训练曲线

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的

清水白石008·2025-02-02 03:06

蓝桥杯——入门训练

.Fibonacci数列if(n==1){return1;}if(n==2){return2;}intvalue[]=newint[4];value[1]=1;value[2]=1;for(inti=3;im?result-m:result);}returnvalue[n&3];}在这里插入代码片实现求第n个斐波那契数列数并模m2.求圆的面积java中Π的为Math.PI，并且结果保留n位小数，S

Luvsic·2025-02-02 02:58

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

Luzem0319·2025-02-01 21:51

看深度求索如何思索自己的未来

的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破，但其未来能否持续"狂飙"，需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析：一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量：将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈

tuan_zhang·2025-02-01 19:11

LitGPT - 20多个高性能LLM，具有预训练、微调和大规模部署的recipes

文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练

伊织产研·2025-02-01 19:38

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。

Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型

大名顶顶·2025-02-01 17:22

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

pytorch实现简单的情感分析算法

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文

u013250861·2025-02-01 15:05

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

PyTorch实现GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）的完整代码，使用中文语料进行训练，包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

深度学习-笔记1

：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型

·2025-02-01 12:15

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。

智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生

自由鬼·2025-02-01 09:15

AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码，生成元代码级别的AI功能单元代码，然后再由AI组织为另一个AI，实现AI开发AI的能力；用AI协助探索迭代新构型AI将会出现，并成为一种新的技术路线潮流。

liron71·2025-02-01 09:15

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸

kcarly·2025-02-01 08:37

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中，目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。

小oo呆·2025-02-01 06:48

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

yolov8使用Python训练识别

环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本：https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github

枫林古月·2025-02-01 03:58

对抗训练对模型性能有何影响？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-02-01 01:12

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学

Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩

码农三叔·2025-02-01 01:08

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈

因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推

智识微光Intelligence·2025-01-31 23:51

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

深度学习篇---深度学习框架

简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

DeepSeek-V3 技术报告

为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

mingo_敏·2025-01-31 20:01

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。

xrgs_shz·2025-01-31 20:54

原创prompt：员工加班助手

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·2025-01-31 19:45

修改训练配置记录

修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

特征选择（机器学习）

伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度

赵孝正·2025-01-31 18:10

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径

w94ghz·2025-01-31 17:01

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型

古-月·2025-01-31 16:24

python 使用Whisper模型进行语音翻译

多尺寸预训练模型：官方提供了5个不同大小的模型（tiny,

哦里哦里哦里给·2025-01-31 15:16

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

DeepSeek优势方法策略

DeepSeek优势方法策略目录DeepSeek优势方法策略DeepSeek在训练阶段压缩时间空间复杂度的方法DeepSeek和ChatGPT在压缩时间空间复杂度上的不同之处DeepSeek能降低显卡使用的原因

ZhangJiQun&MXP·2025-01-31 14:03

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