训练分类器

tf.Keras (tf-1.15)使用记录4-model.fit方法及其callbacks参数

model.fit()方法是TensorFlowKeras中用于训练模型的核心方法。

普通攻击往后拉·2025-02-03 07:32

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战

Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,

AI天才研究院·2025-02-03 06:19

谷歌Gemini1.5火速上线：MoE架构，100万上下文

Gemini1.5建立在谷歌基础模型开发和基础设施的研究与工程创新的基础上，包括通过新的专家混合(MoE)架构使Gemini1.5的训练和服务更加高效。

AI生成曾小健·2025-02-03 06:18

代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯（进阶）

一、完全背包问题相较于01背包，完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次，遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intN,V;cin>>N>>V;vectorweight(N+1,0);vectorvalue(N+1,0);for(inti=0;i>weight[i]>>value[i];}vec

jiegongzhu3z·2025-02-03 05:15

【TIMM应用】timm加载模型create_model，使用本地预训练模型

timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式，从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表

pen-ai·2025-02-03 03:29

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

技术原理：基于自回归框架，采用三阶段训练策略，

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

【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

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

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

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

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

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

【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

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

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

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

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

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

通过实操案例，展示了如何使用Python和PyTorch进行模型构建、训练和评估，包括数据预处理和性能评价。结果证实Transformer模型能有效预测股价，但需注意过拟合和数据量问题。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

[250125] DeepSeek 发布开源大模型 R1，性能比肩 OpenAI o1 | 希捷推出高达 36TB 的硬盘

主要亮点：开源模型，MIT许可证：DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户自由使用、修改、分发，甚至商用，并允许通过蒸馏技术基于R1训练其他模型。

x-cmd·2025-02-02 09:13

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。

qwmb919·2025-02-02 07:25

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder

kakaZhui·2025-02-02 07:54

ChatGPT的150个角色提示场景实测（13）健身教练

我将为你提供一个希望通过体能训练变得更健康、更强壮、更健康的人所需要的所有信息，而你的职责是根据这个人目前的体能水平、目标和生活习惯，为其制定最佳计划。

earthzhang2021·2025-02-02 06:23

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

蓝桥杯——入门训练

.Fibonacci数列if(n==1){return1;}if(n==2){return2;}intvalue[]=newint[4];value[1]=1;value[2]=1;for(inti=3;im?result-m:result);}returnvalue[n&3];}在这里插入代码片实现求第n个斐波那契数列数并模m2.求圆的面积java中Π的为Math.PI，并且结果保留n位小数，S

Luvsic·2025-02-02 02:58

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

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