训练技巧第2页

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

主题一：《编程小白必看！在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython成为2025现象级学习工具？▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成

程之编·2025-03-11 09:39

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

全面掌握C#多线程编程：核心机制、高级技巧与性能调优

在C#中，多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。以下是更深入的技术解析：一、线程与操作系统内核的交互1.线程的底层实现用户模式线程（User-ModeThreads）：由CLR管理，轻量级但无法利用多核，依赖协作式调度（如async/await中的状态机）。内核模式线程（Kernel-ModeThreads）：由操作系统调度，支持抢占式多任务，每个C#T

Ro小陌·2025-03-11 09:35

ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移：详细步骤与技巧

在地理信息系统（GIS）领域，ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。随着技术的不断进步，Esri公司推出了ArcGISPro，这款新一代的GIS软件以其更强大的功能、更高效的性能和更直观的用户界面，逐渐成为行业内的新宠。然而，对于许多已经习惯了传统ArcGIS的用户来说，如何将以往制作的ArcGIS工程文件顺利迁移到ArcGISPro中，成为了他们亟待解决的问

白水先森·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

本文将介绍其中几大核心组件和框架，包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM，以及其他相关工具和方法，展示它们在训练效率

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

VScode使用小技巧

代码片段快捷键设置设置位置：文件—首选项—用户代码片段----搜javaScript,进入JavaScript.json,自定义快捷键（setting→ConfigureUserSnippets→JavaScripts.json）例：log快速输入console.log()"Printtoconsole":{"prefix":"log","body":["console.log('$1')"],"

前端CV攻城狮·2025-03-11 07:46

Http状态码

状态码分类状态码分类1XX信息提示2XX成功3XX重定向4XX客户端错误5XX服务端错误小技巧：假如你看到一个状态码518，你并不知道具体518是什么意思。

前端CV攻城狮·2025-03-11 07:15

《Windows命令提示符（CMD）函数全解析与应用研究》

文章详细解析了CMD的基本命令、批处理脚本编写技巧以及高级功能，包括网络命令、系统管理命令和磁盘管理命令。通过实际案例研究，展示了CMD在系统管理、网络配置和自动化任务中的广泛应用。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-11 07:45

QT元对象系统的用法技巧

这里介绍一些QT元对象系统的用法技巧.声明对象属性一个类的属性通

码农飞飞·2025-03-11 06:43

学睿德毅育贤才，AI 剪辑绽华彩

“小白AI短视频训练营”,恰似一把钥匙,为零基础学员开启AI短视频创作的大门。在这里,学员能够借助AI技术,探索记录生活的全新视角,以独特的剪辑手法展现生活的精彩

互联网之声·2025-03-11 06:13

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

微调指在预训练大模型（如GPT-3.5、LLaMA）的基础上，使用特定领域的数据进行二次训练，使模型适应新任务或领域需求。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

程序员如何利用 AI 辅助编程，提升效率并摆脱 996

——从AI编程助手到高效提示词技巧在过去，程序员遇到问题时，会优先选择Google、StackOverflow、必应、百度等搜索引擎。然而，AI的崛起正在改变这一模式。

fxrz12·2025-03-11 04:27

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍大家好，在软件开发的学习过程中，设计模式一直是个重难点，尤其是单例模式，看似简单，实则蕴含诸多细节和技巧。

一杯年华@编程空间·2025-03-11 04:24

Python批量Word转PDF神器，让你从此轻松转换文档！

不用担心，今天我们就来分享一个Python小技巧，让你在批量转换文档时再也不用抓狂！为什么需要批量Word转PDF？

码无止尽·2025-03-11 04:23

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

##技术背景介绍Replicate是一个平台，可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比，Replicate提供了简单的API接口，使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。

fgayif·2025-03-11 04:50

如何使用Webpack打包React项目？

环境搭建2.1初始化项目2.2安装依赖3.配置Webpack3.1关键配置说明4.Babel配置5.项目结构示例6.开发和生产环境优化6.1开发环境6.2生产环境7.调试和常见问题7.1常见问题7.2调试技巧

几何心凉·2025-03-11 04:17

程序员提示词使用指南：从入门到精通的Prompt技巧

在当今的编程世界里，编写高效、简洁的代码一直是每个程序员追求的目标。但随着AI技术的发展，程序员们有了新的“武器”——Prompt提示词。Prompt，即提示词，是指在编程过程中，给AI模型提供的指令或问题，以便获得所需的代码或答案。今天，我们就来详细探讨一下如何从入门到精通地使用Prompt提示词，帮助你在编程过程中事半功倍。首先，我们来了解一下Prompt的基础知识。一、什么是Prompt提示

shandianfk_com·2025-03-11 03:42

这些硬核技巧让你效率翻三倍

凌晨三点的深圳华强北依然灯火通明，老王调试着双卡4090服务器上的DeepSeekR1模型，屏幕上跳动的代码像夜空中闪烁的星群。他刚用这个开源神器重构了公司积压三个月的遗留系统，此刻正喝着浓茶感叹——原来AI不是取代程序员，而是让我们从重复劳动中解放出来，去做真正创造性的工作。最近圈子里都在疯传DeepSeek的魔幻操作：微软悄悄把它集成进Copilot当备胎，Meta连夜开会讨论要不要引进，连东

