训练技巧第3页

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

深入探索C++标准库与模板元编程的奥秘与实用技巧

一、引言侯捷老师作为C++领域的权威专家，其课程不仅深入浅出地讲解了C++的基础知识，更引领我们探索了C++的深层奥秘。本文将围绕侯捷老师的C++系列课程，分享对C++标准库及模板元编程的深入理解与学习心得。二、C++标准库的强大之处在侯捷老师的课程中，我们深入了解了C++标准库的强大与实用。标准库中的算法、容器、迭代器等，为我们的编程工作提供了极大的便利。特别是STL（Stand

爱编程的Loren·2025-03-10 11:24

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

前言本篇文章主要讲解如何使用组合式函数（Composables）来封装Echarts，提供一套可复用、易维护的图表解决方案在这里你能够学到Echarts封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是

·2025-03-10 09:40

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

Android View 设置背景方式全解析

本文将从多个维度深入探讨AndroidView设置背景的方式，包括XML配置、代码动态设置、不同Drawable类型的使用、高级技巧等，并结合源码分析和实际案例给出最

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。

m0_57781768·2025-03-10 06:43

你不知道的 C++ 类型转换技巧：如何安全高效地使用 static_cast、dynamic_cast、const_cast ？

大家好，我是小康。前言：你是不是曾经在C++中遇到过“类型转换”的问题，看到一堆转换函数和符号，搞得一脸懵？放心，今天我就来给你们把这个看似高深的概念讲清楚。无论你是C++新手，还是有点经验的小伙伴，今天这篇文章一定让你轻松掌握C++的类型转换。我知道，你可能在想：类型转换不就是把一个类型变成另一个类型吗？对，没错，但是这其中有很多小细节需要注意。今天我们就从最基础的内容开始，一步步深入，逐渐学会

·2025-03-10 05:36

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

PTA编程题：个位数统计

个位数统计问题描述思路分析详细步骤关键点复杂度分析参考代码（C语言）代码分析程序的核心逻辑关键技巧问题描述思路分析输入格式：输入一个正整数N，它可以包含最多1000位数字。

凭君语未可·2025-03-10 04:54

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

Android 应用中的 Fragment 状态保存技巧

在Android应用开发中，Fragment是非常常用的组件。特别是在处理用户界面（UI）的不同部分时，Fragment能帮助我们创建模块化和灵活的界面设计。然而，在使用Fragment时，如何有效地保存和恢复Fragment的状态是个常见问题。本文将通过一个实际的例子，探讨如何在Android应用中保存HistoryFragment的状态，以避免每次用户访问时重新创建。背景介绍假设我们有一个An

t0_54coder·2025-03-10 03:20

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

Shell 编程：生成随机数与字符串的高效技巧

在Shell编程中，生成随机数与随机字母是一项非常常见的操作，尤其是在涉及到密码生成、令牌生成或者测试中。下面，我们将介绍几种常见的生成随机数和随机字符串的方式，并且逐步解析每一种方法的原理和应用场景。1.使用$RANDOM生成简单的随机数echo$(($RANDOM%10))解释：$RANDOM是Bash中的一个内置变量，用于返回一个0到32767之间的随机整数。$(($RANDOM%10))是

vortex5·2025-03-10 00:00

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

Vscode编辑器：解读文件结构、插件的导入导出、常用快捷键&配置技巧及其常见问题的解决方案

一、文件与文件夹结构1.文件结构文件名作用.babelrc配置Babel编译选项，指定代码转译规则。.editorconfig定义项目代码格式规范，如缩进风格和空格数量等。.eslintignore列出ESLint忽略的文件或文件夹。.eslintrc.js配置ESLint的规则和插件。.gitignore列出Git忽略的文件或文件夹。.postcssrc.js配置PostCSS插件和选项。ind

