训练人脸对比第19页

AI模型升级版0.02

根据您的需求，我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码，该模型可以在Windows上运行，并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。

pps-key·2025-02-03 02:51

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

蚝油菜花·2025-02-03 02:18

【代码随想录训练营】【Day01】第一章｜数组｜数组理论基础｜704.二分查找｜27.移除元素

数组理论基础数组是在编程中非常常见的数据存储结构，主要有以下几个特点：数组的存储地址是一片连续的空间数组中存储的元素都是相同类型的修改数组中某一元素的值时，只能覆盖（重新赋值）更多有关数组的理论基础可查阅：《代码随想录》数组理论基础704.二分查找题目详细：LeetCode.704注意：二分查找对数据样本有明确的要求，即数组中的元素是有序的，所以在今后遇到类似于“在有序的数据样本中查找某一目标数据

蚝油菜花·2025-02-03 02:48

kimi o1和deepseek o1对比，非常直观！

kimio1和deepseeko1对比，非常直观！

AI生成曾小健·2025-02-03 02:46

【代码随想录训练营】【Day03】第二章｜链表｜链表理论基础｜203.移除链表元素｜707.设计链表｜206.反转链表

链表理论基础链表的结构类似于一串珠子，每一颗珠子就相当于链表上的一个节点；每一个节点则由数据域和指针域构成，数据域用于存放数据，指针域用于指向其它一个节点或空节点（链表尾部）。链表与数组的主要区别在于：数组是在内存中是连续分布的，但是链表在内存中不是连续分布的。数组在定义的时候，长度就是固定的，如果想改动数组的长度，就需要重新定义一个新的数组。链表的长度是不固定的，可以进行动态增删，适合数据量不固

蚝油菜花·2025-02-03 02:45

代码随想录训练营Day3|Leetcode 203.移除链表元素 Leetcode 707.设计链表 Leetcode 206.反转链表

编程语言：C#链表定义*publicclassListNode{*publicintval;*publicListNodenext;*publicListNode(intval=0,ListNodenext=null){*this.val=val;*this.next=next;*}*}Leetcode203.移除链表元素题目链接：203.移除链表元素-力扣（LeetCode）题意：删除链表中等于

?��??·2025-02-03 01:44

DeepSeek-V2：强大、经济、高效的专家混合语言模型

//gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-V2项目介绍DeepSeek-V2是一款强大的专家混合（Mixture-of-Experts,MoE）语言模型，以其经济高效的训练和推理能力著称

乌芬维Maisie·2025-02-03 01:12

DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别

目录1.各个模型架构2.训练方式3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1：未明确有特殊架构说明，但属于推理模型，可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化

fpga和matlab·2025-02-03 01:12

基于face_recognition的人脸识别

#北极星star·2025-02-03 01:07

Java并发：ReentrantLock原理、应用与优秀实践

Java并发：ReentrantLock原理、应用与优秀实践ReentrantLock的基本概念及与synchronized的对比分析深入理解ReentrantLock的工作原理和内部机制ReentrantLock

master_chenchengg·2025-02-03 00:04

云计算服务模式全面解析

目录引言IaaS(基础设施即服务)PaaS(平台即服务)SaaS(软件即服务)三种模式的对比选择建议结语1.引言©ivwdcwso(ID:u012172506)随着信息技术的快速发展,云计算已成为企业数字化转型的重要推动力

ivwdcwso·2025-02-03 00:30

云计算部署模式全面解析

目录引言公有云私有云混合云三种部署模式的对比选择建议未来趋势结语1.引言随着云计算技术的快速发展,企业在选择云部署模式时面临着多种选择。

ivwdcwso·2025-02-02 23:54

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

在生成对抗网络中，生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。

·2025-02-02 22:14

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

AI大模型部署：Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？

前言近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。Ollama：简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂，即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型，并提供便捷的命令行界面进行管理

大模型部署·2025-02-02 21:11

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。

萌萌哒240·2025-02-02 21:10

【实战篇】Android安卓本地离线实现视频检测人脸

实战篇Android安卓本地离线实现视频检测人脸引言项目概述核心代码类介绍人脸检测流程项目地址总结引言在当今数字化时代，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安防监控、门禁系统、移动支付等。

我的青春不太冷·2025-02-02 20:06

穷人为什么生活的很艰难？

这关于你的体能天赋，长时间的体能训练，以及你的技巧设计，如配速，呼吸调整，跑步姿势，营养补给，心理调整，赛前

北纬文公子·2025-02-02 20:03

为什么要构建知识体系？

这是一个很大的话题，知乎和分答上不少人都提问过这个问题，可见也是一个相对比较普遍的话题。总结下来大概有六个步骤：目标、获取、提炼、输出、聚合、扩充。

linkingfei·2025-02-02 20:32

开发、训练、部署全链路深度解析！

人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。

和老莫一起学AI·2025-02-02 19:58

【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现

LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时，LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统，以适应不同的训练需求和环境。

啵啵啵啵哲·2025-02-02 19:28

TFT（Thin-Film Transistor，薄膜晶体管）和OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）

