蓝桥杯试题集：训练第26页

IP地址申请哪种SSL证书过等保密评比较好？

为了满足国内用户对数据安全和合规性的要求，JoySSL推出了专业版IP双算法SSL证书，这是一款集国内验签、数据不出境、双算法加密于一体的安全解决方案。

·2025-03-04 14:56

python流水线自动化项目教程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署

小白教程·2025-03-04 12:46

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

AI大模型与区块链技术的结合

模型可信度：区块链记录模型的训练和使用过程，确保模型的透明性和

小赖同学啊·2025-03-04 10:31

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。

·2025-03-04 10:52

启智平台上传较大数据集

1.安装anconda2.安装openi(python38)C:\Users\33659>pipinstall-Uopeni-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.输入token获取token的方式见官方教程：https://openi.pcl.ac.cn/docs/index.html#/api/tokenopenilogin(python38)C

失眠的树亚·2025-03-04 05:57

大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞WebUI

#避免从HuggingFace下载模型导致网速不畅USE_MODELSCOPE_HUB=1llamafactory-cliwebui1.训练在模型开始训练之

m0_74823705·2025-03-04 05:56

神经网络之CNN文本识别

但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的

邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

：2.特征选择方法介绍：实践示例：适用场景：优缺点：3.正则化（Regularization）正则化类型：实践示例：适用场景：优缺点：总结与对比总结在机器学习中，过拟合（Overfitting）是模型训练过程中常见的问题

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。

热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

python valueerror函数使用_关于 Python opencv 使用中的 ValueError: too many values to unpack...

根据网上的教程，PythonOpenCV的轮廓提取函数会返回两个值，第一个为轮廓的点集，第二个是各层轮廓的索引。

何明科·2025-03-04 02:31

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、

闲人编程·2025-03-04 01:29

AI大模型教程入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了！AI大模型零基础入门教程（适合小白）

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

AGI大模型学习·2025-03-04 01:21

ARM裸机 - ARM体系架构

不同的处理器架构有不同的指令集，也就是处理器能够理解和执行的基本操作。处理器架构对于处理器的性能、功耗、兼容性等方面有重要的影响。常见的架构有x86、ARM、RISC-V和MIPS。

嵌入式_笔记·2025-03-04 00:50

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩

执于代码·2025-03-03 23:39

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot：空手道大师的思维（无需任何示例）核心原理：利用模型预训练知识直接推

曦紫沐·2025-03-03 22:05

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。

AI专题精讲·2025-03-03 22:05

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

Pta考试真题训练—1125（字符串之最小子串）

子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而pat就是一个子列。现给定一个字符串S和一个子列P，本题就请你找到S中包含P的最短子串。若解不唯一，则输出起点最靠左边的解。输入格式：输入在第一行中给出字符串S，第二行给出P。S非空，由不超过104个小写英文字母组成；P保证是S的一个非空子列。

Arbritry·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader

idealmu·2025-03-03 21:54

核货宝:外贸订货系统是什么？有哪些功能？让您不只做家门口的生意！

核货宝外贸订货系统是一款集订单管理、采购管理、库存管理和物流管理为一体

核货宝订货系统·2025-03-03 20:16

基于DeepSeek 的图生文最新算法 VLM-R1

具体来说，对于引用表达式理解（REC）的任务，我们使用R1和SFT方法训练了Qwen2.5-VL。结果表明，在域内测试数据

AI算法网奇·2025-03-03 18:02

清华「DeepSeek从入门到精通」正式发布！104页超全解析使用教程

还有些用的是chatGPT的训练方式，要知道，DeepSeek和chatGPT是两种模型，一个是推理型，一个是指令型，这是驴唇不对马嘴啊。

职场程序猿·2025-03-03 18:28

C++数组综合训练：插入删除/进制转换/排序算法

第一部分：数组基础操作强化1.1数组元素插入（动态位移版）//示例：在指定位置插入元素inta[11],i,n,x,y;cin>>n;//当前元素数量for(i=0;i>a[i];cin>>x>>y;//输入插入位置（从1开始计数）和元素值x--;//转换为数组下标//关键算法：从后向前移动元素（时间复杂度O(n)）for(i=n;i>=x;i--){a[i+1]=a[i];//元素后移}a[x]

卫青~护驾！·2025-03-03 18:57

Llama 3.2入门基础教程（非常详细），Llama 3.2微调、部署以及多模态训练入门到精通，收藏这一篇就够了！

然后在训练上变化比较大，参数变大了，400B的还没放出来

中年猿人·2025-03-03 17:49

GPT-4.5

OpenAI团队表示，GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型，在预训练和后训练方面实现了重大突破。

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。

DesolateGIS·2025-03-03 15:05

社区O2O系统app功能需求架构分析

社区O2O系统绝非仅仅是简单地把线上资源与线下服务进行拼接的普通服务平台，它已然蜕变成为一个高度融合多元元素，集社交互动、智能科技深度应用以及凸显本地化特色服务于一身的综合性、多功能生态系统。

v.15889726201·2025-03-03 15:35

DeepSeek-R1 技术报告解读：用强化学习激发大模型的推理潜能

文章目录1.背景2.DeepSeek-R1训练流程2.1DeepSeek-R1-Zero：纯强化学习2.2DeepSeek-R1：冷启动+多阶段训练3.蒸馏小模型3.1蒸馏流程与优势3.2蒸馏vs.直接