我是苏苏·2025-03-10 00:24

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章

mumux183·2025-03-10 00:53

Java基础语法以及面试技巧（三）

Java流程控制核心指南（面试重点）上期面试题解答上文链接：https://blog.csdn.net/weixin_73492487/article/details/1461290581.i++与++i的实现原理区别？2.短路运算符的实际应用场景？3.如何不用临时变量交换两个整数？1.i++与++i的实现原理区别？答：字节码层面，i++先加载值再自增，++i先自增再加载值2.短路运算符的实际应用

self-discipline634·2025-03-09 23:46

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

ArcGIS小技巧—坐标系匹配

坐标系：（CoordinateSystem）：在一些书籍和软件中也叫做空间参考，简单来说，有了坐标系，我们才能够用一个或多个“坐标值”来表达和确定空间位置。没有坐标系，坐标值就无从谈起，也就无法描述空间位置。那么在我们地理信息系统中，或者说GIS的主流软件中（例如Arcgis中）我们常看到就是两类坐标系，分别是1、地理坐标系（GeographicCoordinateSystem）2、投影坐标系（P

梧桐GIS·2025-03-09 22:40

代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II

Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.

心爱心爱·2025-03-09 22:34

使用DeepSeek来构建LangGraph Agent

随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

乔巴先生24·2025-03-09 21:59

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

【2024】LeetCode HOT 100——技巧

目录1.只出现一次的数字1.1C++实现1.2Python实现1.3时空分析2.多数元素2.1C++实现2.2Python实现2.3时空分析3.颜色分类3.1C++实现3.2Python实现3.3时空分析4.下一个排列4.1C++实现4.2Python实现4.3时空分析5.寻找重复数5.1C++实现5.2Python实现5.3时空分析1.只出现一次的数字原题链接：136.只出现一次的数字只需注意到

「已注销」·2025-03-09 21:25

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

第十八篇 SQL优化之逻辑结构：用仓库管理员思维优化数据库

目录摘要：像管理仓库一样理解数据库一、新手必看：从零搞懂逻辑结构（极简步骤）1.1货架管理（Block）：你的第一个优化操作1.2货架区规划（Segment与Extent）：避免仓库碎片化二、进阶技巧：

随缘而动，随遇而安·2025-03-09 18:00

监听 RabbitMQ 延时交换机的消息数、OpenFeign 路径参数传入斜杠无法正确转义

而我们在RabbitMQ的控制台却可以发现延时交换机的消息数，所以其开放的http-api里存在我们需要的数据，通过抓包可得：而我们查看这个包，构造请求（抓包+分析的技巧这里不做介绍）当然你完全可以去

s:103·2025-03-09 16:14

OpenAI O1在跨语言生成中的应用：从多语言处理到文化适应性

全文目录：开篇语前言目录1.OpenAIO1的多语言生成技术概述O1模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作

喵手·2025-03-09 16:40

【GPT入门】第10课 FunctionCalling介绍

其训练数据无法涵盖世间所有信息，尤其是在垂直领域以及非公开数据方面，必然存在缺失。另一方面，大模型难以掌握最

*星星之火*·2025-03-09 16:09

Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task02学习笔记

授人以鱼不如授人以渔，你可以从中学大模型的提问技巧来实现快速学习，学会如何制作一个话剧连环画。‘自其不变者而观之，则物与我皆无尽也’，拥抱AI、学习AI、运用AI解决各种变化的问题，一起加油！！

流火_授衣·2025-03-09 15:06

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

深度解析DeepSeek：从技术架构到实战应用

在2025年人工智能领域竞争白热化的今天，DeepSeek以其超低训练成本（仅为GPT-4o的1/20）和业界领先的推理能力，成为全球开发者关注的焦点。

YY...yy·2025-03-09 15:33

代码随想录算法训练营第三十九天 | 198.打家劫舍 213.打家劫舍II 337.打家劫舍 III

198.打家劫舍力扣题目链接(opensnewwindow)你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1

超人不会飞flying·2025-03-09 14:58

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

HarmonyOS NEXT组件深度全解：十大核心组件开发指南与实战

文章目录引言：组件化开发的未来趋势第一章：基础UI组件精要1.1Button：交互设计的基石1.1.1多态按钮实现1.1.2高级特性1.2Text：文字渲染的进阶技巧1.2.1富文本混排1.2.2性能优化第二章

北辰alk·2025-03-09 13:50

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

Manus：颠覆 AI 代理的新时代

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Manus，这款突破性的AI代理，近期在科技界掀起了巨大波澜。

·2025-03-09 12:10

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