训练时间

YOLO各版本原理和优缺点解析

模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【AI论文】OmniHuman-1: 重新思考一阶段条件式人体动画模型的扩展升级

在本文中，我们提出了OmniHuman，一个基于扩散变换器的框架，该框架通过将运动相关条件融入训练阶段来扩展数据规模。为此，我们为这些混合条件引入了两种训练原则，以及相应的模型架构和推理策略。
东临碣石82·2025-02-13 23:06

【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)

简单注意力机制带训练权重的注意力机
Tasfa·2025-02-13 23:33

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。
岁月的眸·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。
大F的智能小课·2025-02-13 23:02

DeepSeek与ChatGPT正在改写学历规则？2025教育革命深度解析

一、颠覆性现状：AI如何解构学历价值1.知识获取民主化随着AI技术的不断进步，知识获取的方式正在发生翻天覆地的变化：DeepSeek-R1通过仅10%的训练成本，实现了与GPT-4o相当的性能，技术文档的生成效率提升了
笑傲江湖2023·2025-02-13 23:01

MySQL的数据类型

MySQL的数据类型MySQL支持多种数据类型，包括数值型、字符串型、日期时间型、二进制型等。
HeyGopher·2025-02-13 22:24

DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能

一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。
大F的智能小课·2025-02-13 21:51

Sora如何颠覆20个商业场景？Sora模型的商业应用及成本效益分析

节省成本的说明节省成本的说明：节省成本的计算是基于几个关键因素，包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述：时间成本：使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。
大F的智能小课·2025-02-13 21:51

ThreadPoolExecutor 详解

publicThreadPoolExecutor(intcorePoolSize,//核心线程数intmaximumPoolSize,//最大线程数longkeepAliveTime,//非核心线程空闲存活时间
·2025-02-13 21:53

【2024年华为OD机试】 (C卷,200分)- 亲子游戏（JavaScript&Java & Python&C/C++）

每个格子可能有不同的糖果数量，同时部分格子有障碍物，妈妈需要遵循以下规则：妈妈必须在最短的时间内到达宝宝的位置（每单位时间只能移动一步）。妈妈沿路可以拾取格子上的糖果，糖果数量会累加。
妄北y·2025-02-13 21:17

AI时代前端开发：团队协作与AI代码生成工具的完美结合

沟通成本高是其中一个主要问题，开发人员、设计师和产品经理之间需要花费大量时间进
·2025-02-13 20:49

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎
·2025-02-13 20:19

数据库三级模式

由于大多数数据库系统用户并未受过计算机的专业训练，因此系统开发人员需要通过视图层、逻辑层和物理层三个层次上的抽象来对用户屏蔽系统的复杂性，简化用户与系统的交互。
iamphp·2025-02-13 20:16

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

DeepSeek（深度求索）是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能平台，专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力。
cpa007·2025-02-13 20:45

【Linux】cron计划任务定时执行命令

在Linux系统中，crontab是一种用于设置周期性执行任务的工具，通过编辑crontab文件，用户可以指定在特定时间自动运行命令或脚本。
菜萝卜子·2025-02-13 20:44

DVSI使用SenseGlove为开发虚拟现实场景技能培训

虚拟现实场景技能培训能够有效提升被培训者的技能熟练度，使其在现实世界中经历类似事件时第一时间做出正确反映，从而大大降低因缺乏相关技能经验所造成的财产、人员、时间损失。
Axis tech·2025-02-13 20:43

孤独的vr免费虚拟女友游戏分享，苹果ios+安卓

pan.xunlei.com/s/VOFCcvu0yF5B6KsYWx4pH-yLA1提取码：ijwd复制这段内容后打开迅雷，查看更方便《孤独的VR》（WeAreOne）是一款益智设计游戏，玩家可以通过克隆自己和玩时间循环来解决令人费解的谜题
cpa007·2025-02-13 20:42

uniapp中对于文件和文件夹的处理，内存的查询

目录移动文件到指定文件夹新增本地文件夹设定本地文件过期时间，清除超时文件，释放内存操作本地文件之----删除uniapp获取设备剩余存储空间的方法读取本地文件夹下的文件移动文件到指定文件夹functionmoveTempFile
today喝咖啡了吗·2025-02-13 20:10

conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用

“我不喜欢Tensorflow，但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027)，和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织
weixin_39719042·2025-02-13 19:08

具身智能训练新思路！将生成视频用于训练机器人

将生成视频用于训练具身智能（EmbodiedAI）确实是近年来备受关注的前沿方向，这一思路通过结合生成式AI（如扩散模型、神经辐射场等）与机器人学习，为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能
天机️灵韵·2025-02-13 18:02

蓝桥杯 Java B 组之排序算法（冒泡、选择、插入排序）

Day1：排序算法（冒泡、选择、插入排序）一、排序算法基础排序算法是蓝桥杯JavaB组的高频考点，主要考察：手写基础排序算法（冒泡、选择、插入）理解时间复杂度使用排序解决实际问题（如求TopK）二、三大基础排序算法
计算机小白一个·2025-02-13 18:00

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

Centos 本地yum源配置以及扩展源

Centos本地yum源配置以及扩展源提示：有任何问题可以私信我，下班看到第一时间回复yum本地源Centos本地yum源配置以及扩展源一、将光盘挂载到/mnt下面二、删除系统本身自带的repo文件进入
痞痞鸭·2025-02-13 18:57

