训练技巧第8页

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习

·2025-03-05 11:10

151、Python数据处理利器：深入探秘插值与拟合技巧

Python开发之数值积分与微分：数值计算的基本方法数值积分与微分是计算机科学和工程领域中非常常见的计算任务。在这篇文章中，我们将学习Python中用于数值积分与微分的几种基本方法，并探讨它们在实际应用场景中的应用。数值积分数值积分是求解函数在某一区间上累积量的过程。在日常生活中，数值积分可以看作是计算商品的总价，当你购买多个商品时，你需要计算出每个商品的价格并将其相加，得到最终的总价。梯形法则梯

多多的编程笔记·2025-03-05 11:49

外贸报价客户不回复怎么办？分阶段跟进策略解析+智能工具助力

本文提供几个实战技巧，并分享如何借助ZohoBooks智能工具提升跟进效率，助力订单转化。

·2025-03-05 11:35

SEO新手操作实战精要

首先建立SEO基础工具库，涵盖关键词挖掘、流量分析及竞争监测三类必备系统；其次聚焦站内优化黄金框架，详解标题（Title）、描述（Description）、关键词（Keywords）的权重配比与语义关联技巧

老陈头聊SEO·2025-03-05 11:16

小白进阶高手：使用Flink开发实时数仓的经验与技巧（理论结合超多实例）

本文将结合实际开发经验，深入探讨如何利用Flink构建高效的实时数仓，包括系统架构、开发技巧和常见问题的解决方法。

大模型大数据攻城狮·2025-03-05 11:43

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数

荣正青·2025-03-05 10:42

Redis 脚本：高效数据管理的利器

本文将深入探讨Redis脚本的应用场景、编写技巧以及在实际开发中的重要性。Redis脚本概述什么是Redis脚本？Redis脚本是一种允许用户在Redis服务器上执行复杂操作的编程语言。

froginwe11·2025-03-05 10:12

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

它基于海量代码数据进行训练，对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。

程序猿学长·2025-03-05 09:33

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练，而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。

小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。

小赖同学啊·2025-03-05 07:24

Python 学习与开发：高效编程技巧与实用案例

Python学习与开发：高效编程技巧与实用案例Python是现代编程语言中最受欢迎的一种，它以简洁、易读的语法和强大的功能广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等多个领域。

壹屋安源·2025-03-05 07:23

Pandas 高级使用技巧：高效数据处理与优化

文章目录Pandas高级使用技巧：高效数据处理与优化1.高效处理大规模数据集节省内存：指定`dtypes`2.高效的数据合并与连接使用`merge`高效合并使用`concat`拼接多个DataFrame3

壹屋安源·2025-03-05 07:23

大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析

LCG元·2025-03-05 07:21

高阶C语言|程序编译与预处理：从源代码到可执行的奥秘

#define的妙用与陷阱3.宏vs函数4.高级技巧：`#`与`##`四、条件编译与文件包含1.条件编

我想吃余·2025-03-05 07:19

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks

这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

单片机学习心得

通过一段时间的学习，我逐渐掌握了单片机的编程思路和技巧运用。在此，我想分享一下我的学习心得，希望能对同样热爱单片机的同学们有所帮助。

谭宏磊·2025-03-05 06:14

Linux文件操作大师：从入门到精通的实用指南

Linux文件操作大师：从入门到精通的实用指南引言：Linux文件系统的重要性Linux文件属性详解文件类型文件权限所有者和组时间戳文件大小和块数文件操作基础创建和删除文件复制和移动文件查看文件内容文件搜索技巧高级文件属性管理

寒水馨·2025-03-05 06:43

【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇

这一解决方案为新视图合成（NVS）带来了前所未有的视觉质量，但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时，且渲染速度很慢。

AndrewHZ·2025-03-05 06:11

【大模型开源实战】10 分钟,教你如何用 LLama-Factory 训练和微调大模型

在这个AI快速发展的时代，我们很高兴为大家带来LlamaFactory-一个为AI开发者和爱好者量身打造的实用工具平台。作为非计算机专业出身的开发者，我们深深受益于计算机世界的开放共享精神。今天，我们希望通过LlamaFactory为这个社区贡献我们的一份力量。LlamaFactory能为您提供什么？英文文档的AI翻译：利用大语言模型将英文文档翻译成中文，助您更便捷地获取最新技术信息。快速获取主流

