训练日志第8页

防火墙配置错误导致的服务不可用问题排查

2.检查防火墙日志：查看防火墙日志，检查是否有任何异常或拦截的日志记录，以确定配置错误导致的服务不可用问题。3.暂时禁用防火墙：如果可能，暂时禁用防火墙以验证是否是防火墙配置错误导致的服务不可用问题。

网硕互联的小客服·2025-03-18 20:30

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

智慧社区2.0

HDFS存储海量日志和AI任务数据，支持后续分析。OSS解决图片

陈陈爱java·2025-03-18 19:53

5大陷阱+实战：C#日志分析，从‘日志迷宫’到‘监控神殿’的逆袭全攻略！

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣你的日志还在‘打哑谜’吗？“错误日志像‘天书’读不懂？监控告警像‘哑巴’不发声？”——别慌！

墨瑾轩·2025-03-18 19:51

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

102.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：Logger日志工具详解

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：Logger日志工具详解文章目录HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：Logger日志工具详解效果演示1.Logger工具概述1.1Logger工具的作用1.2Logger

全栈若城·2025-03-18 19:18

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。

·2025-03-18 18:07

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行

He.Tech·2025-03-18 18:39

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

达梦数据库体系架构

文章目录前言一、DM逻辑结构1.1逻辑存储数据结构关系1.2表空间1.3页1.4簇1.5段1.51数据段1.52临时段1.53回滚段二、DM物理结构2.1配置文件2.2控制文件2.3数据文件2.4重做日志文件

客观花絮说·2025-03-18 16:56

yolov8的第一次实验报告

datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能实时日志分析系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能实时日志分析系统开发在现代软件开发中，日志分析是监控系统运行状态、排查问题以及优化性能的重要手段。

·2025-03-18 13:25

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

draw.io插入 Mermaid格式

sequenceDiagramparticipantSSPparticipantADXSSP->>ADX:广告播放完成ADX->>ADX:更新flow_distribute.status=1ADX->>SLS:记录adPlayed事件NoterightofADX:定时任务同步状态与日志如果想自己编辑这种格式

·2025-03-18 12:18

Flume详解——介绍、部署与使用

1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-18 12:23

《AI医疗系统开发实战录》第4期——医疗数据安全合规实战指南

一、合规框架设计（ISO27001+HIPAA/GDPR融合方案）python示例：Django中间件实现HIPAA合规审计日志fromdjango.utils.deprecationimportMiddlewareMixinimportloggingfromdateti

骆驼_代码狂魔·2025-03-18 12:53

Redis为什么比较快 - java后端面试必考 - 基于C老师

AOF（Append-OnlyFile）日志的全流程Redis为什么比较快Redis之所以快，核心原因是它采用了单线程处理命令，并结合了多线程优化，最大程度地减少了线程切换、锁竞争和CPU资源浪费。

amber66666！·2025-03-18 12:51

笔记：代码随想录算法训练营Day65:LeetCode115.不同的子序列\583. 两个字符串的删除操作\72. 编辑距离

学习资料：代码随想录115.不同的子序列力扣题目链接递推公式：求的是个数而不是长度，dp[i-1][j]代表的是用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-1为结尾的t的子序列的方法数，代表的是dp[i][j]的上一状态，当s[i-1]==t[i-1],说明可以从dp[i-1][j-1]的代表的用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-2为结尾的t的子序列的方法数方法数状态各加一个数抵达dp[i][j]代表

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

笔记:代码随想录算法训练营day48:739. 每日温度\496.下一个更大元素 I\503.下一个更大元素II

学习资料:代码随想录单调栈适合找左边或右边比当前大或小的元素739.每日温度力扣题目链接大致意思为用栈存储当前值以及比当前的小的值,但后遇到比当前值大的值的时候再计算非常巧妙的是,最后需要等于0的时候,正好后面没有比当下大的数的那个数的位置的result保留为0,不用处理classSolution{public:vectordailyTemperatures(vector&temperatures

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

代码随想录算法训练营第一天 | LeetCode 704、27

文章目录前言一、LeetCode7041.闭区间2.开区间二、LeetCode271.暴力求解2.快慢指针总结前言LeetCode题目：704、27Takeaway：二分法边界处理、快慢指针一、LeetCode7041.闭区间定义target是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left,right]#includeclassSolution{public:intsearch(vector&nums

Bingjiaokong·2025-03-18 10:11

笔记：代码随想录算法训练营day55：LeetCode42. 接雨水、84.柱状图中最大的矩形

学习资料：代码随想录42.接雨水力扣题目链接暴力解法超时了，直接从双指针开始双指大概思路为创立两个数组记录两侧的最大值，这里的最大值是真正的最大的值，而不是最近的那个比较大的值，即所谓的按列计算，后面单调栈方法找到的是上一个较大值和下一个较大值，是所谓的按行计算，这样这个凹槽可能身处更大的凹槽中，所以每次都要乘一个宽度，类似与按层往上摞classSolution{public:inttrap(ve

jingjingjing1111·2025-03-18 10:38

代码随想录算法训练营第六十五天| 图论10

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append

Rachela_z·2025-03-18 10:34

QT框架中使用easylogging日志库报错重定义排查办法：error: multiple definition of `el::base::elStorage

报错内容：error:multipledefinitionof`el::base::elStorage'error:multipledefinitionof`el::elCrashHandler'error:multipledefinitionof`el::base::elStorage'error:multipledefinitionof`el::elCrashHandler'一般会在很多cpp

8年老菜鸡·2025-03-18 10:04

PHPer看docker容器的管理详解

查询容器的运行状态dockerinspect-f{{.State.Status}}【容器】查询容器的IPdockerinspect-f{{.NetworkSettings.IPAddress}}【容器】查询容器日志信息

PHP开源社区·2025-03-18 10:01

智能科技助力健康生活：开启体育与健身的新纪元

从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统，技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天，我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发，更能在体育与健身领域发挥巨大作用，帮助我们实现更加高效、科

inscode_010·2025-03-18 09:59

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

Qt中文件的创建过程（本文以.log格式为例）

文章目录1.引言2.问题描述3.日志文件的创建过程3.1伪代码示例3.2关键函数解析3.3日志文件的创建点1.引言在开发过程中，日志文件是记录程序运行状态、调试信息和错误的重要工具。

日薪月亿·2025-03-18 08:18

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

基于python+django+vue.js开发的社区养老管理系统源码+运行步骤

功能包括：老人管理、护工管理、亲属管理、病史管理、房间管理、活动管理、用户管理、日志管理、系统信息模块。

冷琴1996·2025-03-18 07:12

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。

豆豆总·2025-03-18 06:02

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA

ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

代码随想录算法训练营第六十六天| 图论11

Floyd算法精讲Floyd算法代码很简单，但真正理解起原理还是需要花点功夫，大家在看代码的时候，会发现Floyd的代码很简单，甚至看一眼就背下来了，但我为了讲清楚原理，本篇还是花了大篇幅来讲解。代码随想录if__name__=='__main__':max_int=10005#设置最大路径，因为边最大距离为10^4n,m=map(int,input().split())grid=[[[max_i

Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营| 总结篇

坚持了六十多天的算法，回头看感觉收获很大。之前刷题不管算法，只管能不能a，没有章法，只有一套乱拳，现在看到题目，会想着思考分析一下，可以用什么方法，用什么思路来解决。接下来要把力扣上的热题多刷反复刷！要做到看到题目能够有解法思路！春招接offer！offer四面八方来！！！