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。
奋进小青·2025-02-13 17:25

硬件笔试关于-信号完整性-题库

2.能减小窜扰的办法（多选）A.增加信号间的spacingB.增加信号与参考层的高度C.信号两边及上下层加gnd屏蔽D.减小信号的回流面积E.减少攻击信号的上升时间解析：本题答案为ACDE首先解
honey ball·2025-02-13 17:54

微信小程序日程预约

效果展示文章目录效果展示需求分析代码实现一、构建基础页面结构1.顶部日期选择器2.中部canvas绘制3.底部数据回显二、中间canvas功能细分1.激活状态的判断2.时间块拉伸逻辑3.时间块拖动逻辑三
伊丶二·2025-02-13 16:51

AI时代前端开发：团队协作与AI代码生成工具的完美结合

沟通成本高是其中一个主要问题，开发人员、设计师和产品经理之间需要花费大量时间进
·2025-02-13 16:39

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 16:39

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-13 16:07

2025带你看清DevSecOps的发展背景、现状及未来趋势和最佳实践

随着数字化转型加速和企业上云进程的推进，敏捷开发模式使软件开发生命周期缩短（几天到几周），留给安全的时间越来越短，因此必须在DevOps中有效地融入安全，即DevSecOps。
·2025-02-13 16:06

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive
IT古董·2025-02-13 16:15

[Android Studio]SQLScout插件安装破解

转载请注明来自天天博客：http://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/5972138.html[AndroidStudio]SQLScout插件安装破解0.写在前面想当初很长一段时间内不想用
weixin_33755847·2025-02-13 15:12

【原创】Android Studio Ladybug 中Gradle配置

常常导致项目创建后，要等很长时间，各种折腾，结果一个demo都跑不起来。经过几天的探索，没在AS中发现比较好的配置方法。本打算逆向修改AS中的程序文件，发现太费事。
赵庆明老师·2025-02-13 15:12

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 15:31

颠覆传统Java性能瓶颈：Quarkus+GraalVM原生镜像实战解析

本文将揭秘如何通过Quarkus框架与GraalVM原生编译技术，打造启动时间findByOrderNumber(StringorderNumber){retu
桂月二二·2025-02-13 15:40

Android studio 打包 uni App

Androidstudio打包uniAppHBuilderX本身有原生App云打包功能，本身没什么需求可以直接使用，如果需要多次打包，云打包每次链接只能提供5次下载机会，而且要时间排队打包，所以学习了一下
前端小小小学生·2025-02-13 15:10

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复
释迦呼呼·2025-02-13 15:07

Paimon实战 -- paimon原理解析

二.基本概念1、快照（Snapshot）快照捕获表在某个时间点的状态。用户可以通过最新的快照访
阿华田512·2025-02-13 14:06

React（6）

用于在React组件中创建不是由事件引起而是由渲染本身引起的操作,比如发送AJAX请求，更改DOM等等import{useEffect,useState}from"react";//是用于组件创建不是由时间引起而是渲染本身引起的操作比如发送请求
一路向前的月光·2025-02-13 14:36

ARM 处理器架构

ARM架构随着时间的推移不断发展，其中包含的架构功能可满足不断增长的新功能、高性能需求以及新兴市场的需要。有关最新公布版本的信息，请参阅ARMv8架构。
yuanfen139re·2025-02-13 14:01

云计算服务中的“无缝扩展”是什么意思

在现代的云计算环境中，应用和服务的负载会随着时间、流量或业务需求
云上的阿七·2025-02-13 14:31

IPython使用技巧整理

%timeit：用来计时小段代码的执行时间。```python%timeits
AI普惠行者·2025-02-13 14:00

matlab进行电机仿真,MATLAB simulink在电机中的仿真.ppt

MATLAB应用技术清华大学出版社从仿真结果可以分析：转速能够在较短的时间内达到稳定，但起动电流冲击很大，同时电磁转矩的冲击也很大。
xr7m99·2025-02-13 14:00

利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试

架构软件系统进行测试，可参考以下步骤和方法：测试需求理解与prompt设计明确测试点：梳理B/S架构软件系统的功能需求、非功能需求（如性能、安全性、兼容性等），确定具体的测试点，如用户登录功能、数据查询功能、系统响应时间要求等
小赖同学啊·2025-02-13 14:30

黑马苍穹外卖学习笔记

黑马苍穹外卖学习笔记【下载地址】黑马苍穹外卖学习笔记本仓库提供了一份关于“黑马苍穹外卖”的学习笔记，由笔者在课余时间学习整理而成。
窦莎言Firm·2025-02-13 13:29

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。
编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

【3.Git与Github的历史和区别】

因此，Linus决定自己开发一个版本控制系统，仅用两周时间就用C语言写出了Git。Git
汇川归海·2025-02-13 13:57

彻底解放测试工程师双手：用 Playwright API 智能生成 PO 模式，快速适配复杂测试场景

尤其是面对层级复杂的页面结构或动态加载的元素，测试工程师往往需要花费大量时间手动
Python测试之道·2025-02-13 13:53

林语堂 | 生活的智慧在于逐渐澄清滤除那些不重要的杂质，而保留最重要的部分

试着学会整理自己，把时间和精力花费在真正有价值的事情上
斐夷所非·2025-02-13 13:21
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