自我监督

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

数据格式1.SFT（有监督微调）的数据集格式？
X.AI666·2025-02-06 18:28

借助哪些工具能提升团队任务分配与执行效率？为你推荐这些方法与工具

本文聚焦团队任务分配与高效执行，深度剖析团队协作中任务分配不合理、沟通协作障碍、目标不明确、缺乏有效监督反馈等痛难点，阐述团队协作的必要性，进而给出合理分配任务、加强沟通协作等解决方法，还推荐了相关工具
·2025-02-06 17:49

r语言 xml html,R语言读取XML文件-xml文件

另外一个差别是XML的标签没有被预定义，我们可以根据自己的需要自行设计标签名字，所以具有自我描述性。一个具体的例子以上就是一个XML的例子，它拥有发送者和接受者，标题，内容等信息，所以自我描述非常
bean.Xu·2025-02-06 06:12

半导体常用术语

一群大佬开会的时候满嘴的英文缩写生怕我听懂一样[自我调侃]，于是这里一起来
TrustZone_·2025-02-06 06:02

IT从业人员面试经典必问的70问答

1、请你自我介绍一下你自己？
小小小妮子~·2025-02-05 21:29

学霸带你游戏化增强学习动力奖励与挑战助力成长

例如，《糖果传奇》利用直观的奖励机制，使玩家沉迷于挑战自我的乐趣，这种机制同样
Snow Hide（雪诺海德）·2025-02-05 18:10

分布式系统架构5：限流设计模式

任何一个系统的运算、存储、网络资源都不是无限的，当系统资源不足以支撑外部超过预期的突发流量时，就应该要有取舍，建立面对超额流量自我保护的机制，而这个机制就是微服务中常说的“限流”2.四种限流设计模式说到限流
·2025-02-05 17:35

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的
若北辰·2025-02-05 17:34

目标检测数据集-Pascal VOC 数据集介绍

在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。介绍PascalVOC数据集：C
AI研习图书馆·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

半年时间，终于把CSDN付费资源项目玩明白了！最有潜力的副业！

每天仅需半小时，月收入3000+项目背景随着互联网的普及和人们对自我提升需求的不断增加，知识付费市场呈现出持续扩张的态势。在各个领域，越来越多的人愿意为优质的资源付费。
苹果酱0567·2025-02-05 17:30

华为 笔试 4.24 第二题：这一题只通过了36%why

offer准备在剩下这几个月做一段软件开发实习，我之前有小公题解|#[NOIP2010]数字统计##includeusingnamespacestd;intm阿里控股爱橙科技啥啥治理中心Java一面50分钟自我介绍
2301_79125431·2025-02-05 16:24

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

机器学习是一种实现人工智能的技术手段，能够让计算机“自我学习”，从而实现更准确的预测和决策。
苹果酱0567·2025-02-05 16:23

ROS源码学习分享_6_ConnectionManager

(本文章源自作者对于源码的观察理解以及其他资料的学习结合后的产物，仅用于自我复习，如有错误敬请见谅)按照惯例我们先看一下ConnectionManager启动的一个整体代码：voidConnectionManager
辣椒卷二王·2025-02-05 13:31

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

BitLocker技巧与经验

以下来自我的使用经验。
初级代码游戏·2025-02-04 19:48

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果
knooor·2025-02-04 12:28

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调
kcarly·2025-02-04 08:50

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

机器学习--学习计划

第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。
kyle~·2025-02-04 03:42

【自我修炼】 大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一 篇)

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与
2401_89323952·2025-02-04 01:00

NPDP知识易错点自我归纳

1.新产品创新流程：门径流程。它是一个全面、完整、从创意到上市阶段的系统，是一个宏观规划流程，也是跨职能的（包括技术和产品开发者、营销、销售和运营部门）。端到端，适用于开发硬件产品，技术复杂，风险高的项目。20世纪80年代早期，产品创新流程发展史上的一个里程碑。六个阶段（根据具体情况可调整）：发现寻找机会（创意筛选）筛选初步评估（二次筛选）商业论证深入分析，可行性（进入开发）开发原型制造，制造准备
Kk_dive·2025-02-04 00:47

[机缘参悟-231]：竞争是社会内在运行的基本规律，抵制、接纳、积极拥抱竞争是三种不同的人生态度

抵制竞争的人，往往将竞争视为一种威胁，一种对自我安宁的破坏。他们渴望在生活的海洋中，找到一片风平浪静的港湾，避开竞争的惊涛骇浪。然而，这种
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-04 00:17

【memgpt】letta 课程1/2：从头实现一个自我编辑、记忆和多步骤推理的代理

llms-as-operating-systems-agent-memoryllms-as-operating-systems-agent-memory内存操作系统的内存管理
等风来不如迎风去·2025-02-03 23:06

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
·2025-02-03 16:03

Java 如何使用 Linux 内存 -《面向技术宅的 JVM 内幕》

本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的MMap-OSMemoryRegion一节。如图片不清，请转回原文。
·2025-02-03 13:31

可能是最深入全面的图解 Java Virtual Threads

本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的VirtualThreads一节。如图片不清，请转回原文。VirtualThreads按这本书作者的德性，和这本书的定位，这里不会
·2025-02-03 13:31

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！
双木的木·2025-02-03 12:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
m0_57781768·2025-02-03 08:09

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量
潘儿er·2025-02-03 02:17

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。
罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

单身男女、大龄男女关于择偶、婚姻的自我认知

作为一位体验并感受到过痛苦的“大龄男性”，写下此文，既是自己关于择偶，婚姻的思考。也是希望以此为出发能够帮助身处其中的各类群体，让彼此能够更好的相互理解对方，从而更好的解决自身问题，及至深层，让社会更加的和谐。1、男女要什么，或者说人要什么？在这篇文章里我有深度的分析女性择偶必知：女性恋爱，女性成长，应该抓住哪些关键（男女成长指南）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=
北纬文公子·2025-02-02 20:33

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践

这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索，并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎，适用于需要快速检索和过滤的场景。
hgSdaegva·2025-02-02 13:13

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。
清水白石008·2025-02-02 03:06

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
软件开发Java·2025-02-01 17:18

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。
·2025-02-01 16:49

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

struct模块(用于对象的压缩)

6.27自我总结struct模块1.struct模块中的函数函数returnexplainpack(fmt,v1,v2…)string按照给定的格式(fmt),把数据转换成字符串(字节流),并将该字符串返回
aiyulove201314·2025-02-01 10:24
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他