训练技巧

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。
LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

6miu盘搜的使用方法

本文将为新手用户详细介绍6miu盘搜的使用方法,包括搜索技巧和文件管理方法等。一、基本搜索打开6miu盘搜网站,在搜索框中输入关键词,点击搜索按钮或按回车键即可开始搜索。
亿欧科技·2025-03-09 11:03

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型****六、使用预训练的
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

【设计原则】接口隔离原则：打造高效可维护的代码架构

接口隔离原则（ISP）深度解析与实践指南一、原则定义二、问题场景分析典型反模式："胖接口"违反ISP的危害三、解决方案实施步骤1.接口拆分策略2.重构过程示例3.组合接口技巧四、C#语言特性支持1.显式接口实现
OpenSeek·2025-03-09 10:02

GPU编程实战指南01：CUDA编程极简手册

目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.
anda0109·2025-03-09 09:20

DeepSeek-R1 671B VS DeepSeek V3，搭建和部署各自架构都需要什么样的硬件条件和成本? R1跟V3对比有何优劣,哪个更适合?

一、DeepSeek-R1671B技术全景透视DeepSeek-R1671B的B指的是训练参数的单位billion（十亿）同理1.5b=15亿,7b=70亿1.1参数规模与架构创新参数规模：6710亿参数
寒鸦xxx·2025-03-09 09:44

LLM大模型安全概述

,AI)模型通用理解和生成能力的同时，也带来了前所未有的安全风险.大模型的能力与风险生成式大模型因其强大的智能能力和巨大的应用潜力吸引了众多研究者和企业的关注.从智能能力的角度来看，研究人员观测到：当训练数据和参
LLM教程·2025-03-09 06:06

Python 工匠：使用数字与字符串的技巧

序言这是“Python工匠”系列的第3篇文章。数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型，它是我们通过代码连接现实世界的基础。在Python里有三种数值类型：整型（int）、浮点型（float）和复数（complex）。绝大多数情况下，我们只需要和前两种打交道。整型在Python中比较让人省心，因为它不区分有无符号并且永不溢出。但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样，依然有着精度问题，经常让很多刚进入
腾讯蓝鲸智云·2025-03-09 06:03

2025寒假天梯训练7

7-8古风排版-2025寒假天梯赛训练7（2223届）思路：pta风格模拟题。
osir.·2025-03-09 06:26

代码随想录算法训练营第 42 天 |LeetCode 188.买卖股票的最佳时机IV LeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期 LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费

代码随想录算法训练营Day42代码随想录算法训练营第42天|LeetCode188.买卖股票的最佳时机IVLeetCode309.最佳买卖股票时机含冷冻期LeetCode714.买卖股票的最佳时机含手续费目录代码随想录算法训练营前言
HIT最菜电控·2025-03-09 05:19

代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105从前序与中序遍历序列构造二叉树

代码随想录算法训练营Day16代码随想录算法训练营第16天|LeetCode112路径总和LeetCode113路径总和iiLeetCode106.从中序与后序遍历序列构造二叉树LeetCode105.
HIT最菜电控·2025-03-09 05:49

2025天梯训练1

PTA|L3-1直捣黄龙30分思路：多关键字最短路，同时还要记录最短路径条数。typedefstructnode{intfrom,d,pass,kl;booloperatorx.d;if(pass!=x.pass)returnpassha;unordered_mapantHa;intenemys[205];intidx=0;vector>vct[205];intdis[205];//到达i城镇的最
osir.·2025-03-09 05:18

前端日常总结与实战技巧-4

数值精度丢失如果数值过长，会造成精度丢失，前端用任何转换处理都会造成精度丢失问题。例如下图中的数值转字符串，最后得出的结果精度还是丢失所以最好是原始值就是字符串，这样精度才不会丢失reduce实现累加最简单的累加：leta=[3,4,5];letsum=a.reduce((accumulator,currentValue)=>accumulator+currentValue);console.lo
·2025-03-09 04:32

PythonGUI编程从入门到精通，24个实用案例解析

分享一Python做GUI的一些小技巧，结合24个实用案例，让你也能轻松做出好看又好用的界面。
东眠的鱼·2025-03-09 03:08

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片
师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

TypeScript 学习笔记（十五）：TypeScript 与数据库的深度结合

TypeScript学习笔记（十五）：TypeScript与数据库的深度结合1.引言在前几篇学习笔记中，我们探讨了TypeScript的基础知识、前后端框架的结合应用、测试与调试技巧、性能优化、前端架构设计以及
Evaporator Core·2025-03-09 03:30

基于STC89C52的八位数码管显示单个数字

本文将聚焦于如何利用STC89C52单片机实现八位数码管显示单个数字的功能，为单片机初学者以及电子电路爱好者提供一个详细且易于实践的案例，助力其深入理解单片机与数码管之间的交互机制以及相关编程技巧。
@小张要努力·2025-03-09 03:19

Python学习之-分支语句-基础训练

第1关：计算并输出圆的面积和周长。任务描述从键盘输入圆的半径，如果半径大于等于0，则计算并输出圆的面积和周长。相关知识判断半径是不是小于零测试说明平台会对你编写的代码进行测试：示例代码：#单分支#coding=utf-8#********Begin**********r=float(input())s=3.1415*pow(r,2)c=2*3.1415*rprint("圆的面积为：%.2f"%s)
YMLT花岗岩·2025-03-09 01:10

C 语言异常处理方式全面解析

异常处理作为错误处理的进阶形式，虽然并非C语言标准库原生支持的特性，但通过巧妙运用语言特性和编程技巧，开发者能够实现有效的异常处理方案，从而提升代码的健壮性与可维护性。
Kurbaneli·2025-03-09 01:54

