训练自己数据集第21页

【深度学习】Adam优化器

和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循

九筠·2025-02-22 18:54

二叉树的最近公共祖先

最近公共祖先定义为：在二叉树中，p和q的最近公共祖先是一个节点，该节点是p和q的最低祖先节点，即p和q都是这个节点的子孙（子孙的定义包括自己）。

Long韵韵·2025-02-22 18:23

word2vec之skip-gram算法原理

其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元,需要训练的权重矩阵大小是

cuixuange·2025-02-22 18:52

使用SearxNG自建搜索引擎API的详细指南 — 探索多样的搜索可能性

主要内容SearxNG简介SearxNG是一款开源的元搜索引擎，用户可以根据自己的需求自定义搜索结果。其支持多达135种搜索引擎，使其在满足多样化的搜索需求方面展现出强

mmlihaio·2025-02-22 18:51

手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读来自GPT

通过加载训练好的模型（sample_weight.pkl），它对MNIST测试集进行预测，并计算模型的准确率。接下来，我会逐步解析这段代码的主要部分。

阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

Day5、Vue3 Router路由(下)

鼓励：每一次努力，都是在为未来的自己铺路；哪怕今天只进步一点点，也是在靠近更好的明天！————————————————文章目录前言一

码有余悸·2025-02-22 17:47

【C】用c写贪吃蛇

随机生成蛇头★、食物▲的位置(x,y)，并使用□打印地图3.使用wsad按键，完成蛇头的上下左右移动4.蛇头碰撞到食物后，吃下食物变成蛇身的一部分●，重新生成食物位置，显示在地图上5.蛇撞墙后或蛇咬到自己的身体

钰爱&·2025-02-22 17:46

【数据结构】运动会分数统计系统课程设计

不同的项目取前五名或前三名积分；取前五名的积分分别为：7、5、3、2、1，前三名的积分分别为：5、3、2：哪些项目取前五名或前三名由学生自己设定。

钰爱&·2025-02-22 17:45

微服务持续集成与部署-认识－架构－原理

不管是在微服务架构中，还是在传统的单体架构中，搭建一套持续集成与持续部署系统都是非常必要的，因为这回大大减少人力工作，如果没有持续集成与持续部署系统，我们需要自己管理

天又热了·2025-02-22 17:13

C++：使用 SFML 创建强化学习迷宫场景

通过设计合适的环境，我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。本文将介绍如何使用C++和SFML库来创建一个迷宫场景，并为强化学习模型提供一个可视化的平台。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:10

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step

LLaVACoT：让视觉语言模型逐步推理摘要1引言2相关工作3提出的方法4后训练性能5推理时间缩放6最新VLMs的比较7结论摘要大型语言模型在推理能力方面取得了长足的进步，特别是通过推理时间缩放，如OpenAI

UnknownBody·2025-02-22 16:08

Python机器学习库之scikit-llm使用详解

概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。

Rocky006·2025-02-22 15:06

用 Python + LLM 实现一个智能对话

这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情：文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。

AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

十月学习笔记

知识点什么是预训练模型预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。

木子不多余·2025-02-22 15:28

数据飞轮：激活数据中台的数据驱动引擎

数据中台，作为企业数据集成和分析的关键基础设施，往往未能充分发挥其潜力，成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型，提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。

Earth explosion·2025-02-22 15:58

数据技术的进化史：从数据仓库到数据中台再到数据飞轮

它的核心思想是将来自不同源系统的数据集成到一个中央存储库中，以便进行高效的数据分析和报告。主要特点：集成性：将分散在不同系统中的数据进行清洗、转换和集成。

Earth explosion·2025-02-22 15:28

大语言模型基础

简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了一种新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用

