训练自定义数据集

众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！

软件采用Live2d模型来实现自定义形状，用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
开开心心_Every·2025-03-24 01:23

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

刷题记录*110.字符串接龙105.有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表106.岛屿的周长深搜简化代码*110.字符串接龙题目地址使用广搜。本题相当于求最短路径，因此使用广搜。如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。题目要求每一步只能修改一个字符，因此从起始字符串开始，对字符串中的每一个字符进行修改，修改后在输入的字符串列表中查找是否存在
Star Patrick·2025-03-24 01:21

JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理)

文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.对象.addEventListener("没有on的事件名字",事件处理函数,false)3.对象.attachEvent("有on的事件名字",事件处理函数);2.解除绑定五、EventWrapp
LYFlied·2025-03-24 00:49

笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径

本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点，而非根节点。join(u,v)的功能为将v的根节点挂到u的根节点下模拟过程可以看出，join中的find中的路径压缩要在长度大于2（路径大于1）的时候才会体现出来107.寻找存在的路径卡码网题
jingjingjing1111·2025-03-24 00:47

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

对学生进行基本技能训练，例如：组成系统、编程、调试、查阅资料、焊接电路板等。使学生理论联系实际，提高动手能力和分析问题、解决问题的能力。1.2设计的基本要求(1)利用I/O口产生一定频率的
Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

fastjosn注册自定义序列化器

自定义序列化器：  importcom.alibaba.fastjson.serializer.JSONSerializer;  importcom.alibaba.fastjson.serializer.ObjectSerializer
林发和·2025-03-23 23:11

SpringBoot 整合security 实现自定义Token和clientId登录及退出(二)

接上一篇6.认证相关处理创建登录成功DemoAuthenticationSuccessHandler.java/***用户身份验证通过处理*/@Component@SuppressWarnings("all")publicclassDemoAuthenticationSuccessHandlerimplementsAuthenticationSuccessHandler{@Autowiredpri
.猫的树·2025-03-23 23:40

聊聊langchain4j的HTTP Client

这意味着底层HTTP客户端可以被自定义，通过实现HttpClientSPI，还可以集成任何其他HTTP
·2025-03-23 23:52

181.HarmonyOS NEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表交换组件整体架构详解效果演示1.组件概述1.1功能介绍ListExchangeViewComponent是一个支持列表项交换和删除的自定义组件，主要用于实现如扣款列表等场景
·2025-03-23 22:20

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====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、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的
编程星辰海·2025-03-23 22:35

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
LittleNyima·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798·2025-03-23 22:01

快速理解Vue3中Pinia里的subscribe方法使用

但使用更简洁高效二、subscribe方法简介subscribe方法是Pinia中的监听器函数，有点像watch，但监听的是store中的状态（数据/state）变化，在store中的状态变化时会执行自定义逻辑
MXN_小南学前端·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。
开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 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

代码随想录算法训练营Day10|Leetcode150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、347前K个高频元素一、反转字符串相关题目：Leetcode150文档讲解：Leetcode150视频讲解：
Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

聊聊langchain4j的HTTP Client

这意味着底层HTTP客户端可以被自定义，通过实现HttpClientSPI，还可以集成任何其他HTTP
hello_ejb3·2025-03-23 21:54

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

Node.js 包管理配置文件详解：package.json、npmrc、package-lock.json 全面解析

package.json配置关键字段解析2.package-lock.json：锁定依赖版本示例：部分package-lock.json作用如果package-lock.json出现问题3..npmrc：npm的自定义配置文件示例
还是鼠鼠·2025-03-23 19:09

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战 第一章 机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息；    2、机器学习能让我们自数据集中受启发
LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-03-23 18:26

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话，可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
kakak_·2025-03-23 17:47

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

OCR识别常见开源库

准确识别的前提是找到正确的字体进行训练，字体很重要，要覆盖所有识别的场景。Tess
yxfamyself·2025-03-23 17:44

Spring容器初始化扩展点：ApplicationContextInitializer

、实现ApplicationContextInitializer接口2、注册初始化器三、ApplicationContextInitializer的执行时机四、实际应用案例1、动态设置环境变量2、注册自定义的
web14786210723·2025-03-23 16:43

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中
攻城狮7号·2025-03-23 16:38

Unity编辑器扩展快速回顾

知识点来源：总结人间自有韬哥在，唐老狮，豆包目录1.自定义菜单栏拓展1.1.Editor文件夹用途1.2.添加自定义页签1.3.Component菜单加脚本1.4.Inspector脚本右键菜单1.5.
托塔1·2025-03-23 16:38

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

Vue.js 模板语法全解析：从基础到实战应用

通过对《Vue.js快速入门实战》中关于Vue项目部署章节（实际围绕Vue模板语法展开）的深入研读，我们将全面剖析Vue项目结构、应用程序实例、生命周期、插值、指令以及自定义指令等关键内容，并通过实战案例加深理解
予安灵·2025-03-23 13:42

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

深入理解 Vue3 中的 Reflect 和 Proxy 使用

Proxy对象用于创建一个对象的代理，从而实现基本操作的拦截和自定义（如属性查找、赋值、枚举、函数调用等）。
写完这行代码打球去·2025-03-23 09:47

端到端的NLP框架（Haystack）

提供可视化界面，方便用户进行配置和调试；支持多模态数据，可处理文本、图像等多种类型的数据；具有可扩展性，可根据需求添加自定义组件。
deepdata_cn·2025-03-23 09:13

C#自定义曲线便器功能实现(简化版)

目录一、曲线编辑器实现功能二、实现方法说明三、关键代码说明1、绘制背景板和曲线2、绘制坐标系面板3、绘制曲线四、工程下载连接一、曲线编辑器实现功能添加或者删除控制点，通过移动控制点来修改曲线形状二、实现方法说明1、坐标系系统：使用0-500的范围映射到屏幕坐标系自动绘制网格线（间隔50单位）坐标轴显示在左侧和底部2、控制点功能：左键点击空白区域添加新控制点拖动现有控制点调整位置自动按X坐标排序保持
Big_潘大师·2025-03-23 08:41

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。
Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果
算法探索者·2025-03-23 08:08

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。
TGITCIC·2025-03-23 07:02

JavaScript的函数拦截技术详解

函数拦截是指在函数执行前、执行中或执行后插入自定义逻辑的过程。
天天进步2015·2025-03-23 07:30

Linux内核网络设备注册与地址族协同机制深度解析

本文将以IPoIB（InfiniBandoverIP）驱动为例，深入解析register_netdev函数在设备注册中的作用，地址族的选择对网络通信的影响，以及如何通过自定义协议实现灵活的网络控制。
109702008·2025-03-23 07:59

如何使用LangChain流式处理工具事件

本文将向您展示如何使用LangChain框架流式处理自定义工具中的事件，以便更好地监控和调试模型的内部状态。
fgayif·2025-03-23 06:50

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。
程序员～小强·2025-03-23 06:49
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