训练环境第9页

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P

DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。

秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练

2401_87555420·2025-03-22 23:48

通过启用Ranger插件的Hive审计日志同步到Doris做分析

以下是基于ApacheDoris的RangerHive审计日志同步方案详细步骤，结合审计日志插件与数据导入策略实现：一、Doris环境准备1.创建审计日志库表参考搜索结果的表结构设计，根据Ranger日志字段调整建表语句

fzip·2025-03-22 23:48

linux环境下安装Redis后却找不到./src/redis-server

失败的原因大概率是环境没有安装gcc命令。

Lichenpar·2025-03-22 23:47

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧

程序喵大人·2025-03-22 23:15

云原生周刊丨CIO 洞察：Kubernetes 解锁 AI 新纪元

DRANET采用Apache-2.0开源许可，鼓励社区贡献与扩展，是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界

KubeSphere 云原生·2025-03-22 22:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

k8s集群版本升级

然而，升级过程需要谨慎进行，特别是在生产环境中。通常，Kubernetes集群的版本升级应遵循逐步升级的策略，不建议直接跳过多个版本。

少陽君·2025-03-22 22:42

ModuleNotFoundError: No module named ‘h5py‘

到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'h5py'错误表明Python环境中没有安装h5py模块。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能

Hardess-god·2025-03-22 22:40

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

重塑家用机器人大脑！云鲸旗舰机型逍遥002搭载旭日5正式开售

智能深度清洁“为核心，基于地瓜机器人全新一代旭日5智能计算芯片，推出首创的双目AI视觉感知自适应系统，以10TOPs的端侧算力与180万点/秒的3D稠密深度点云生成能力，为家庭场景带来毫米级障碍测距精度与语义级环境理解

·2025-03-22 22:24

WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（下卷）

全书卷目：WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（上卷）WebGL开发：BabylonJS从入门到精通（下卷）目录第一部分：基础篇——构建3D世界的基石第一章：BabylonJS概述与环境搭建什么是

莲华君·2025-03-22 22:08

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战

本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案，为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。

琢磨先生David·2025-03-22 21:34

医疗旅游发展方案

一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上，设计出针对中低端市场的医疗旅游产品，通过有效的冷启动推广策略，实现项目的初步盈利与客户积累，逐步树立专业品牌形象，建立客户信任机制，形成可复制、可规模化的商业模式

cainiaojunshi·2025-03-22 21:01

不用再当“技术宅“！这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人

可每次想自己试试，打开教程就被满屏的代码吓退——"Python环境配置"、"CUDA驱动安装"这些词比数学作业还让人头疼。

阳光永恒736·2025-03-22 20:01

golang面经整理（一）（k8s,docker二次开发方向，云原生方向）

最近大环境不好，大厂的岗位也少了不少。主要投递的岗位包含广州、深圳的岗位，面试的是golang工程师相关的岗位，但其实单纯做云原生相关岗位比较少，基本上局限于国内的几朵云，阿里云，华为云，

gooooer·2025-03-22 20:59

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

PXE系统

通常，PXE用于企业环境，尤其是大规模部署操作系统时，能够实现无盘工作站的启动以及批量系统安装。通过PXE，用户无需使用U盘、光盘等物理媒介，只需要一台支持网络启动的计算机和一个配置好的P

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

java工程师常用开发工具

下载地址：JavaDownloads|Oracle安装配置教程：window下win10jdk8安装与环境变量的配置（超级详细）_jdk8环境变量配置-CSDN博客目前主流的JDK版本还是JAVA8查看版本命令

Monika Zhang·2025-03-22 19:23

闭包的概念总结与分析

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

1、安装Python环境首先，您需要安装Python环境。访问Python官网:https://www.python.org/根据您的操作系统选择安装包:Python官网提供Windo

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

Python基础知识点总结

豆芽819·2025-03-22 18:16

环境准备系列——使家里的工作站在公网上也可以通过ssh进行访问

一、基础配置：启用SSH服务与端口开放安装SSH服务•Ubuntu/Debian系统：sudoaptupdate&&sudoaptinstallopenssh-server•CentOS系统：sudoyuminstallopenssh-server•启动服务：sudosystemctlstartsshd&&sudosystemctlenablesshd修改默认端口（推荐）•编辑配置文件：sudov

music&movie·2025-03-22 18:13

嵌入式硬件篇---蓝牙模块

核心技术原理蓝牙工作流程设备发现阶段配对连接阶段数据传输阶段二、协议栈架构（以BLE为例）1.物理层2.链路层3.HCI层4.GATT三、典型应用场景扩展1.室内定位系统（蓝牙5.1+）2.运动健康监测3.工业控制四、ESP32开发示例（BLE+经典蓝牙）1.环境配置

Ronin-Lotus·2025-03-22 18:40

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

Eclipse 快捷键

Eclipse快捷键Eclipse是一款功能强大的集成开发环境（IDE），广泛应用于Java开发领域。熟练掌握Eclipse的快捷键可以大大提高开发效率。

lsx202406·2025-03-22 17:05

使用 Nginx 实现镜像流量：提升系统可用性与负载均衡

Nginx作为一个高性能的反向代理服务器，不仅可以用于负载均衡，还可以通过镜像流量（TrafficMirroring）功能，将实时流量复制到其他服务器，用于测试、监控或数据分析，而不会影响生产环境。

绝顶少年·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

Java设计模式——装饰模式

目录模式动机模式定义模式结构类图代码分析示例：动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流

爱吃土豆的程序员·2025-03-22 16:56

linux执行python脚本conda库_Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解）)...

Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))1.首先在PycharmTools->Deployment->Configurations打开新建SFTP输入

weixin_39992462·2025-03-22 16:25

brew mysql client_Mac安装mysqlclient过程解析

尝试在虚拟环境下通过pip安装：pipinstallmysqlclient然后报错：OSError:mysql_confignotfound找到官方文档https://github.com/PyMySQL

weixin_39630440·2025-03-22 16:25

macos安装python-nodejs_MAC平台基于Python Appium环境搭建过程图解

前言最近笔者要为python+appium课程做准备，mac在2019年重新安装了一次系统，这次重新在mac下搭建appium环境，刚好顺带写个文稿给大家分享分享搭建过程。

weixin_39612038·2025-03-22 16:25

全网最细！CentOS 7极速部署MySQL 8.0.23实战手册（附最佳参数模版）

一、部署前准备1.1环境检查清单在进行MySQL部署前，请确认以下基础条件已满足：检查项标准要求操作系统版本CentOS6/7（推荐7.6+）内存建议≥4GB（生产环境≥16GB）磁盘空间/分区≥30GB

从不删库的DBA·2025-03-22 16:55

使用Java爬虫按关键字搜索1688商品

一、准备工作1.Java开发环境确保你的Java开发环境已经安装了以下必

小爬虫程序猿·2025-03-22 15:53

新能源汽车驱动电机构造与原理，关键技术大不同

随着全球能源危机和环境问题的日益严峻，新能源汽车（NEV）正以惊人的速度发展。在新能源汽车的核心部件中，驱动电机扮演着至关重要的角色，它直接决定了车辆的性能、效率和可靠性。

物联高科·2025-03-22 15:51

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

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