训练笔记第9页

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

pytorch笔记：mm VS bmm

1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法，用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量（batchofmatrices），形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作，用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量，输入的形状分别是(n,m)和(m,p

UQI-LIUWJ·2025-02-12 20:13

《黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通》学习笔记总目录：开启你的Linux之旅...

《黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通》学习笔记总目录：开启你的Linux之旅黑马程序员2023年新版Linux零基础快速入门到精通学习笔记总目录项目地址:https://gitcode.com

魏杨晴Vivian·2025-02-12 20:11

黑马程序员 Linux 从入门到精通配套笔记：助你快速掌握 Linux 核心技能

黑马程序员Linux从入门到精通配套笔记：助你快速掌握Linux核心技能【下载地址】黑马程序员Linux从入门到精通配套笔记分享黑马程序员Linux从入门到精通配套笔记项目地址:https://gitcode.com

贡旎彩Kurt·2025-02-12 20:11

神舟笔记本售后厦门店值得信赖的维修服务

一、神舟笔记本售后：专业维修技术在选择笔记本时，很多人会优先选择品牌实力雄厚、售后服务完善的厂家生产的产品。神舟笔记本作为我国知名品牌，在消费者中享有较高的声誉。

苹果酱0567·2025-02-12 19:35

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classProfile(contextlib.ContextDecorator):3.defsegment2box(segment,width=640,height=640):4.defscale_boxes(img1_shape,boxes,img0_shape,ratio_pad=None,pa

红色的山茶花·2025-02-12 19:34

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

Python网络爬虫笔记（四）——requests与BeautifulSoup

一、requestsrequest是请求库，用来获取页面信息。首先记得导入库啊，这个是第三方库，py没有自带，没有安装的小伙伴可以移步我上一篇安装第三方库教程importrequests介绍几个常用的函数1>请求命令importrequestsurl='https://www.163.com'resp=requests.get(url)get用途其实跟构造函数差不多，它的参数不少，我们这里主要用到

玄黄问道·2025-02-12 18:30

程序员吃饭家伙优化和安全防护指南

CPU只要不是10W左右低功耗的都很好，笔记本CPU的35W、

wisheen·2025-02-12 18:00

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行计算机视觉的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

上海站 | 2025 Seeed x LeRobot 具身智能黑客松报名开启！

SeeedxLeRobot具身智能黑客松现邀请所有对在机器人领域训练模仿学习策略，并实时进行推理部署感兴趣的人，共同创造具有影响力的创新解决方案。

·2025-02-12 18:01

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。

KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI

packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi

旧约Alatus·2025-02-12 18:54

普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务

背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

·2025-02-12 17:52

C#上位机调试经验

可以在工控机上安装一个VisualStudio的远程工具，把随身带的笔记本电脑通过网线插在工控机上这样可以在笔记本上使用VisualStudio调试，可以加断点，看变量的值和查看程序流程。

天天进步2015·2025-02-12 17:51

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid_1·2025-02-12 17:50

Go 学习笔记（85）— 常见错误汇总（数组值传递、map遍历顺序不固定、返回值被屏蔽、recover 必须在 defer 函数、goroutine 锁死、闭包错误引用同一个变量）

1.数组是值传递在函数调用参数中，数组是值传递，想通过修改数组值对原有数组进行修改，会有下面结果：funcmain(){x:=[3]int{1,2,3

wohu007·2025-02-12 17:48

try-except-else-finally结构的使用

笔记try:num1=int(input('请输入一个整数：'))num2=int(input('请输入另一个整数：'))result=num1/num2exceptZeroDivisionError:

print('name')·2025-02-12 17:48

SQL 调优最佳实践笔记

定义与重要性SQL调优：提高SQL性能，减少查询时间和资源消耗。目标：减少查询时间和扫描的数据行数。基本原则减少扫描行数：只扫描所需数据。使用合适索引：确保WHERE条件命中最优索引。合适的Join类型：根据表的大小和关联性选择。选择合适的数据库：根据业务类型选择OLTP或OLAP。DQL最佳实践（SELECT）避免多表JOIN，尤其是大数据量情况下。避免全表扫描，使用索引优化查询。索引使用全表扫

