训练笔记第3页

nacos学习笔记

Nacos（动态服务发现、配置管理与服务管理平台）是阿里巴巴开源的一个分布式系统架构中服务发现和配置管理的基础组件。它的主要目标是提供一个动态服务发现、配置管理和服务管理的解决方案。Nacos主要适用于微服务架构，并在云原生环境下发挥重要作用。Nacos的核心功能服务发现与健康检查Nacos提供了服务发现功能，可以帮助微服务在运行时动态发现其他服务的地址和端口。服务提供者（例如一个微服务实例）将自

柠檬编程工作室·2025-02-17 08:05

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

非线性动力学笔记C2.1-2.2 一维流动中的不动点和稳定性

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言C2一维流动（flowonaline)引言2.1几何思考方式2.不动点（fixedpoint)与稳定性（stability)Appendix1前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：参考书《Nonlineardynamicsandchaos》StevenH.Strogatz本节重点Note第二章内容的引言的1-2小节，

阿北Ben·2025-02-17 07:56

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

2025年初，以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品，而训练成本仅为传统模型的几十分之一。

AIQL·2025-02-17 07:52

Java程序性能优化读书笔记（一）：Java性能调优概述

程序性能的主要表现点：执行速度：程序的反映是否迅速，响应时间是否足够短内存分配：内存分配是否合理，是否过多地消耗内存或者存在内存泄漏启动时间：程序从运行到可以正常处理业务需要花费多少时间负载承受能力：当系统压力上升时，系统的执行速度、响应时间的上升曲线是否平缓衡量程序性能的主要指标：执行时间：程序从运行到结束所使用的时间CPU时间：函数或者线程占用CPU的时间内存分配：程序在运行时占用内容的空间磁

anxunnian1498·2025-02-17 07:52

代码随想录算法训练营第一天：二分查找，移除元素，有序数组的平方

一.数组1.要点：数组下标都是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的数组的元素是不能删的，只能覆盖。C++中二维数组在地址空间上是连续的。（java就不是了）二.二分查找二分查找有两种方法1.target在左闭右闭[left,right]while(lefttarget)target偏小，在left与middle的左侧，right要赋值为middle-1，left不用改变，因为当前这个nums[m

坚持不懈的猫喵·2025-02-17 07:22

【Jvascript 算法】-- JavaScript实现对树结构数据的增删以及树型数据与数组的相互转换

在日常开发中我们经常会碰到树结构数据，以下是我的笔记：constarr=[{id:2,name:'部门B',parentId:0},{id:3,name:'部门C',parentId:1},{id:1,

野生松·2025-02-17 06:15

WPF学习笔记

容器控件：GridstackPanelWrapPanelDockPanelUniformGridGrid：Grid.RowDefinitionsRowDefinitionGrid.ColumnDefinitionsColumnDefinition第一行的高度是第二行的2倍100auto占2列的空间stackPanel：一般用来修饰部分容器，一般是垂直居中的水平水平排列WrapPanel：默认是贴着

蒋劲豪·2025-02-17 06:43

代码随想录算法训练营第三天| 反转链表，设计链表，移除链表元素

206.反转链表-力扣（LeetCode）structListNode*reverseList(structListNode*head){typedefstructListNodeListNode;ListNode*tmp;ListNode*cur=head;ListNode*pre=NULL;while(cur){tmp=cur->next;cur->next=pre;pre=cur;cur=t

坚持不懈的猫喵·2025-02-17 05:42

代码随想录算法训练营第六天 | 242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和

代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和第五天休息，就没写文章，hh感悟：今天的任务相对轻松一些。

虾饺爱下棋·2025-02-17 05:41

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

3.2025年个人心仪笔记本

3.2025年个人心仪笔记本本篇文章主要分享一下2025年个人向心仪的几款笔记本，仅供参考。笔记本决赛名单经过在各大平台疯狂搜索了解各种信息后，结合个人审美以及预算整理出几个最后的决赛选手。

growhuan·2025-02-17 04:34

[008] [RT-Thread学习笔记] 求结构体首地址rt_list_entry函数与字节对齐RT_ALIGN宏

RT-Thread学习笔记rt_list_entry函数源码分析应用示例RT_ALIGN宏源码分析应用示例RT-Thread版本：4.0.5MCU型号：STM32F103RCT6（ARMCortex-M3

柯西的彷徨·2025-02-17 04:01

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面

学无止尽5·2025-02-17 04:59

[Ubuntu 20.04]Realtek ALC294无声音解决

无声音解决目录环境问题解决附：查看你使用的声卡型号参考环境ASUSFL8000UUbuntu20.04问题RealtekALC294声卡在Ubuntu20.04下外放/耳机无声音估计这个问题应该只要是ASUS都可能会遇到，不论笔记本还是主板

CatTomCSDN·2025-02-17 03:54

《Operating System Concepts》阅读笔记：p17-p25

《OperatingSystemConcepts》学习第5天，p17-p25总结，总计9页。一、技术总结1.计算机系统的组成结构(1)CPU—Thehardwarethatexecutesinstructions.(2)Processor—AphysicalchipthatcontainsoneormoreCPUs.(3)Core—ThebasiccomputationunitoftheCPU.(

