计算机网络训练参考文献

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

网络协议

网络协议是计算机网络中进行通信的规则和约定的集合。它们定义了数据如何在不同设备之间传输，以及如何解析和处理这些数据。

你一身傲骨怎能输·2025-02-27 08:53

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化

LCG元·2025-02-27 08:52

应用的负载均衡

负载均衡是计算机网络中一种用于优化资源利用、最大化吞吐量、减少响应时间以及确保系统可靠性的重要技术。

Normal Developer·2025-02-27 08:21

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。

清水白石008·2025-02-27 07:16

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i

程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

《李航统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost

eveiiii·2025-02-27 07:39

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练

搏博·2025-02-27 06:03

DataFlow 模型是什么？

本专栏目录结构和参考文献请见100个问题搞定大数据理论体系正文WHY无界、无序、全球规模的数据集在日常业务中越来越常见（例如网络日志、移动使用统计和传感器网络）。

Shockang·2025-02-27 05:55

【网络安全】OSI网络安全体系结构

随着计算机网络技术的快速发展，数据传输的安全性变得越来越重要。OSI安全体系结构的提出，旨在为网络通信提供一个标准化的安全框架，确保信息在传输过程中的机密性、完整性和可用性。

Hacker_Fuchen·2025-02-27 04:47

AI 平台技术架构设计方案

本方案旨在提供一个全面的AI平台技术架构设计，以满足不同场景下的AI开发、训练、部署和管理需求。

数研妙手·2025-02-27 03:11

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍我们推出了Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用next-token预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。

产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

计算机网络——概述

在计算机科学领域中，计算机网络占据着至关重要的地位。而当我们翻开计算机网络课本，第一章的概述往往是我们探索这个庞大知识体系的起点。

橘子汽水0408·2025-02-27 02:30

大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析

Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型，目前支持99种语言，是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型，第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型，而

shichaog·2025-02-27 01:55

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

计算机网络-双绞线制作

实验步骤知识准备：568A的排线顺序从左到右依次为：绿白、绿、橙白、蓝、蓝白、橙、棕白、棕。568B的排线顺序从左到右依次为：橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕。交叉线是指：一端是568A标准，另一端是568B标准的双绞线。直通线是指：两端都是568B标准的双绞线。任意线是指：两端只要线序一致即可。断线是指：两端都是568B标准，但是剪断蓝色、蓝白色、棕色、棕白色。同一层设备相连用交叉线，不同

想拿高薪的韭菜·2025-02-26 23:36

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

“华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-A题：无人机在抢险救灾中的优化运用(续)

目录5.问题二生命迹象探测5.1问题分析6.问题三灾区通信中继6.1问题分析6.2问题求解7.问题四无人机对地的数据传输7.1问题分析7.2问题求解8.模型的评价8.1模型的优点8.2模型的缺点9.参考文献

格图素书·2025-02-26 22:28

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型

Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

【区块链技术开发】关于Windows10平台Solidity语言开发环境配置

、安装Web3.js库8、VsCode配置Solidity语言环境并运行示例代码编译方法1：运行上述示例只需在终端输入编译命令Solcjs编译方法2：安装Solidity插件9、在VSCode运行合约参考文献在

源代码杀手·2025-02-26 21:18

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

什么是RAG？RAG是如何解决问题的？RAG的未来发展趋势有哪些？

二、为什么会出现RAGRAG的出现，是因为在大模型的广泛应用中，伴随着出现的一些问题，比如：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模

大模型综述·2025-02-26 18:31

DeepSeek 开源周：DeepEP 项目详解，GPU 压榨计划启动！

本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(

东方佑·2025-02-26 18:29

一文读懂 AI 大模型备案：万字详解全流程要点

它确保大模型在整个生命周期，从开发、训练到部署和应用，都严格遵循相关法律

chuangfumao·2025-02-26 17:25

DeepSeek各模型现有版本对比分析

文章目录一、基础模型系列：V1到V3的演进二、专用模型系列：推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型，本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据

墨染夜雨笺·2025-02-26 17:22

网络安全复习资料

网络安全复习资料1.计算机网络安全是指保持网络中的硬件、软件系统正常运行，使他们不因自然和人为的因素而受到破坏、更改和泄露。2.网络安全：物理安全，软件安全，信息安全，运行安全。

网络安全-杰克·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

蓝桥杯备赛-基础训练（三）哈希表 day16

今天一更赎金信题意：给定一个赎金信(ransom)字符串和一个杂志(magazine)字符串，判断第一个字符串ransom能不能由第二个字符串magazines里面的字符构成。如果可以构成，返回true；否则返回false。(题目说明：为了不暴露赎金信字迹，要从杂志上搜索各个需要的字母，组成单词来表达意思。杂志字符串中的每个字符只能在赎金信字符串中使用一次。)注意：你可以假设两个字符串均只含有小写

清墨璃笙·2025-02-26 14:28

Selenium WebDriver自动化测试(框架篇)--操作Excel实现数据驱动

引言二、操作Excel的准备工作2.1、添加ApachePOI依赖三、读取Excel文件实现数据驱动3.1、示例代码四、将测试结果写入Excel文件4.1、示例代码五、封装通用方法5.1、示例代码六、总结参考文献一

职说测试·2025-02-26 13:23

全市场大模型分类及对比分析报告

2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域，全市场的

早退的程序员·2025-02-26 13:53

嵌入式面经_20届师兄谈笔试_八股文_简历_项目经验分享

快手2024秋招提前批腾讯校招三面面经腾讯面经快手一二三面面经外卖骑手一面面经双非本第一个offer终于来了呜呜呜211本目前秋招战况（依旧0offer【28】C++岗位求职面试八股文第二十八篇（计算机网络

2301_79125431·2025-02-26 12:48

零基础学习机器学习分类模型

模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。

崧小果·2025-02-26 11:12

复试英文准备方法

为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试，可以按照以下步骤进行系统训练，重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力：一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库：-每天整理《算法导论》《人工智能：

小王Jacky·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

AI人工智能机器学习之监督线性模型

监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可

rockfeng0·2025-02-26 09:57

计算机网络概述

1.基本概念计算机网络：由多台计算机和网络设备通过通信链路连接，实现资源共享和信息交换。节点：网络中的设备，如计算机、服务器、路由器、交换机等。

少天z·2025-02-26 09:27

Yolov8分割训练自己的数据集记录

Yolov8分割训练自己的数据集记录第一章、标签制作一、安装labelmelabelme安装很简单，直接在终端输入：pipinstalllabelme启用labelme在终端输入：labelme接下来就是标注数据了

小俊俊的博客·2025-02-26 08:21

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s

别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

YOLOv8实例分割训练自己的数据集

转载https://blog.csdn.net/m0_51530640/article/details/1299752571.利用labelme进行数据标注1.1Labelme安装方法首先安装Anaconda，然后运行下列命令：####################forPython2####################condacreate--name=labelmepython=2.7s

NoContours·2025-02-26 08:14

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略

小胡学长·2025-02-26 08:13

Qwen2.5 技术报告

与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。在预训练方面，将高质量的预训练数据集从之前的7万亿个token扩展到18万亿个token，为常识、专家知识和推理能力提供坚实的基础。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

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