第八期：考研英语词汇轻松记：词根词缀巧突破，高效记忆有妙招（第二篇）

本文深入剖析考研英语核心词根词缀，分享超实用记忆技巧，让词汇记忆变得轻松有趣，助力考生高效攻克考研英语词汇难题，为阅读、写作等题型打下坚实基础。
爆爆凯·2025-03-09 01:39

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了
qq_43625764·2025-03-09 01:05

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估
生信与基因组学·2025-03-09 00:18

什么是全栈设计师？

还是一名懂得一些编程技巧的设计师
xzljj·2025-03-09 00:42

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

二、AI芯片分类1.Training(训练)2.Inference(推理)三、AI芯片应用领域四、AI芯片技术路线五、APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU六、AI芯片厂家一、AI芯片是什么？
一码当前·2025-03-09 00:27

Python SQLite3 保姆级教程：从零开始学数据库操作

环境准备连接数据库创建表增删改查（CRUD）事务与错误处理高级技巧常见问题总结1.什么是SQLite3？SQLite3是一个轻量级的嵌入式数据库，无需安装独立服务，所有数据存储在一个文件中。✅无
老哥不老·2025-03-09 00:46

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。
冰雪之境·2025-03-09 00:39

《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”：解锁知识层级递进式迁移的密码》

课程蒸馏体系中的“三阶训练法”，作为一种创新的知识迁移模式，正逐渐崭露头角，为解决这一难题提供了全新的思路。
·2025-03-08 23:52

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型，以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。
xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。GPTQ支持库：如auto-gptq或gptqmodel。
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

深入探索 C# 字符串处理：从基础方法到高级技巧

本文将全面介绍C#中丰富的字符串处理方法，结合代码示例，帮助你深入理解并掌握这些实用技巧。基础方法1.字符串长度获取-Length属性Length属性用于获取字符串中字符的个数，且不包括末尾的空字符。
行云流者·2025-03-08 23:50

Opacus库快速上手！使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto
还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战是一个非常具有挑战性的项目，涉及从数据的处理到模型的训练、部署及优化等多个环节，旨在为医疗领域提供高效、精准的智能化服务。
金枝玉叶9·2025-03-08 21:29

10分钟极速入门DeepSeek：从注册到实战的全链路指南

无缝衔接的数字身份第二章交互革命：网页端与API的二元世界2.1网页端：所见即所得的AI画布2.2API调用：工业级AI流水线第三章对话艺术：Prompt工程极简教程3.1基础语法：让机器理解人类的三要素3.2进阶技巧
暴怒的代码·2025-03-08 21:35

HTML中元素和标签有什么区别？

标签与属性示例五：标签的使用场景示例六：标签与浏览器解析不同角度的功能使用思路角度一：选择器和CSS角度二：JavaScript操作角度三：语义化标签角度四：表单元素角度五：响应式设计实际工作中的使用技巧在
DTcode7·2025-03-08 21:05

【AI-42】如何调整参数和超参

作用：在模型训练过程中，权重不断调整，使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式，从而实现对数据的准确
W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
max500600·2025-03-08 19:17

Java系统数据迁移的性能优化与监控实战指南

本文将深入探讨Java系统中数据迁移的性能优化技巧，并提供详尽的代码示例和注释，帮助您构建一个既高效又可靠的迁移解决方案。一、迈向成功的数据迁移
墨夶·2025-03-08 19:39

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

Python的那些事第四十一篇：简化数据库交互的利器Django ORM

本文将深入探讨DjangoORM的原理、优势、使用方法以及一些高级技巧，
暮雨哀尘·2025-03-08 19:34

股神系列：葛卫东的期货交易中，如何利用杠杆效应实现高收益？他的风险控制策略是什么？

正文：引言：在投资界，葛卫东的名字如同一颗璀璨的星辰，以其卓越的期货交易技巧和对杠杆效应的精准运用而闻名。
云策量化·2025-03-08 19:26

Mark Github上的一个项目，VLM-R1。GRPO为什么促使MLLM在部分垂域比SFT更好的表现

GitHub-om-ai-lab/VLM-R1:SolveVisualUnderstandingwithReinforcedVLMs最近做毕设，看到VLM-R1项目，一个有趣的现象：在Grounding任务中，GRPO训练的模型不仅展现出更稳定的训练曲线
朱韬韬·2025-03-08 16:40

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。
肆——·2025-03-08 16:10

Adobe全家桶的5个冷门小技巧

接下来，我将分享五个冷门的Adobe软件小技巧，帮助大家更高效地使用这些工具。1
reddingtons·2025-03-08 15:26

Triplet Loss原理及 Python实现

最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

代码随想录---算法训练营---总结

我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营，每天按照计划逐步进行算法训练，卡尔老师讲的很好，要是有不理解的，偶尔会给他提建议，提问题。
感谢上Di_123·2025-03-08 15:50

js逆向——webpack扣法

但如果掌握了扣取webpack的一些技巧也是不难的。接下来，说一下我对扣取webpack代码的一些理解。1.1webpack组成一个最基本的webpack组成有两个部分:自执
sin_0119·2025-03-08 13:45

DeepSeek：如何通过自然语言生成HTML文件与原型图？

本文将详细介绍如何与DeepSeek高效交流，生成你想要的HTML文件或原型图，并分享一些实用技巧。1.DeepSeek的核心功能与优势DeepSeek是一款基于自然语言处理（NLP）
阿三0404·2025-03-08 13:14

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性，采用预训练语言模型生成768维语义向量，通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索（ANN）。实验表明，在MSMARCO数据集上，
设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

3.6手写数字识别项目

-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据：-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像，并显示其对应的真实标签。3.构建模型：-定义一个包含两个隐藏层
不要不开心了·2025-03-08 11:33
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