训练技巧

大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析

本文将带您深入探索大模型的神秘世界，从其定义、基本原理、训练三步骤，到Prompt技术的巧妙应用，以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。
和老莫一起学AI·2025-03-08 11:30

深入JavaScript实战：解决常见问题与性能优化技巧

目录一、JavaScript关键点1.1核心特性1.2主要用途1.3ECMAScript标准二、JavaScript数据操作方法2.1JavaScript数组方法2.2JavaScript其他数据操作方法（1）对象操作（2）字符串操作（3）数字操作（4）Set和Map数据结构三、JavaScript如何防范XSS攻击？3.1编码与转义3.2校验输入3.3使用安全的库和框架3.4配置HTTP头3.5
moton2017·2025-03-08 10:15

仕考网：事业单位结构化面试技巧

一、结构化面试的基本形式结构化面试是一种标准化的面试方式，对面试实施、提问方式、时间和评分标准等环节有严格规定。这些因素在面试前需经过完整设计，不得随意更改。特点包括内容确定、程序严格、评分统一和形式灵活有序。通常由5至9名考官组成，考生通过随机抽签决定面试顺序，并按照固定流程回答3至4道题目，考官现场打分。二、结构化面试基本题型在评估各测评要素时，通常采用以下几种题型：自我认知与拟任职位匹配类、
shikaow·2025-03-08 09:21

【JAVA架构师成长之路】【Redis】第11集：Redis缓存-高并发与秒杀实战

性能优化技巧：缓存预热、限流策略、Lua脚本实现原子性。实际意义秒杀场景下瞬时流量极高（如电商大促、票务系统），传统数据库无法承受压力。
羽轩GM·2025-03-08 08:49

1月19日CSDN“IT人才需求”与IBM聊天实录

举办了主题为“2005年IT人才需求趋势”的专场聊天，来自IBM中国公司的嘉宾与CSDN的编辑和网友进行了直接的交流，现场气氛非常热列，聊天中，嘉宾一一解答了网友有关IBM人才需求，培训，个人职业发展规划，求职技巧等相关问题
一只肥兔·2025-03-08 08:08

Cinema4D高级建模技巧_2024-07-15_22-41-07.Tex

Cinema4D高级建模技巧Cinema4D基础回顾3D空间和坐标轴理解在Cinema4D中，3D空间是由三个相互垂直的坐标轴组成的，这与现实世界中的空间概念相似。
chenjj4003·2025-03-08 08:37

2025年二级建造师备考经验技巧分享

备考二级建造师，掌握有效的方法至关重要。下面从学习规划、科目复习要点以及练习巩固等方面分享经验。制定科学学习规划依据考试时间与自身日常安排，制定详细学习计划。例如，若距离考试还有三个月，可将第一个月用于全面学习各科基础知识点，每天保证2-3小时学习时间。第二个月进行知识点强化，梳理重点、难点，可利用周末时间进行章节总结。最后一个月集中刷题、模拟考试，熟悉考试节奏。同时，规划时要预留弹性时间，应对突
100分题库小栗子·2025-03-08 08:32

打卡代码随想录算法训练营第11天： 150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素

代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥，是把运算符放在了两个要运算的数字的后边，又叫后缀表达式。遇见数字就入栈，遇见算符就计算栈里前两个数字，算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(
jingjingjing1111·2025-03-08 07:51

简单分享下Python数据可视化

本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计，通过15个实用技巧，带你从基础走向高级，探索数据背后的精彩故事。
小软件大世界·2025-03-08 06:09

深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术

Linux权限维持之SSH后门与公私钥技术SSH后门：开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥：实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项
阿贾克斯的黎明·2025-03-08 06:52

智能算法安全优化与关键技术实践

在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中，联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题，而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力，为小样本场景提供技术支撑。
智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2025-03-08 03:59

音频 bug 大全

解决：OSError:libsox.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory运行funasr训练时出现该错误安装个库就好了sudoaptinstalllibsox-dev
DEDSEC_Roger·2025-03-08 03:54

Reactor框架下的Flux和Mono转换技巧

在Reactor框架中，Flux和Mono是两种非常重要的响应式数据类型，它们分别用于处理多个数据流和单个数据流。在实际开发中，我们常常需要对这些数据流进行转换，以满足不同的业务需求。今天，我们就来深入探讨一下如何通过transform()方法来实现Flux和Mono的转换。Flux的transform()方法Flux的transform()方法可以将一个Flux转换为另一个Flux。它的方法签名
t0_54program·2025-03-08 02:18

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

DeepSeek模型参数优化策略详解

今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一
资深老五·2025-03-08 01:37

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解

本文将详细介绍Matplotlib的基础知识、常用的绘图函数、样式美化、子图绘制等内容，帮助读者快速掌握Matplotlib的使用技巧，轻松实现高质量的数据可视化。
编码实践·2025-03-08 01:29

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务

使用llama-factory完成模型的微调训练后，需要开启其api服务进行调用，参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples
码不动了鸭·2025-03-08 00:19

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

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·2025-03-07 23:49

Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调

Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一，但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低，因此在中文的表现方便略微欠佳！
猫猫姐·2025-03-07 23:46

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天
丁希希哇·2025-03-07 23:11

链表操作的高阶技巧：K个一组翻转链表的实现与思考

链表操作的高阶技巧：K个一组翻转链表的实现与思考在算法领域中，链表操作是一项基础而又充满挑战的技术，特别是在面试中常常出现的“翻转链表”问题。
Echo_Wish·2025-03-07 23:41

