQL部分的解题思路。

杨云龙666·2025-01-31 06:53

TensorFlow 简介

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。

九月十九·2025-01-31 05:14

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。

辞落山·2025-01-31 04:11

分割等和子集】详细Java题解（背包问题）

对于该问题我们可以转换成背包问题，求数组里的元素装入数组和的一半大小的背包能取得的最大值。然后注意可以剪枝的地方。

hamster2021·2025-01-31 03:02

最后一块石头的重量 II】Java题解（背包问题）

进一步转化成容量为重量总喝一半的背包最多可以装多少质量的石头。这样就转化成了背包问题。

hamster2021·2025-01-31 01:20

深度学习过程是什么

用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正，以更准确地反映深度学习中模型训练的过程

小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。

alankuo·2025-01-31 01:43

《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》

随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的

·2025-01-31 00:42

【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f

（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量

Lossya·2025-01-30 23:29

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。

星际编程喵·2025-01-30 23:27

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti

taoyong001·2025-01-30 22:54

java工作流模式、背包模式、适配器工厂模式整合架构，让服务任务编排更便捷

工作流和背包模式虽然不在23种常用设计模式中，但是在对任务编排处理类的业务代码使用起来是非常有用的。

窗外的寒风·2025-01-30 22:50

题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理

验证尼科彻斯定理，即：任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例：131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i

星海燚燚·2025-01-30 21:48

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。

AI天才研究院·2025-01-30 21:46

AI绘画能取代设计师吗？

1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同

网络安全我来了·2025-01-30 20:09

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。

FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。

FF-Studio·2025-01-30 19:54

Apache Airflow 全面解析

其核心设计理念是“WorkflowsasCode”，通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线（Pipeline），适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。

由数入道·2025-01-30 18:20

架构师考试系列（２）论文专题：论统一过程开发方法RUP的应用

摘要：2020年6月，我参加了本公司的“虚拟现实（VR）”（下面称为该项目）平台的开发工作。我在此项目中，作为主要管理人员，担任系统架构师，负责整个项目的架构设计工作。该项目包括素材管理、热点管理、场景管理、VR产品制作、VR产品管理、VR产品展示等相关功能模块。该项目主要采用了RUP开发模型，对项目的开发过程进行规范和改进。本文以该项目为例，结合了作者的实践，讨论RUP(统一过程)在开发中的应用

CoderIsArt·2025-01-30 18:15

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

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