以下是两者的对比分析：一、技术原理TFT显示屏属于LCD（液晶显示）的一种增强技术，通过薄膜晶体管控制每个像素的液晶分子排列，调节背光源的透光量。需要背光层（如LED背光）提供光源，液晶层负责遮

LS_learner·2025-02-02 19:25

什么是“知识蒸馏”

知识蒸馏是一种将大型预训练模型(教师模型)的知识转移到较小模型(学生模型)的技术。这种方法不仅能保留原有模型的性能，还能显著降低模型的复杂度和计算需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。知识蒸馏

清风AI·2025-02-02 19:55

isaac gym 和 legged gym 环境搭建记录

今天使用fanziqi大佬的rl_docker搭建了一个isaacgym下的四足机器人训练环境，成功运行leggedgym项目下的例子，记录一下搭建流程基础配置OperatingSystem:Ubuntu22.04.5LTSKernel

咋学都不累zgc·2025-02-02 19:24

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform

eso1983·2025-02-02 18:22

LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-02-02 18:21

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。

李建军·2025-02-02 17:42

Java 核心与应用：Java 泛型编程

1.1.1泛型的使用场景1.1.2类型安全演进史1.2泛型的优势1.2.1泛型与普通代码的对比2.类型擦除与桥接方法2.1类型擦除机制2.1.1类型擦除示例2.2桥接方法2.2.1桥接方法示例3.泛型通配符与

星核日记·2025-02-02 17:40

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

用Python编写桌面应用GUI的几种框架对比

1.PythonGUI框架概述1.1PythonGUI开发的重要性在现代软件开发中，图形用户界面（GUI）是用户与应用程序交互的主要方式。一个直观、易用的GUI可以极大地提升用户体验，使得应用程序更加受欢迎和易于使用。Python作为一种广泛使用的编程语言，其强大的生态系统和丰富的库支持使得开发者能够轻松创建功能丰富的GUI应用程序。PythonGUI开发的重要性体现在以下几个方面：用户体验：良好

我就是全世界·2025-02-02 16:06

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。

BugNest·2025-02-02 16:03

axios如何利用promise无痛刷新token

目录需求需求解析实现思路方法一：方法二：两种方法对比实现封装axios基本骨架instance.interceptors.response.use拦截实现问题和优化如何防止多次刷新token同时发起两个或以上的请求时

前端贾公子·2025-02-02 16:32

【数据库】MongoDB深度解析与Python操作指南：从安装到实战操作全覆盖

目录前言一、MongoDB的特点二、Mongo的核心概念三、MongoDB的优劣势四、使用场景五、MongoDB与其他数据库的对比六、如何安装MongoDB七、数据库指令操作（一）基本数据库操作（1）连接

易辰君·2025-02-02 15:31

Sqoop 支持 ORC 文件格式

与RCFile对比，ORC文件格式有很多优点：每个Task只输出一个文件，降低NameNode的负载。

吃鱼的羊·2025-02-02 15:27

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大

飞Link·2025-02-02 15:26

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线

无水先生·2025-02-02 14:51

什么是LLM？看这一篇就够了！

大语言模型介绍什么是大语言模型（LLM）通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M

Python程序员罗宾·2025-02-02 14:50

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。

2401_84239830·2025-02-02 13:41

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

深入理解动态代理：JDK动态代理与CGLIB动态代理

本篇文章将详细介绍这两种动态代理的概念、实现方式、应用场景，并进行对比分析。1.什么是动态代理？

捕风捉你·2025-02-02 11:33

【产品经理修炼之道】-一文搞懂微服务架构

文章从微服务架构的引入和发展讲起，详细对比了传统单体应用与微服务的差异，并探讨了微服务架构的具体特征。进一步，文章阐释了SOA与微服务的区别，并提供了微服务架构实践的指导，包括设计模式和应用案例。

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 11:30

实现使用K210单片机进行猫脸检测，并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作

要实现使用K210单片机进行猫脸检测，并在检测到猫脸覆盖屏幕50%以上时执行特定操作，以及通过WiFi上传图片到微信小程序，并在微信小程序中上传图片到开发板进行训练，可以按照以下步骤进行：1.硬件连接确保

max500600·2025-02-02 11:27

【产品经理修炼之道】-美国支付清算体系介绍

通过对比中国支付清算体系，文章还将分析美国体系的优势和创新之处，为跨境支付和国际金融合作提供参考。前段时间分别介绍了“中国支付清算体

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 10:53

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

PyTorch 官方文档中文版本

文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。

圣心·2025-02-02 10:49

提升表达技巧，让你的努力不被辜负

找准时机提高交谈成功率避免语义含糊，保持逻辑顺序选择合适话题，保持谈话顺利进行学会化解尴尬和矛盾及时补救口误，运用自嘲和岔换话题站在对方角度，以情动人，宽容待人增强说服力掌握说服姿势、声调和技巧运用比喻、对比和激将法

lichunericli·2025-02-02 09:47

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