跑起来总会有风·2025-03-03 14:04

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

然而，传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化，这往往需要大量的经验和试错，并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

JavaScript+CSS2+CSS3中文手册大全

本手册集提供了这三种技术的详细指南，包括基本语法、函数、对象操作、DOM操作、事件处理、BOM、AJAX以及ES6的新特性，同时深入介绍了CSS2的盒模型、布局技巧和CSS3的媒体查询

远方之巅·2025-03-03 13:51

【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）

——基于LoRA+GRPO算法，显存直降10倍，手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏？

爱吃青菜的大力水手·2025-03-03 11:06

分布式多卡训练(DDP)踩坑

多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR，用来进行目标检测。

m0_54804970·2025-03-03 11:05

XSL 语言：XML 样式表的语言基础与应用

XSL是XML技术家族中的重要组成部分，与XML和XPATH等语言共同构成了处理和格式化XML文档的强大工具集。本文将详细介绍XSL语言的基础知识、应用场景以及与相关技术的结合。

wjs2024·2025-03-03 10:01

YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究

文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比

向哆哆·2025-03-03 10:57

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告

研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证

LCG元·2025-03-03 09:50

最大半连通子图(tarjan缩点+拓扑排序+dp最长链)

最大半连通子图(tarjan缩点+拓扑排序+dp最长链)洛谷P2272基本知识点：1:1:1:联通分量：uvuvuv半联通分量：u=>vu=>vu=>vorororv=>uv=>uv=>u2:2:2:子图：节点集和边集分别是某一图的节点集的子集和边集的子集的图

Snow_raw·2025-03-03 08:46

代码随想录算法训练day65---图论系列9《dijkstra(堆优化版)&Bellman_ford 算法》

代码随想录算法训练—day64文章目录代码随想录算法训练前言一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)二、94.城市间货物运输I---Bellman_ford算法总结前言今天是算法营的第

Ritsu栗子·2025-03-03 08:45

DeepSeek-R1：重新定义推理性能的开源人工智能

目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成：为开发者而生竞争定价：可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么

知识小报童·2025-03-03 08:11

DeepSeek 开源周五个开源项目，引领 AI 创新？

这些项目涵盖了AI基础设施、模型训练和数据处理的各个方面，旨在通过透明和社区驱动的创新推动AI发展。这也解释了为什么DeepSeek可以用低成本训练出高质量的模型。

LaughingZhu·2025-03-03 08:09

探讨Hadoop的基础架构及其核心特点

Hadoop是一个开源软件框架，用于存储和处理大规模数据集。

xx155802862xx·2025-03-03 06:58

分布式微服务系统架构第92集：智能健康监测设备Java开发方案

加群联系作者vx：xiaoda0423仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/https://1024bat.cn嗯，用户需要为血压、血糖、尿酸和血酮测试仪编写产品描述，同时涉及Java开发。首先，我得确定他们的需求是什么。可能他们是在开发一个健康监测系统，需要将这些设备的数据整合到一个应用中。产品描述需要专业但易懂，适合医疗或消费者市场。Jav

掘金-我是哪吒·2025-03-03 06:27

【常用代码】文件夹递归转换代码文件字符集为utf8 bom

来自chatgpt，前几个版本bug主要是0d0a混用等问题未考虑到。utf8bom与utf8谁更好，未明确调查。#C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python313\python.execode_utf8.pycode_folderimportosimportsysimportchardet#pipinstallchardet#支持的代码文件

御风@户外·2025-03-03 06:55

char qt 转unicode_Qt QString 中文 char* UTF-8 QByteArray QTextCodec unicode gb2312 GBK 乱码与转码问题...

2012-03-2214:00175人阅读评论(0)代码如下：如果不不设全局的字符集是utf-8，那么网上一般的方法是可以转的。

Linkzero Tsang·2025-03-03 06:24

【MySQL篇】表的操作

1，创建表语法：createtable(field1datatype,field2datatype,field3datatype)charset字符集collate校验规则engine存储引擎;说明：field

小鬼yalo·2025-03-03 04:41

论文阅读笔记2

2方法介绍2.1Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG2.2实验设置CPU：IntelXe

sixfrogs·2025-03-03 03:59

《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点

Richard Chijq·2025-03-03 03:57

蓝桥杯试题：DFS回溯

一、题目要求输入一个数组n，输出1到n的全排列二、代码展示importjava.util.*;publicclassikun{staticList>list=newArrayListres=newArrayListx:list){for(inty:x){System.out.print(y+"");}System.out.println();}}publicstaticvoiddfs(intn,i

KuunNNn·2025-03-03 02:24

STM32实战开发（172）：智能体育训练记录系统

引言随着人们对健康和运动的关注，体育训练记录系统变得越来越重要。智能体育训练记录系统能够帮助运动员记录、分析并优化他们的训练数据。

嵌入式开发项目·2025-03-03 02:53

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