训练时间第20页

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-16 06:04

DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

顺序表和链表的比较

(物理空间连续)缺点：1.头部和中部插入和删除时间效率低(O(n))。2.连续的物理空间，空间不够后需要增容：a.增容有一定程度的消耗。

数九天有一个秘密·2025-03-16 06:29

架构模式之黑板模式

这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。

weixin_30518397·2025-03-16 05:25

黑板模式（Blackboard Design Pattern）。

这就像一个黑板，任何一个教授（消息的生产者）都可以在其上书写消息，任何一个学生（消息的消费者）都可以从黑板上读取消息，两者在空间和时间上可以解耦，并且互不干扰。黑板模式确实是消息的广播，

软件求生·2025-03-16 05:53

Redis 常用数据类型

常用命令：SETkeyvalue：设置值GETkey：获取值INCRkey：将值自增1（原子性操作）EXPIREkeyseconds：设置过期时间应用场景：缓存简单键值对（如用户会话、配置项）。

27xixi·2025-03-16 05:22

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

selenium+pyquery爬取《鱿鱼游戏》评论2000+条

IMDB网址爬取《鱿鱼游戏》的全部评论评论排名评论标题id评论时间评论内容导入所需要的包selenium:模拟浏览器，这里使用的是Edge浏览器，需要安装Edge浏览器驱动解析库：PyQuery保存数据

铁憨憨0304·2025-03-16 04:15

爬取电影标题、评论、评分（21-11-4）

2、爬取网页2中的标题、时间、正文、采集时间到mysql数据库中。

穆桥·2025-03-16 04:14

提速 Java性能优化实战：6大技巧解锁丝滑体验

1.代码层面优化避免不必要的对象创建频繁的对象创建和销毁会占用大量的CPU时间和内存资源。尽量重用对象，特别是在循环中。

墨瑾轩·2025-03-16 03:12

Flutter 自定义年月日倒计时

项目里还有其他倒计时类型，比如年月日，天之类的，先上一个工具类：//时间格式化，根据总秒数转换为对应的hh:mm:ss格式staticStringconstructTime(intseconds){intday

xudailong_blog·2025-03-16 03:42

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

Qt03-绘图、设置不规则窗体

操作图片二、不规则窗口一、Qt操作图片设置背景图新建Widget项目，在.h头文件中定义paintEvent(QPaintEvent*e)需要导入头文件Widget.hprotected://重写绘图时间

陈大头啊呀·2025-03-16 03:08

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

Vue2 中使用 UniApp 时，生命周期钩子函数总结

它允许开发者在特定的时间点运行代码，管理组件的生命周期。以下是Vue2中UniApp常用的生命周期钩子函数总结：1.beforeCreate说明:组件实例刚被创建，此时数据观测和事件配置尚未开始。

上趣工作室·2025-03-16 02:33

【数字IC验证】博客内容全览

“凡是能用钱买来的时间就是便宜的；凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”（附上超链接

MoorePlus·2025-03-16 02:32

论单调队列优化DP

以下是对各DP的原理阐释：单调队列通过队列元素的吸入与弹出，形成单调性的结构，使算法能够进行线性处理，大大优化了时间复杂度。

VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

写作卡顿：明明代码跑通了，却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈：既要写技术文档又要运营专栏，时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力（支持代码+自然语言混合输入）和领域自适应特性（自动识别技术文档

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

SDN技术解码：架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论

例如，某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度，业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构：控制-转发-应用的协同生态•控制层

不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

ribbon负载均衡策略说明

WeightedResponseTimeRule根据服务实例的响应时间分配权重，选择响应时间短的实例。动态调整权重

高飞的Leo·2025-03-16 00:21

SpringBoot中的定时任务实现方式有哪些？

在开发中，有时我们需要在特定的时间间隔内执行某些任务。SpringBoot为我们提供了多种方式来实现定时任务。今天就来聊聊在SpringBoot中实现定时任务的四种方式，让我们一起来探讨一下！

程序员总部·2025-03-16 00:19

ThreeJs中使用lil-gui无法改变其所属父元素

Three的一个过程，但是里面就存在了一个问题，我们在newGUI()后不能改变其父级元素，就像默认父级元素在body上一样问题描述GUI父级元素无法被改变letgui=newGUI()原因分析：正好这段时间有空

一只程序熊·2025-03-16 00:49

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

快速幂学习

求出a^k%p的结果，时间复杂度是O(logk)把k拆成2的次方和。

KuaCpp·2025-03-16 00:17

（算法初学者）质数筛法

一边用与找质数，不会单独出题，但是会成为题目的一部分（先找出质数再去解题）以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义：质数又称素数。

KuaCpp·2025-03-16 00:47

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

算法笔记（七）——哈希表

文章目录两数之和判定是否互为字符重排存在重复元素存在重复元素II字母异位词分组哈希表：一种存储数据的容器；可以快速查找某个元素，时间复杂度O(1)；当频繁查找某一个数时，我们可以使用哈希表创建一个容器（

闪电麦昆️·2025-03-15 23:06

数据结构（C\C++）——算法复杂度

算法复杂度前言1.数据结构前言1.1数据结构1.2算法1.3如何学好数据结构和算法2.算法效率2.1复杂度的概念2.2复杂度的重要性3.时间复杂度3.1定义3.2大O的渐进表示法3.3时间复杂度计算示例

飞鸟吟·2025-03-15 22:05

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

HTML5前端页面设计,HTML5网页前端设计

书名HTML5网页前端设计作者周文洁ISBN9787302463597定价59.50元出版社清华大学出版社出版时间2017年6月HTML5网页前端设计内容简介编辑本书是一本从零开始学习的Web前端开发教材

设计师马丁·2025-03-15 22:02

AI人工智能对前端的冲击？

自动化代码生成工具可以显著减少开发者编写重复性代码的时间，使他们能够专注于创新和解决复杂问题‌。‌跨平台开发支持‌：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开

理想不理想v·2025-03-15 22:32

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

linux 时间同步(阿里云ntp服务器)

1、安装ntp服务root@localhost~]#yum-yinstallntp已加载插件：fastestmirror,langpacksLoadingmirrorspeedsfromcachedhostfile*base:mirrors.nju.edu.cn*centos-sclo-rh:mirrors.nju.edu.cn*centos-sclo-sclo:mirrors.huaweiclo

小鸡,啄米·2025-03-15 21:24

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

为什么需要进行软件测试需求分析?专业第三方软件测评中心分享

软件测试需求就是了解软件测试要测试什么项目，只有明确了测试需求，才能确定如何进行测试工作、测试时间、测试人员、测试环境、测试工具等等，这些都是测试计划设计的基本要素，因此测试需求则是测试计划的基础与重点

第三方软件测评·2025-03-15 20:48

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

电网电压暂态扰动机理与工业设备抗失压防护策略研究

国标GB/T30137-2013中定义:工频电压方均根值突然降至额定值的90%~10%，持续时间为10ms~1min后恢复正常的现象。

安科瑞-小李·2025-03-15 19:43

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

【leetcode100】括号生成

示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列，时间复杂度高，且易读性较差3优化算法

SsummerC·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

独立开发经验谈：我是如何借助 Docker 环境变量让客户 1 分钟上线客服系统的

我在业余时间开发了一款自己的独立产品：升讯威在线客服与营销系统。

·2025-03-15 18:07

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