modelsetget·2025-02-12 16:14

【SQL】学习笔记-4

1、ABtestA/B测试是一种统计学方法，用于比较两个或多个版本的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。以下是进行A/B测试的一些最佳实践：明确目标：在开始之前，你需要确定实验的目的和预期结果。比如提高转化率、增加用户参与度或提升用户体验。定义假设：基于你的目标，提出可测试的假设。例如，如果你认为改变按钮颜色可以提高点击率，那么你的假设就是“绿色按钮比红色按钮有更高的点击率”。选择关键指标：

Nicolas23·2025-02-12 16:12

嵌入式AI革命：DeepSeek开源如何终结GPU霸权，开启单片机智能新时代？

相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言，被称作“核弹级别”的操作，是DeepSeek的完全开源。

老六哥_AI助理指南·2025-02-12 16:09

SQL最佳实践（笔记）

写在前面：之前baeldung的JavaWeeklyReviews里面推荐了一篇关于SQL优化的文章，正好最近在学习数据库相关知识，记一些学习笔记原文地址：SQLBestPracticesEveryJavaEngineerMustKnow1

AnnieSun0901·2025-02-12 16:09

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

影响：这有助于模型更快地收敛，因为梯度不会因为负值而减小，从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论：这使得

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

Zane的线代学习笔记 #4 矩阵的逆

前言在矩阵消元法中，我们有提到过矩阵的逆的概念，不过并没有深入地去探讨矩阵的逆矩阵是怎么来的，那么在这篇笔记中，我们将揭晓答案。

ZaneYooo·2025-02-12 15:07

Zane的线代学习笔记 #6 置换与转置

前言上篇笔记的末尾我们提到过置换矩阵和转置的内容，不过并不完整，在这篇笔记中，我会对这两个知识点进行补充，讲完之后，我们的线性方程部分就基本上讲完了。

ZaneYooo·2025-02-12 15:37

Zane的线代学习笔记 #5 A=LU分解与置换矩阵

前言这篇笔记我们将讲解A=LUA=LUA=LU分解的内容，如果你是第一次学习这块内容可能会对标题中的公式懵逼，我们知道AAA代表一个矩阵，UUU代表上三角矩阵，那LLL代表什么呢？

ZaneYooo·2025-02-12 15:37

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

【ai】李沐动手深度学学v2 环境安装：anaconda3、pycharm、d2

cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA

等风来不如迎风去·2025-02-12 15:05

工作笔记 | 音视频开发与学习提升

工作笔记|音视频开发与学习提升时间：2025年2月6日09:22:32文章目录工作笔记|[音视频开发与学习提升](https://blog.csdn.net/I_feige/article/details

军事研究员·2025-02-12 15:03

ByteByteGo学习笔记：深入理解与设计唯一ID生成器

引言：唯一ID的重要性及应用场景在现代软件系统架构中，唯一ID（UniqueIdentifier）扮演着至关重要的角色。它就像是系统中每个实体的“身份证”，用于在分布式环境、数据库记录、消息队列等各种场景中唯一标识每一个对象。从用户账户、订单编号，到微服务实例、数据库记录，唯一ID的应用无处不在。一个设计良好的唯一ID生成器，能够确保系统数据的完整性、一致性，并提升系统的可扩展性和可维护性。唯一I

·2025-02-12 14:15

亚马逊云科技Bedrock知识库自定义语义搜索配置教程

给知识库挂载额外的数据有助于模型生成更相关、基于上下文的准确响应，而无需重新训练AI模型。

佛州小李哥·2025-02-12 13:57

java基础笔记（工具）

一、final的使用场景final关键字主要用于定义常量、限制继承以及防止方法重写，其具体应用场景包括：修饰变量常量：将变量声明为final后，该变量一旦初始化后就不能再改变。常见用法是定义全局常量，例如：publicstaticfinalintMAX_CONNECTIONS=100;局部变量：在方法中，将局部变量声明为final可以确保其值在赋值之后不再改变，有助于编写更安全和易于维护的代码。修

