训练之南第一章第6页

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型

kakak_·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess

yxfamyself·2025-03-23 17:44

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API，适合快速集成到现有应用中。特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业

maxmaxma·2025-03-23 16:38

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

第一章：应用场景与架构规划一、常见应用场景及要求任务管理在企业办公中，任务管理是核心场景之一。员工需要能够创建任务，详细描述任务

SameX-4869·2025-03-23 16:07

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。

芯作者·2025-03-23 14:21

反激式开关电源芯片是什么？如何对反激开关电源mos管选型？

与之相对的是“正激”式开关电源，当输入为高电平时输出线路中串联的电感为充电状态，相反当输入为高电平时输出线路中的串联的电感为放电状态，以此驱动负

TaidL·2025-03-23 14:17

PX4飞控之位置控制（1）整体架构

位置控制是无人机飞控的核心算法之一，一方面根据commander中的flag标志位和Navigator中提供的航点信息进行控制（自主模式下），另一方面得到期望姿态角（setpoint）的四元数信息，给到姿态控制模块进行姿态控制。本文重点PX4飞控的位置控制的代码整体架构（mc_pos_control）,具体的控制算法将在后续文章中陆续奉上。位置控制模块的主函数：task_main()1.订阅结构体

Felix_ZL·2025-03-23 13:40

Ubuntu18.04之网络配置+域名配置+软件源配置+ssh免密登陆

网络配置ubuntu18.04网络配置较之前版本有较大改动，它弃用了/etc/networks/interface配置，真正的网络配置是在/etc/netplan/xxx.yaml中生效查看当前系统网口连结状态，使用ipa查看对应网口，如果状态不是down而是up,则选择改网口进行配置编辑/etc/netplan/xxx.yaml#注意，如果每个配置后面有内容，则:号后面需加一个空格，再加入自己的

那记忆微凉·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Spring Boot 项目 90% 存在这 15 个致命漏洞，你的代码在裸奔吗？

文章首发公众号【风象南】SpringBoot作为一款广泛使用的Java开发框架，虽然为开发者提供了诸多便利，但也并非无懈可击，其安全漏洞问题不容忽视。

风象南·2025-03-23 11:33

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

停止过度提示：为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹

近年来，“过度提示”现象逐渐引发热议，与之相对的，短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。

大模型之路·2025-03-23 08:10

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。

Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果

算法探索者·2025-03-23 08:08

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

关键词：同时相似对角化；Matlab；程序矩阵对角化是重要的数学方法，但因其计算过程繁琐，人们往往望之生畏，尤其是多个矩阵同时对角化问题，因此本文设计出判断及计算两个复矩阵能否同时相似对角化的Matlab

weixin_39870664·2025-03-23 08:34

《代码拯救世界》

《代码拯救世界》第一章：神秘的黑客组织“全球多个银行系统遭受黑客攻击，资金被大量转移，损失高达数十亿美元……”新闻播报员的声音在办公室里回荡，小陈的手心已经捏出了汗。

可问可问春风·2025-03-23 07:02

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。

TGITCIC·2025-03-23 07:02

【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓

基于Ionic+Vue+CapacitorPlugins的国内安卓开发生态和技术现状，结合跨平台框架特性与国内实际环境，以下是综合分析：一、技术成熟度评估1.核心优势跨平台开发效率Ionic提供预制的UI组件库（如卡片、列表、表单），结合Vue的响应式数据绑定，可快速构建80%以上的基础功能界面，开发效率比原生开发提升约40%。典型场景：企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa

ThinkPet·2025-03-23 07:29

【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发

ThinkPet·2025-03-23 07:28

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner

大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500，数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-

大柠丶·2025-03-23 05:32

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

学习记录之游标翻页实现

游标翻页本方案参考mallchat实现一.深翻页问题普通翻页前端一般会有个分页条。能够指定一页的条数，以及任意选择查看第几页,假设我们想查询第11页的内容传递过来的参数为:pageNo=11，pageSize=10对应的sql查询为:select*fromtablelimit100,10其中100代表需要跳过的条数，10代表跳过指定条数后，往后需要再取的条数。假设翻页到1w条,那我们要先扫描到这1

sjsjsbbsbsn·2025-03-23 04:54

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。

oioz·2025-03-23 04:52

Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装

Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的，不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda

Netceor·2025-03-23 04:50

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

JVM常用概念之编译器黑洞

问题JMH如何避免微小基准测试中的不会运行的代码的消除工作？是否有隐式或显式编译器支持？基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。例如，如果存在任何人都无法观察到的计算，则可以将其视为“不会运行的代码”并将其删除。这通常是一件好事，直到你运行基准测试。在那里，你想要计算，但你不需要结果。本质上，你观察基准测试所占用的“资源”，但没有简单的方法可以与编译器争论这一点。比如下面的测试用例，该方法中只涉及到

剑海风云·2025-03-23 02:10

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。云端依赖：需联网运行，集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性：闭源且采用邀请制，二手市场邀请码溢价至数万

天机️灵韵·2025-03-23 02:38

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

负载均衡策略之轮询策略

本文转自:https://mozillazg.com/2019/02/load-balancing-strategy-algorithm-weighted-round-robin.html#hidround-robin,尊重原创前言:本文简单介绍一下轮询(RoundRobin)这个负载均衡策略。轮询选择(RoundRobin):轮询选择指的是从已有的后端节点列表中按顺序依次选择一个节点出来提供服务

Time-Traveler·2025-03-23 01:00

CAD二次开发之图纸特性字段AcDbDatabaseSummaryInfo

一、CAD接口类AcDbDatabaseSummaryInfo接口函数acdbGetSummaryInfo(pDb,pSum);addCustomSummaryInfo(key,value);acdbPutSummaryInfo(pSum);二、使用方法1.实现功能：在一张图纸中定义好字段，插入到另外一张图中，对应的字段会更新值。原图纸需要将对应位置写入字段的表达式例如%%%%%%%%新图纸在创建

我的sun&shine·2025-03-23 01:27

python之pyttsx3实现文字转语音播报

1.pyttsx3是什么pyttsx3是Python中的文本到语音转换库，可以实现文本的朗读功能。2.pyttsx3的安装pipinstallpyttsx33.pyttsx3的demoimportpyttsx3pyttsx3.speak("Areyouok?")pyttsx3.speak("最近有许多打工人都说打工好难")戴上耳机直接跑即可。是不是很简单！那如果我们想对读音的速率，中英文问题进行自

l8947943·2025-03-23 00:25

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。

秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练

2401_87555420·2025-03-22 23:48

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之EfficientViTYOLOv8

HABuo·2025-03-22 23:18

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