训练自己数据集第20页

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

AI开发 - 算法基础递归的概念和入门（三）递归的进阶学习

一、巩固基础1.递归的概念递归，简单来说就是函数自己调用自己。听起来有点绕，但其实就像俄罗斯套娃，一层套一层，直到遇到最小的那个娃娃（基线条件）才停止。

minstbe·2025-03-16 10:27

特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面

选择适合自己的锻炼

poilkjmnbaa·2025-03-16 10:24

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 小朋友来自多少小区（Python/JS/C/C++ 2024 C卷 100分）

一、题目描述幼儿园组织活动，老师布置了一个任务：每个小朋友去了解与自己同一个

哪吒·2025-03-16 09:16

JavaScript语言的游戏开发

本文将深入探讨JavaScript在游戏开发中的应用，带领读者了解如何使用JavaScript开发自己的游戏。1.JavaScript

凌嘉遥·2025-03-16 08:15

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

Rabbitmq踩坑---删掉.erlang.cookie后重新启动服务报错

集群部署的时候，自己笔记本安装3台centos7服务器【102，103，104】，各种前期准备好后，执行rabbitmqctlcluster_status发现报错，第一个想到的是cookie可能不对，检查发现三台

原子一式·2025-03-16 07:39

16届蓝桥杯模拟试题三-编程解析

一、题目展示二、参考答案1、主函数初始化程序的相关初始化，记得引入自己的头文件，以及对下面会用lcd驱动的几个函数进行一定的修改，防止led出错，修改就不一一展示了，大致都是这样的，进入lcd驱动的相关函数时保存当前的

真-大意失仙人·2025-03-16 07:08

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-16 06:04

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

面试运维没工作经验怎么办？_没有运维经验去面试运维岗位

面试时候基本都是被拒之门外怎么办：今天我分享下我的经验：面试简历方面：一定要对自己的简历很熟悉，简历写得技能一定能说出一二，因为面试官很多问题都是挑的你的简历你写得问的，比如你写了熟练mysql主从同步原理集群搭建

慕烟疏雨·2025-03-16 05:28

PKI及SSL协议分析实验报告

二、实验环境WindowServer*2本实验中自己指定CA服务器与申请证书的网站。实验过程中建议使用IE浏览器，如果不使用IE，可能会导致后续实验过程中证书不能下载。

只会复制粘贴的·2025-03-16 05:56

【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议

小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网，但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。

等风来不如迎风去·2025-03-16 05:53

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询:主表查询过程中,再次调用一个查询,取查询子表数据嵌套结果集查询:一次性查询主表关联出子表,通过结果集封装,将自己封装为一个集合

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

便捷搞定计算机名、IP 与 Mac 地址修改及网卡问题的软件

就拿我自己举例，原本我的IP地址是82，打开这款软

开开心心就好·2025-03-16 02:03

Java多线程与高并发专题——原子类和 volatile、synchronized 有什么异同？

在多线程程序中，每个线程都有自己的工作内存，当多个线程访问共享变量时，可能会出现一个线程修改了共享变量的值，而其他线程不能及时看到最新值的情况。

黄雪超·2025-03-16 02:31

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

C 结构体基础练习题

这些题目都是我自己练过挑选出来的，有错误请指出哦谢谢定义一个名为“Student”的结构体，其中包含成员的name（姓名）、age（年龄）和totalMarks（总分）。

噜噜soeur·2025-03-16 01:24

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性，我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。

心存の思念·2025-03-16 01:23

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

ThreeJs中使用lil-gui无法改变其所属父元素

就是我自己使用了Vite+V3创建了一个项目框架，用来记录自己学习Three的一个过程，但是里面就存在了一个问题，我们在newGUI()后不能改变其父级元素，就像默认父级元素在body上一样问题描述GUI

一只程序熊·2025-03-16 00:49

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

羽晨同学·2025-03-16 00:18

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

一次看懂迭代与递归的区别

文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归，抱着学习的心态去百度了各种答案，什么函数关系什么代码看的是一头雾水，于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别，在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的

辛徳橘子丶·2025-03-16 00:15

如何自己做奶茶，从此告别奶茶店

自制大白兔奶茶，奶香与茶香激情碰撞，每一口都是香浓与甜蜜的双重诱惑，好喝到跺脚！丝滑口感在舌尖舞动，仿佛味蕾在开派对。简单几步就能复刻，成本超低，轻松在家享受奶茶自由。材料:大白兔奶糖，红茶叶，牛奶做法:锅里加入适量的水，放入奶糖和茶叶小火炒至奶糖融化，再加入牛奶搅拌均匀倒出过滤就完成啦。（水15ml，茶叶5g，牛奶400ml左右，大家可根据个人口味加入适量的材料）

wmq163·2025-03-16 00:14

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

HOT100——栈篇Leetcode739. 每日温度

原题链接每日温度思路寻找任一个元素的右边第一个比自己大的元素的位置，此时就可以使用单调栈当前元素a[

闪电麦昆️·2025-03-15 23:07

密码学概述及其发展简史【一】

机密性:如何使得某个数据自己能看懂，别人看不懂认证:如何确保数据的正确来源，如何保证通信实体的真实性完整性:如何确保数据在传输过程中没有被删改不可否认性:如何确保用户行为的不可否认性密码算法密码算法的基本概念和术语包括

smilejiasmile·2025-03-15 22:32

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

20240306作业

1.编写一个伪终端：在真正的终端上运行这个伪终端程序之后，能够执行所有的shell指令，甚至再次运行自己#include#include#include#include#include#include#

水水阿水水·2025-03-15 19:46

【头歌C语言程序与设计】数据类型与基本操作

目录写在前面正文第1关：数值与字符的通用性实验第2关：转义字符实验第3关：浮点数实验第4关：数值类型综合实验写在最后写在前面本文代码是我自己所作，本人水平有限，可能部分代码看着不够简练，运行效率不高,但都能运行成功

畅游星辰大海·2025-03-15 19:15

大语言模型的潜力是否被高估

以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。

dev.null·2025-03-15 19:12

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

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

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

推荐频道

训练自己数据集