MatrixSparse·2025-02-22 15:27

【C/C++】C语言signal信号|软中断信号|程序捕获Ctrl+C 信号

,SIG_IGN)处理僵尸进程程序捕获Ctrl+C信号在Linux下面写一个程序，如果程序中出现死循环的话，我们就应该在键盘上按Ctrl+C来终止我们的程序，那么我们也可以取捕获这个信号，然后执行我们自己的信号处理程序

bdview·2025-02-22 14:51

软件著作权查询办理方法（如何获取开发完成日期、首次发表日期的官方证明）

一、办理前准备（一）明确办理资格任何单位或个人都可以向中国版权保护中心申请查询软件著作权登记档案，所以先确认自己是否有这方面的需求。（二）材料准备申请表：软件登记号、软件名称、著作权人信息。

Evaporator Core·2025-02-22 14:51

AI训练师团队管理运营思路

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·2025-02-22 13:19

AIGC训练效率与模型优化的深入探讨

文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展

DARLING Zero two♡·2025-02-22 13:18

探索未知：alpha测试的神秘序章【量化理论】

策略制定后的测试问题策略回测（Backtesting）主要有两种不同的回测机制，一种是向量化回测，另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛，因此市面上也提供了大量的回测系统，有商用软件、开源框架二次开发、也可以自己开发

补三补四·2025-02-22 13:47

【什么是双亲委派？】

双亲委派是Java中的一种类加载机制双亲委派模型要求除了顶层的启动类加载器外，其余的类加载器都应当有自己的父类加载器。

LinRain.·2025-02-22 13:17

Python核心：Django的日志记录全方位解析

新空间代码工作室工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15045666310网站：https://meihua150.cn/座右铭：坚持自己的坚持

百锦再@新空间代码工作室·2025-02-22 13:46

RepVGGBlock实现

这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构，在推理时将其简化为单一的卷积层，从而显著提高

武乐乐~·2025-02-22 13:45

程序员升级进阶之路

如果直接上手写，可能会出现细节问题，如数据没有访问权限获取不到、和其他开发的接口字段没对齐根据需求来给出一个清晰明确的技术方案，一方面是证明需求的可行性，另一方面是对自己之后的代码实现有一个大致思

七灵微·2025-02-22 12:13

【机器学习基础】第六课：线性回归

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...

x-jeff·2025-02-22 12:43

大模型微调

以下是在本地部署使用LLaMA-Factory导出的LoRA模型，并通过Ollama运行的步骤指南：1.准备工作已训练好的LoRA模型:确保通过LLaMA-Factory导出了LoRA适配器文件（通常是

猴的哥儿·2025-02-22 12:42

Spring Boot 多数据源解决方案：dynamic-datasource-spring-boot-starter 的奥秘（上）

在上一篇文章《一分钟上手：如何创建你的第一个SpringBootStarter》中，我们学习了如何创建自己的starter，今天我们就来深入探究下dynamic-datasource-spring-boot-starter

m0_74825074·2025-02-22 12:11

MLC-LLM框架的安卓应用部署实战(1)

ClashforLinux：如果要gitclone需要，方案如下：使用文档root密码不正确：这个问题一般是新机才会有，而且准确来说也不是bug，具体来说就是root密码会随着每次启动进行随机更新，只有自己设

优秀后端工程师·2025-02-22 12:11

Solon Cloud —— 服务配置

需要自己部署好Nacos2，具体内容可以参看Nacos的官网https://nacos.io/docs/latest/quickstart/quick-start

发强-CrazyAirhead·2025-02-22 12:10

【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署自己的 LLM大模型

一、为什么需要本地部署属于自己的大模型？趋势：我们正处于AI人工智能时代，各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。

AI大模型..·2025-02-22 12:40

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

然而，当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识，这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

S32DS设置

目录自定义模版修改默认文件注释自定义模版Window->Perferences；General->Keys，搜索template,找到C/C++ContentAssit添加自己的快捷键；C/C++->Editor