Langchain·2025-03-05 06:40

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。

天一生水water·2025-03-05 05:00

tensorflow Serving架构详解和代码示例

tensorflowServing的原理和代码实现,并提供简要的代码阅读指导.如何serve一个模型具体的步骤可以参考官方文档.主要包括两个部分：1.导出模型1.启动服务需要说明的是导出模型部分.如果要把我们训练的模型拿来提供服务

lloyd_chou·2025-03-05 03:44

Git 实战高效命令

本文旨在分享一些在实际开发工作中用到的实用且高效的Git命令和技巧，帮助大家更加高效地使用Git进行版本控制。

·2025-03-05 03:55

DeepSeek 提示词技巧深度解析：从原理到实践

深度掌握AI交互：DeepSeek提示词技巧全解析突破认知：重新理解AI对话的本质在与DeepSeek等大语言模型交互时，我们需要建立全新的对话范式。

悠悠空谷1615·2025-03-05 02:00

30段极简Python代码：这些小技巧你都Get了么

学Python怎样才最快，当然是实战各种小项目，只有自己去想与写，才记得住规则。本文是30个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是30段代码，Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言，它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解，那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码，它们都是平常非常

Python 学习者·2025-03-05 01:55

python代码示例-python 示例代码1

本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识，基本语法，基本编程技巧，脚本编写到项目编写。

编程大乐趣·2025-03-05 01:24

Python 正则表达式

本文将深入探讨Python中的re库，包括基本语法、常见用法、高级技巧以及一些最佳实践，旨在帮助读者更全面地理解和运用正则表达式。什么是正则表达式？

偶尔也有风_·2025-03-05 00:20

跟我一起学Python数据处理（113/127）：丰富学习资源与命令行技巧

跟我一起学Python数据处理（113/127）：丰富学习资源与命令行技巧嗨，大家好！我一直觉得学习是个不断探索和成长的过程，在Python数据处理的学习之路上，我收获了很多宝贵的知识和经验。

lilye66·2025-03-05 00:18

DeepSeek赋能生活全场景：20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南

一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景：输入基础工作经历，自动生成ATS友好型简历，附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧：上传JD文件，获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能：根据研究主题自动生成三级大纲框

小小鸭程序员·2025-03-05 00:46

深入xtquant：实时行情订阅与数据处理技巧

深入xtquant：实时行情订阅与数据处理技巧量化软件开通量化实战教程在量化交易领域，实时行情的获取和处理是构建有效交易策略的关键。

量化投资技术·2025-03-04 23:45

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入

卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。

XianxinMao·2025-03-04 23:41

清华大学《DeepSeek学习手册》（全6册），一键整合安装包本地部署教程

清华的专家们毫无保留，分享了超多实用技巧，从避免AI幻觉的小窍门，到设计超棒提示语的秘籍，共104页，全是能直接上手的

2501_90737257·2025-03-04 22:39

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。

衣衣困·2025-03-04 22:36

代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02

99.岛屿数量注意深搜的两种写法，熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里，才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法，第一种写法为什么会超时，如果自己做的录友，题目通过了，也要仔细看第一种写法的超时版本，弄清楚为什么会超时，因为你第一次幸运没那么想，第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]

Rachela_z·2025-03-04 21:00

Windows逆向工程入门之MASM 选择结构

1.1核心标志位功能详解二、条件跳转指令系统分类2.1无符号数跳转指令集2.2有符号数跳转指令集2.3特殊检测指令三、MASM高级语法解析3.1结构化伪指令转换机制3.2复杂条件表达式处理四、逆向工程实战技巧

0xCC说逆向·2025-03-04 21:25

SQL技能大进阶：解锁高级技巧，提升数据处理效率

目录一、引言二、10个不可不知的高级SQL技巧（一）窗口函数：数据分析的得力助手（二）公共表达式（CTEs）：让查询更清晰（三）聚合函数：数据汇总的利器（四）递归CTEs：处理分层数据的神器（五）临时函数

大雨淅淅·2025-03-04 21:24

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

week1-一周笔记及知识点补充：容器、迭代器、滑动窗口、sort()

文章目录前言一、总概括二、不熟悉的知识点补充1.容器相关1.1类模板1.2容器类模板和容器类1.3常见容器分类1.4容器类的典型使用场景1.5容器类使用的性能优化技巧1.6容器适配器及使用方法1.7复杂容器

普罗格瑞木·2025-03-04 19:09

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。

·2025-03-04 19:16

我的2024年总结

【坚持健身，不用私教自己训练】这个也做到了，虽然做不到一周三四练，但基本上还是保证一周可以两练，同时尝试自己去健身房进行健身，感觉效果也不错。后面

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:36

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

代码随想录算法训练营第十天|1. 两数之和，第454题.四数相加II

文档讲解：代码随想录难度：一般嗷~~1.两数之和力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定nums=[2,7,11,15],target=9因为nums[0]+nums[1]=2+7=9所以返回[0,1

火车叨位去1949·2025-03-04 17:54

尚硅谷项目一谷粒记账软件

内容来自：尚硅谷难度：easy目标•模拟实现一个基于文本界面的《谷粒记账软件》•掌握初步的编程技巧和调试技巧•主要涉及以下知识点：•变量的定义•基本数据类型的使用•循环语句•分支语句•方法声明、调用和返回值的接收简单的屏幕输出格式控制需求说明