·2025-02-17 03:28

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。

测试者家园·2025-02-17 03:52

用js代码实现贪吃蛇小游戏

js已经学了大部分了，现在就利用我所学的js知识试试做贪吃蛇小游戏吧以下部分相关图片以及思路笔记均出自渡一陈老师的视频首先制作简单的静态页面，添加贪吃蛇移动的背景和相关图片，比如开始游戏等等将各个功能均封装在函数中

guai_guai_guai·2025-02-17 02:21

i510300h和i78750h参数对比哪个好

i510300H是笔记本平台的标准电压处理器，为四核心八线程，主频2.5GHz，睿频4.5GHz，45WTDP，8M三级缓存，passmark跑分为9026分。

妙龙·2025-02-17 02:46

英特尔 Core i9-9880H 处理器：架构、性能与应用

英特尔Corei9-9880H是一款高性能移动处理器，广泛应用于高端笔记本电脑和工作站。其设计旨在满足对计算能力有严苛要求的专业用户和发烧友的需求。

汪子熙·2025-02-17 01:43

4.1、十字线 - 趋势中的十字线

K线技术学习笔记------基本知识------1.1、基本知识-蜡烛图的历史1.2、基本知识-蜡烛图的结构1.3、基本知识-合成蜡烛线------反转形态------2.1、反转形态-单线反转形态2.2

五十番·2025-02-17 01:08

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读

1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。

躺柒·2025-02-16 22:53

LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

chenweiPhD·2025-02-16 21:15

spiking neural network概念学习

在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果

望云山190·2025-02-16 21:44

阅读笔记：x86系统调用入门

阅读笔记：x86系统调用入门原作者:RussBlaine原文来自:http://blogs.sun.com/roller/page/rab译注者:BadcoffeeEmail:[email protected]

yayong·2025-02-16 21:11

宋红康 MySQL高级篇学习笔记

架构篇1.sql的执行流程查询缓存：有就直接返回了。解析器进行解析：检查sql合不合语法优化器：对sql语句进行逻辑优化，看是否使用索引，生成执行计划。存贮引擎：myisam,innodb去执行上述计划当然返回的时候也会在缓存一下结果。索引及调优篇1.InnoDBB+树索引的注意事项（页分裂的场景）1.根页面万年不动（页分裂）：创建后，用户数据用完可用空间，就会新产生一个页a，并将根节点的数据复制

偷偷儿·2025-02-16 21:40

大厂学院雷丰阳 JUC 学习笔记

基础篇synchronized和lock的区别1.从本质上：synchronized是Java内的一个关键字，lock是一个接口。2.从代码的形式上：synchronized在发生异常时会主动释放锁，lock需要我们在finally语句中释放，不然会死锁；通过lock可以知道锁有没有获取成功，synchronied不行3.从性能上：在1.6前没提出锁升级过程时，重量级锁在被系统检测到后会阻塞尝试获

偷偷儿·2025-02-16 21:40

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

Java 实现拖拽列表更新排序

拖拽列表更新排序，接口提供给前端这个功能主要是需要的算法逻辑很多图解：如在前端页面上想把id=5拖拽到id=3上拖拽之后的效果：解析图例：代码示例：DevToCoding｜Java面试指南、学习笔记/*

架构师成长进阶空间·2025-02-16 19:56

第一天：爬虫介绍

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:25

第三天：爬取数据-urllib库.

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:55

工作计划进度表怎么做？探索主流的8款软件

本文介绍了八款主流的工作计划软件，包括：1.Worktile，2.PingCode，3.腾讯文档，4.钉钉，5.滴答清单，6.有道云笔记，7.Trello，8.Monday.com。

·2025-02-16 19:20

python编程入门学习（3）——自用笔记

目录第五章：if语句一个简单的示例条件测试if语句使用if语句处理列表第六章：字典一个简单的字典使用字典遍历字典嵌套在列表中存储字典在字典中存储列表在字典中存储字典第五章：if语句一个简单的示例#if语句示例cars=['bmw','audi','toyota','subaru']forcarincars:ifcar=='bmw':print(car.upper())else:print(car.

徐少19·2025-02-16 19:52

如何使用DeepSeek训练模型

目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些

LCG元·2025-02-16 18:17

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1

Robot251·2025-02-16 17:12

Java算法字母异位词分组、最长连续序列

小王的Java刷题日记Day5记录刷题过程，作为笔记和分享，坚持每天刷题，每天进步，编程语言为Java。题目一：字母异位词分组给你一个字符串数组，请你将字母异位词组合在一起。

小王的Java刷题日记·2025-02-16 17:09

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好

知来者逆·2025-02-16 16:08

Deepseek详细的自我介绍

中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练

welcome_123_·2025-02-16 16:06

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。

码农三叔·2025-02-16 16:35

Spring Boot中使用RabbitMQ(2)

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D1561691·2025-02-16 16:34

Acwing-基础算法课笔记之搜索与图论（spfa算法）

Acwing-基础算法课笔记之搜索与图论（spfa算法）一、spfa算法1、概述2、模拟过程3、spfa算法模板（队列优化的Bellman-Ford算法）4、spfa算法模板（判断图中是否存在负环）一、

不会敲代码的狗·2025-02-16 16:02

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