新人码农·2025-02-22 11:30

数据库面试（基础）

面试题一：用自己的话说一下什么是三范式？为什么要遵循三范式？实际开发中一定要严格遵循三范式吗？为什么？

modric9248·2025-02-22 11:29

S32DS 调用脚本实现Post-build处理

所有文字均是自己码出来的，所有图片均为自己勾画（除部分来源于原始标准）。复制/转发请注明来源/作者。欢迎添加微信交流学习。文章目录1.前言2.方案2.1方案一2.2方案二2.3方案三本文是否适合你看？

斯蒂芬杜·2025-02-22 11:27

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，旨在让开发者能够构建和训练各种深度学习模型。

AC使者·2025-02-22 10:57

人工智能训练师如何做文本数据标注？

在人工智能训练中，文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。

小宝哥Code·2025-02-22 10:27

LangChain-基础(prompts、序列化、流式输出、自定义输出)

LangChain-基础我们现在使用的大模型训练数据都是基于历史数据训练出来的，它们都无法处理一些实时性的问题或者一些在训练时为训练到的一些问题，解决这个问题有2种解决方案基于现有的大模型上进行微调，使得它能适应这些问题

JolyouLu·2025-02-22 10:55

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8的结构中2.2.1DCNv1在YOLOv8中的应用2.2.2DCNv2与DCNv3的优化2.3实验与性能对比3.结果与分析3.1数据集与实验设置实验设置

向哆哆·2025-02-22 10:20

C语言之宏定义使用

一、使用宏定义替代“魔鬼数字”不论是自己写代码还是看他人代码，魔鬼数字是比较让人头大的写法，魔鬼数字让阅读代码的人难以理解，同时自己写的代码常时间不看遇到魔鬼数字也会一脸懵逼，想着是哪个傻叉写的，一看作者是自己

嵌入式小武·2025-02-22 10:48

springboot源码怎么运行二讲解怎么导入运行springboot源码

前言结合自己负责的项目进行重构，同时面试他人的前提下，进行学习SPringBoot源码。因为Springboot源码2.3版本之后不在使用pom依赖，所以maven工程导入是打不开的！

道阻且长-行则将至-行而不辍-未来可期·2025-02-22 09:46

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

【C++动态库】动态库隐式与显式加载 | 为什么要动态加载动态库 | LoadLibrary加载失败 | 参考开源操作系统ReactOS源码 | 用LoadLibraryEx替代LoadLibrary

3.1、调用系统dll库中未公开的接口3.2、调用控件库中的注册接口向系统中注册该控件3.3、底层的业务模块做成动态启动方式，上层产品可以根据自己的业务需要选择想启动的业务模块4、LoadLibrary

dvlinker·2025-02-22 09:13

hcia华为认证学习

科研--高速运算1962年：古巴导弹危机-1969年：ARPA-阿帕网ARPANET（全世界的第一个网络）---“万物互联”前瞻性厂商--垄断--不能普及IBM垄断了通信业务才支持标准--每个厂商都有自己的标准不同厂商想要通信不可能全世

CC.2021·2025-02-22 09:12

你知道吗？零工经济时代已经来临！

随着互联网技术的飞速发展和人们工作观念的转变，越来越多的人选择成为自由职业者，利用自己的技能和时间，通过平台接单赚钱。

汇匠源·2025-02-22 09:11

《重构-》

要深思熟虑如何给函数、模块、变量和类命名，使它们能清晰地表明自己的功能和用法。重复代码一旦有重复代码存在，阅读这些重复的代码时你就必须加倍仔细，留意其间细微的差异。

HBryce24·2025-02-22 09:40

python审计底稿_代码分享：用Python编写的多协议弱密码审计工具集

前几天与大家分享了我自己用C++实现的用于企业内部环境的ssh弱密码审计工具。在实际的工作中，我们还需要对多种常见的协议定期进行弱密码审计。

weixin_39989215·2025-02-22 08:35

docker安装skywalking

启动参数加在nohupjava后添加，skywalking-agent/skywalking-agent这个自己百度一下就能下载-javaagent:服务器路径/apache-skywalking-java-agent

哦吼Ctrl+C·2025-02-22 08:04

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