·2025-03-11 03:09

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

R 基础运算

本文将详细介绍R中的基础运算，包括数值运算、逻辑运算、字符串运算等，旨在帮助读者快速掌握R的基础运算技巧。数值运算R中的数值运算主要包括加法、减法、乘法、除法、乘方等。

froginwe11·2025-03-11 00:21

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化，并且需要在BIOS中开启虚拟化技术，因为WSL2基于hyper-V，查看是否开启虚拟化：按住Windows+R输入cmd打开命令行，输入systemin

吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

在Ubuntu系统下部署大语言模型

前言在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。

脱泥不tony·2025-03-10 22:39

这些实战技巧让你少走三年弯路

最近路过公司茶水间，总能听见同事在聊DeepSeek。这个让两会代表们CPU烧掉的AI新贵，不仅被王毅部长点名表扬，更在程序员圈子里掀起了技术狂欢。记得上周帮朋友调试代码时，他神秘兮兮地说："现在不搞DeepSeek，就像三年前没学Vue.js，要被时代抛弃喽！"要说DeepSeek最让人惊艳的，还得数它开源的那套"全家桶"。去年给某创业公司做技术咨询时，他们光买英伟达H100就花了七位数预算。现

·2025-03-10 22:02

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

Java程序员教你春招如何一击即中

小韩学长yyds·2025-03-10 20:52

Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems

为了减少训练开销，利用了毫米波信

No_one-_-2022·2025-03-10 20:21

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU实验环境即开即用✅行业头部企业实战案例库（附完整代码）一、基础篇：快速搭建微调环境（免费技巧

竹木有心·2025-03-10 19:16

2025最新Linux系统深度优化指南：20个核心技巧与实战案例解析

emmm形成中·2025-03-10 19:15

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。

AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

程序员效率革命：DeepSeek深度使用手册与实战技巧全揭秘

最近在技术社区里总能看到DeepSeek的身影，让我想起去年那个加班到凌晨三点的项目——当时为了调试分布式系统中的异步任务，整个团队在会议室里对着满墙的报错日志抓耳挠腮。直到后端老张突然掏出DeepSeek的实时监控模块，那些原本像天书一样的日志突然就变得脉络清晰起来。今天的程序员工具箱里，这个来自中国的AI开发平台正在掀起一场静悄悄的效率革命。刚接触DeepSeek时，我和很多同行一样，以为它就

·2025-03-10 18:29

Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本）

为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实

境心镜·2025-03-10 18:05

手把手教你玩转DeepSeek大模型的5个实战技巧

上个月在克拉玛依云计算产业园，我亲眼见到值班工程师用DeepSeek-R1大模型自动生成油田设备监测报告，原本需要3小时的工作现在10分钟就能完成。这让我突然意识到，这个刷爆朋友圈的AI工具，已经悄悄改变了程序员的工作方式。今天就跟大家聊聊，怎么让这个"代码外挂"真正成为你的生产力加速器。最近广东15个城市的政务系统集体升级，背后的秘密武器就是DeepSeek大模型。深圳程序员48小时完成全栈适配

·2025-03-10 18:59

这些隐藏技巧让你少走弯路

昨天凌晨三点，我盯着屏幕上死活调不通的接口文档，咖啡杯在桌角堆成金字塔。就在即将砸键盘的前一刻，突然想起同事老王推荐的DeepSeek。没想到这个看似普通的工具，竟让我半小时就定位到了跨域请求的配置错误。看着窗外泛起鱼肚白的天际线，突然意识到——程序员与Bug的战争，可能就差一个好工具的距离。很多新手容易把DeepSeek当作高级版搜索引擎，其实它的代码理解能力堪比资深架构师。上周帮实习生小张排查

·2025-03-10 18:58

你好，我是冴羽，我写了一套《前端大佬成长之路》

包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验，让大家少走一些弯路，节省一些时间。

·2025-03-10 18:23

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

探索 Java 中的线程池自定义技巧：高效、灵活地管理并发任务！

文章目录为什么需要自定义线程池？1.基本步骤：使用`ThreadPoolExecutor`构建线程池2.合理设置核心线程数与最大线程数实例：创建一个适合IO密集型任务的线程池3.选择合适的任务队列实例：使用`ArrayBlockingQueue`防止任务过多时占用过多内存4.巧妙利用线程工厂自定义线程5.选择合适的拒绝策略实例：使用`CallerRunsPolicy`降低拒绝任务的发生6.监控线程

魔道不误砍柴功·2025-03-10 16:24

计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出

计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出一、答辩前的充分准备：技术与内容的“双向打磨”1.吃透项目，技术实现了然于胸计算机毕设的核心在于技术逻辑与系统设计的合理性。

源码姑娘·2025-03-10 16:52

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。

肆——·2025-03-10 15:17

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

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