训练曲线查看第59页

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练

wendy_ya·2025-02-14 08:56

Linux文件系统损坏进入应急模式

1.Linux服务器异常崩溃，进入控制台后发现进入应急模式2.查看dm-0对应的lv3.尝试修复dm-04.因为dm-0对应的设备是/无法卸载，所以使用-L销毁日志，并尝试修复文件系统修复成功后重启服务器正常

微风◝·2025-02-14 08:53

Linux入门自学笔记（三）Ubuntu终端操作shell命令

提前叠甲）计划后期学习过程中，用到的新的命令都更新到此笔记~注：1.本文引号均为标注作用，实际命令操作中没有引号''2.尽量不要不在切换到root模式运行命令，如果有需要，命令前加sudo执行目录目录信息查看命令目录切换命令显示当前路径系统信息查看命令清零显示文件内容切换用户使用

ekil215·2025-02-14 07:50

MySQL Sever - 一条SQL语句的执行流程

线程状态：showprocesslist;//查看用户正在运行的线程信

今天不coding·2025-02-14 07:19

Linux系统动态查看每个CPU上任务的调度情况

Linux系统动态查看每个CPU上任务的调度情况，可以通过接口“cat/proc/sched_debug”来进行我们来看看例子，首先查看核1上的所有任务，用“ps-T-eo%cpu,stat,pid,tid

leoufung·2025-02-14 07:19

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

在训练复杂度方面，生成式模型通常较为复杂，因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如，常

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

Linux操作系统：基础与文件系统结构研究

Linux系统基础与文件系统结构研究摘要本文深入探讨了Linux操作系统的常用命令、文件系统结构及其层次标准（FHS），并结合实际应用场景，详细分析了文件和目录操作、文件查看、系统信息查看以及用户和权限管理等核心功能

暮雨哀尘·2025-02-14 05:30

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

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【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】ALBERT提出了特定的参数缩减技术，以降低内存消耗并提高BERT的训练速度

·2025-02-14 05:05

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

Linux内核文件系统-ext2文件系统-磁盘数据结构

chenxiaosong.com·2025-02-14 05:56

git 使用

./4ls查看当前目录5pwd显示工作路径6

VIPLemon·2025-02-14 04:25

前端如何安全存储密钥，防止信息泄露

但是直接使用环境变量存储密钥也是很危险的，前端代码可以被任何人查看和修改，这意味着敏感信息可

m0_54804970·2025-02-14 04:18

【Transformer】小白入门指南

Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork）位置编码（PositionalEncoding）残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else

GHXX.·2025-02-14 04:18

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成

dgay_hua·2025-02-14 04:16

数字科技3D全景展厅

项目技术栈：vue3+threejscnpminstall安装所有依赖查看package.json可以知道npmrundev启动。

jnfy·2025-02-14 04:03

华为 MindStudio 安装指南

它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务，并依赖CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为计算架构基础。

丰年稻香·2025-02-14 03:01

vue项目的性能优化

结合lighthouse查看各项数据，不断进行性能优化，可以从代码、打包、部署这三个层面来优化代码层面1、v-if和v-show区分使用v-if（惰性的）用的条件判断，是惰性的，false的话初始不会渲染

ZoeLandia·2025-02-14 03:57

DeepSeek为何如此厉害，先是横扫华尔街，又是引得国内三大运营商争相加入？普通人又该如何入局？

在DeepSeek诞生之前，全世界对于AI大模型的认知是：只有疯狂砸钱，堆算力才能做出类似于OpenAI这样强大的AI大模型；可在DeepSeek诞生之后，直接将AI大模型的训练成本降低为不到原先的1%

2501_90560745·2025-02-14 02:51

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

Linux 系统中 Java 程序被强制杀掉？这些日志帮你快速定位原因！

（一）检查系统日志（二）检查Java应用程序日志（三）使用journalctl查看日志（四）监控系统资源（五）检查操作系统限制（六）检查JVM参数和配置（七）排查OOMKiller三、实战案例案例1：Java

夜里慢慢行456·2025-02-14 01:16

商汤大装置上架DeepSeek系列模型，限免体验、服务升级！

升级服务：全周期定制化方案，赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源，形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系，确保客户开发效率与应用效果的双重提升。

·2025-02-14 01:01

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

GPT（2018）：划时代的起点：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）首次将Transformer架构与无监督预训练结合，开启了大规模语言模型的新时代。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

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

双ESP8266-01S通讯UDP配置

CWSAP_DEF="CAR_wifi_Master","12345678",5,3//设置本地wifi名称以及密码AT+CIPSTA_DEF="192.168.4.1"//设置本地IPAT+CIFSR//查看本地

majingming123·2025-02-13 22:57

Windows下安装CPU用的Tensorflow

2）cmd，命令行输入：python，查看Python版本号，以验证Python是否安装成功了。3）继续在命令行输入：pipinst

Coder LM Wang·2025-02-13 22:26

亚马逊旺季余温犹存，销量排名如何维稳？

一、旺季复盘，精准定位旺季后复盘爆单打法，可以作为未来同一时段的重要参考，可以查看对比每一个商品的转化率，转化率=产品销量÷客户访问量，由此可以重点关注旺季期间这两个数值的变化情况。

菠萝派爱跨境·2025-02-13 22:55

国内靠谱的docker镜像源

获取方式：登录阿里云容器镜像服务控制台，在“镜像加速器”板块查看专属地址，格式类似https://xxxxxx.mirror.aliyuncs.com。华为云镜像源特点：华为云

zwjapple·2025-02-13 21:51

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

软件工程中的认知负载管理：AI减负策略

繁琐的重复性工作、陡峭的学习曲线、复杂的项目管理以及持续的技术迭代，都给开发者带来了巨大的认知负载。这种超负荷的状态不仅影响开发效率，更严重损害开发者的身心健康。

·2025-02-13 21:21

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

孤独的vr免费虚拟女友游戏分享，苹果ios+安卓

分享文件：手机女友模拟器链接：https://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

cpa007·2025-02-13 20:42

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

【Linux】【网络】IO多路复用 select、poll、epoll

【Linux】【网络】IO多路复用select、poll、epollIO多路复用进程或线程同时监控多个文件描述符，查看描述符上是否有事件发生，从而提高资源利用率和系统吞吐量。

钟离墨笺·2025-02-13 19:34

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

Conda常用命令整理

1.Conda管理查看conda版本conda--version#orconda-V查看包括版本的更多信息condainfo更新condacondaupdateconda2.环境管理(虚拟环境)查看conda

Channon_·2025-02-13 18:31

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

centos7配置网络yum源及简单系统优化

一、配置网络yum源1.1确认主机能否连通外网用ping命令向百度发送4个包，查看有没有丢包[root@test1~]#ping-c4www.baidu.comPINGwww.a.shifen.com(

莫道桑榆晚~·2025-02-13 17:26

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