算法训练（leetcode）二刷第三十八天 | 1143. 最长公共子序列、1035. 不相交的线、53. 最大子数组和、392. 判断子序列

刷题记录1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和动态规划优化版392.判断子序列1143.最长公共子序列leetcode题目地址本题和300.最长递增子序列相似（题解）。使用动态规划：dp数组含义：dp[i][j]表示以text1[i-1]结尾的子串A和以text2[j-1]结尾的子串B的最长公共子序列的长度。思路同300.最长递增子序列，每个状态更新基于前面的状态，为了防止
Star Patrick·2025-03-07 23:41

*算法训练（leetcode）第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离

刷题记录*115.不同的子序列*583.两个字符串的删除操作解法一解法二*72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址dp[i][j]代表：以i-1结尾的s中包含以j-1结尾的t的个数。有以下两种情况：s[i-1]==t[i-1]：考虑s[i-1]不考虑s[i-1]s[i-1]!=t[i-1]题解思路时间复杂度：O(n2)O(n^2)O(n2)空间复杂度：O(n∗m)O(n*m)O
Star Patrick·2025-03-07 23:41

*算法训练（leetcode）第十七天 | 235. 二叉搜索树的最近公共祖先、701. 二叉搜索树中的插入操作、450. 删除二叉搜索树中的节点

刷题记录235.二叉搜索树的最近公共祖先递归非递归701.二叉搜索树中的插入操作递归非递归*450.删除二叉搜索树中的节点235.二叉搜索树的最近公共祖先leetcode题目地址二叉搜索树（BST），左小右大。在BST中查找两个节点p、q的最近公共祖先时，使用前序遍历，访问到的第一个在两个节点的区间内[p,q]的节点就是公共祖先节点。当前节点值超出区间时借助BST性质（左小右大）向对应的方向缩小范
Star Patrick·2025-03-07 23:10

算法训练（leetcode）第二十三天 | 455. 分发饼干、*376. 摆动序列、53. 最大子数组和

刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心，两个数组排序，从前向后或从后向前均可，二者需保持同序，使用两个指针分别指向两个数组，当胃口满足时两个指针同时后移并计数，若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排，所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度：O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度：O(1)O
Star Patrick·2025-03-07 23:10

算法训练（leetcode）二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离

刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一：转求公共子序列思路二：编辑距离（统计删除次数）72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义：dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程：题目要求在s串中查找t串出现的次数，因此只考虑对s串进行编辑。当
Star Patrick·2025-03-07 21:28

2025年AI编程的进展与突破

2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破：大语言模型（如GPT-4、Claude3.5）通过海量代码训练，已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码，支持复杂任务（如多文件修改
调皮的芋头·2025-03-07 20:19

复现：latent diffusion（LDM）stable diffusion

https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置：condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先训练的权重
JokerSZ.·2025-03-07 20:40

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

来源：@首席数智官9月19日，在2024杭州云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，阿里云正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系
首席数智官·2025-03-07 20:39

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

网页自动化测试和爬虫：Selenium库入门与进阶

本文将带你从Selenium的基础用法入手，逐步深入到进阶技巧，帮助你轻松应对网页自动化任务。一、Selenium简介与安装Selenium是一个浏览器自动化工具，可
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

从GPU计算内核到分布式训练框架，用五大开源项目，在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
shelly聊AI·2025-03-07 18:50

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题数列排列#includeusingnamespace::std;inta[205];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];sort
给雨·2025-03-07 17:47

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

阿里深夜开源QwQ-32B模型，仅需1/10的成本即可比肩R1满血版

大规模强化学习（RL）有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。
伪_装·2025-03-07 13:45

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST）3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四
北辰alk·2025-03-07 13:40

PPT上的LOGO怎么去掉？详细操作步骤解析

本文将详细介绍如何通过幻灯片母版来删除LOGO，并提供一些相关操作技巧。一、问题概述当我们打
mmoo_python·2025-03-07 13:40

代码随想录算法训练营 | 图论 | 孤岛总面积、沉没孤岛

101.孤岛的总面积//思路大概是先计算面积，然后如果有接触路面就返回false。可能稍微多余算了太多无用面积。#includeusingnamespacestd;voidsum(vector>&finded,constvector>&graph,inta,intb,int&result,bool&Ifisland){if(agraph.size()-1||b>graph[0].size()-1)
jcc_newszu·2025-03-07 13:07

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

缩放定律（ScalingLaws）是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论，其核心思想是通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。
本本本添哥·2025-03-07 12:27

SHEIN面试——Java高级开发

20希音二面高级开发工程师（供应链）面试流程1自我介绍2问问题开始多线程：1线程间的通信方式2什么是pua定义3什么是内卷的定义4spring和mybatis怎么操作数据库的5平时工作量怎么定义的6工作技巧
有鹿如溪·2025-03-07 11:20

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

jQuery 入门到精通

jQuery入门到精通：详尽指南目录jQuery简介jQuery基础安装jQueryjQuery选择器DOM操作事件处理jQuery进阶动画效果AJAX插件项目实践简单的待办事项列表获取和显示API数据高级技巧性能优化调试技巧资源和总结
abments·2025-03-07 11:08

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。
人肉推土机·2025-03-07 10:21

常见问题，自动化效率的技巧

1.显式等待优化从测试搜索功能的角度，如何优化下面的代码？test("Theexplicitwaits",async({page})=>{ awaitpage.goto("https://blog.martioli.com/playwright-tips-and-tricks-2/") awaitpage.getByText('Playwrighttipsandtricks#2').scrollI
程序员的世界你不懂·2025-03-07 10:18
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