训练细节

**ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例

1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。
背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件
一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

flutter 跑马灯+渐变透明度背景

之前也是记录了很多小组件的实现，这次把所有代码都给放到这里吧这是效果：数据（后台数据，不过我这是没的，不要在意这些小细节，忽略吧）Http().post(url,pathParams:params,data
烟花下的孤独·2025-03-15 18:03

18、企业级服务-JMS

它为企业级应用中的异步通信提供了一种高效、灵活且可靠的方式，允许不同的系统组件之间通过发送和接收消息进行通信，而无需直接依赖彼此的实现细节。
跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:02

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。
大模型老炮·2025-03-15 17:28

L1-5 别再来这么多猫娘了！

言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
云格～·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。
yuanpan·2025-03-15 16:52

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
编程星辰海·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。
湫怿·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。
（initial）·2025-03-15 16:17

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
weixin_40826634·2025-03-15 15:41

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

算法训练-拓扑排序2

洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
往往歌咏理想·2025-03-15 14:33

代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列

题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
失序空间·2025-03-15 14:33

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库，但是目前国内无法直接从HugingFace下载。
Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

长文本、知识库、微调对比

•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解：处理长篇阅读理解任务，如学术
司南锤·2025-03-15 13:56

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.
做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。
无水先生·2025-03-15 13:54

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的
程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法

该插件配备了多种结构控制选项，涵盖阳台、门窗、栏杆、楼顶水塔等附属建筑元素，丰富的参数设置允许用户精细调整每个细节，确保每栋建筑都独具特色。
沐风老师·2025-03-15 10:02

69.Harmonyos NEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景

HarmonyosNEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景效果预览一、电商应用最佳实践1.功能需求电商应用中的商品图片预览需求包括：支持商品多角度图片查看高清缩放查看商品细节商品参数标注和热点标记与商品信息面板的联动支持视频和图片混合展示
·2025-03-15 10:26

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

数据标注质量对AI模型质量的影响分析

没有高质量的标注数据，就如同建造高楼大厦没有坚实的地基，AI模型就无法有效地学习和训练，最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
自由鬼·2025-03-15 10:30

基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具（OmniParser）

一、技术原理1.数据集构建：从流行网页和应用中提取数据，构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集，为模型训练提供基础。
deepdata_cn·2025-03-15 09:51

【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析

本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析，带你循序渐进地掌握这两种方式，并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页？分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量，分页能够
Yan.love·2025-03-15 08:36

Jump Desktop for Mac v9.0.94 优秀的远程桌面连接工具 支持M、Intel芯片

应用介绍JumpDesktopforMac是一款Mac上非常强大和易用的远程桌面控制软件，支持RDP、VNC协议，无论速度、性能和流畅度上都非常不错，支持全屏、文本粘贴复制、快捷键发送等功能，在各种细节上要比微软的远程桌面优秀很多
Macdo_cn·2025-03-15 07:04

DAY01 二分查找 与 双指针

704.二分查找-力扣（LeetCode）需要注意两种边界情况下代码细节的处理，在【】区间下，右指针的最大值是有意义的，所以right=nums.size()-1，left&nums,inttarget
Useee·2025-03-15 07:02

Anthropic 的模型

Anthropic的模型（特别是Claude系列）之所以在性能和推理能力上表现强劲，可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。
调皮的芋头·2025-03-15 06:50

RV1126笔记三十七：PaddleOCR检测模型训练

PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹：train_data,这个文件夹用于存放数据集的。
殷忆枫·2025-03-15 05:16

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
网络安全大白·2025-03-15 04:38

DeepSeek创始人专访：中国的AI不可能永远跟随，需要有人站到技术的前沿

训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一，后者的效果还不如它。
AIBigModel·2025-03-15 04:06

十分钟学会微调大语言模型

在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。
喝不喝奶茶丫·2025-03-15 04:35

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。
AI Echoes·2025-03-15 04:34

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

JAVA简单实现国密双向认证

请注意，实际开发中可能需要更多的错误处理和配置细节。首先，确保你已经添加了BouncyCastle作为安全提供者，
[email protected]·2025-03-15 04:32

69.Harmonyos NEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景

HarmonyosNEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景效果预览一、电商应用最佳实践1.功能需求电商应用中的商品图片预览需求包括：支持商品多角度图片查看高清缩放查看商品细节商品参数标注和热点标记与商品信息面板的联动支持视频和图片混合展示
·2025-03-15 02:15

64.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（二）

本文将继续介绍双指旋转手势和双击缩放手势的实现细节。1.旋转手势处理逻辑双指旋转手势的核心逻辑包括：R
·2025-03-15 02:43

65.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（三）

本文将继续介绍双击缩放手势的实现细节，以及手势之间的协同工作机制。1.双击缩放手势定义TapGes
·2025-03-15 02:43

10个工具让你秒变数字艺术家，小白也能画出百万点赞神图

一、新手必看：3步出神图的核心心法1.咒语炼金术（Prompt魔法公式）#万能结构：画风+主体+细节+神级后缀"8kCG,(赛博朋克美少女:1.3),霓虹机械臂,雨夜东京街景,宫崎骏风格--ar16:9
ivwdcwso·2025-03-15 01:38

pytorch实现cifar10多分类总结

它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
L_pyu·2025-03-15 00:31

SpringBoot 自动装配

SpringBoot的自动装配通过条件注解和自动配置类，根据应用需求自动配置组件，简化配置过程，提高开发效率不需要手动配置许多繁琐的细节，而是通过自动装配来简化配置过程好处：简化配置，减少了出错的可能性
SilvertipSage·2025-03-15 00:27

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务，训练自己的数据集
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤，其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法
天一生水water·2025-03-14 23:50

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
Evaporator Core·2025-03-14 23:17
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