GGJOB·2025-02-12 11:14

DeepSeek-V3：模型与权重全面解析

DeepSeek-V3是一款开创性的混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）语言模型，以其创新的架构设计、高效的训练方法和卓越的性能，成为开源大语言模型领域的标杆。

步子哥·2025-02-12 11:13

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

一文带大家了解DeepSeek不同版本 1.5B、7B、14B、32B、70B的含义以及应用场景

1.参数量的意义参数量：指模型中可训练的参数总数，包括权重和偏置等。单位：-1B=10亿参数-7B=70亿参数-70B=700亿参数2.不同版本的特点版本参数

测试开发Kevin·2025-02-12 10:10

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理（c++环境）5.采用torch2trt进行推理（python环境）在pytorch框架下，可以很方便进行深度学习模型的搭建、训练和保存

机械心·2025-02-12 10:40

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

导读大模型作为目前最前沿的技术，是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法，希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

.safetensors 文件、.ckpt文件、.pth和.bin文件

safetensors文件1.1.背景和定义：1.2.特点：1.2.1.安全性：1.2.2.内存高效：1.3.应用场景：二..ckpt文件（CheckpointFile）2.1.背景和定义：2.2.特点：2.2.1.包含训练状态信息

李直气壮壮·2025-02-12 10:38

【Python】科研代码学习：十七模型参数合并，safetensors / bin

save_pretrained还会新增的文件知识点：在保存模型参数时，大小发生了成倍的变化前言众所周知，LLM的模型参数一般保存在.safetensors或者.bin结尾的大文件但是通过一个RLHF的一个训练后

溢流眼泪·2025-02-12 10:08

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。

欣然～·2025-02-12 10:35

python可以在浏览器中运行吗_编程技术笔记——Brython(是在浏览器中运行Python)

前一段为公司设计开发在线Python编程引擎(就是打开浏览器在网页上就可以进行Python编程)，一开始想着前端用一个文本编辑器，编码完成后提交给服务器进行动态编译运行。突然有一天在网上搜到了Brython神器，果断决定使用Brython(纯前端操作)，这样服务器端都省的开发了。什么是BrythonBrython被用来设计为替代JavaScript，用于Web客户端编程。它是一个浏览器上的Pyth

weixin_39580041·2025-02-12 09:03

【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别

并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。

·2025-02-12 09:10

蓝桥杯训练——奇怪的捐赠——题解

先上题目：地产大亨Q先生临终遗愿是：拿出100万元给X社区的居民抽奖，麻烦的是，他有个奇怪的要求：1.100万元必须被正好分成若干份（不能有剩余）。每份必须是7的若干次方元。比如：1元，7元，49元，343元，……2.相同金额的份数不能超过5份。3.在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙算一算，最多可以分为多少份？一、OK，说一下我一开始的解题思路（错误），利用枚举：1.先将7的若干

老狐Nick·2025-02-12 09:00

蓝桥杯训练奇怪的捐赠题解

题目：地产大亨Q先生临终遗愿是：拿出100万元给X社区的居民抽奖，麻烦的是，他有个奇怪的要求：1.100万元必须被正好分成若干份（不能有剩余）。每份必须是7的若干次方元。比如：1元，7元，49元，343元，……2.相同金额的份数不能超过5份。3.在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙算一算，最多可以分为多少份？思路：换个角度考虑，如果拿出1234567890元分给居民，每份必须是10

SkyeBCI·2025-02-12 09:56

Jupyter Notebook添加代码自动提示和补全功能

1.Condaconda-forge提供了用于笔记本扩展和jupyter_nbextensions_configurator的conda包。

Try，多训练·2025-02-12 08:56

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