训练过程第24页

MPPT与PWM充电原理及区别详解

充电过程：初期以大电流快速充电（电池电压较低）。当电池接近充满时，通过调节脉冲宽度（占空比）减少电流，防止过充。电压

·2025-03-10 18:27

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

【基于国产RK3588-NPU的yolov5的AI智能盒子】

智能盒子背景识别效果区别Python版本目标识别实现cmake（c/c++）版本实现背景前面写了一篇关于基YOLOV5实现的AI智能盒子的实现方案，这篇文章着重讲了如何在NVIDIA-英伟达芯片上如何实现目标识别的过程

贝壳里的沙·2025-03-10 17:02

避坑指南：chatgpt账号购买成品号- chatgpt 4.0 plus成品号购买手册！

然而，在获取ChatGPT账号的过程中，用户需审慎考虑多项关键因素，以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅，规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面，并提供相关建议。

·2025-03-10 17:50

【初探数据结构】带环链表：原理、判断与数学证明

欢迎讨论：在阅读过程中有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！

我想吃余·2025-03-10 17:31

影视会员接口api对接过程中需要注意什么事项？

在对接影视会员API接口的过程中，需要注意以下几个关键事项，以确保集成过程顺利且安全：1.了解API接口API功能：明确API接口的功能，如会员权益查询、影片库访问、会员价格获取等。

绝缘体1·2025-03-10 17:01

告别“装Python踩坑”：专家级避坑指南，新手老手都适用

然而，对于许多初学者甚至一些有经验的开发者来说，Python的安装过程并非总是顺风顺水，各种“坑”层出不穷，轻则浪费时间，重则影响学习热情。我深知安装过程中的痛点。

清水白石008·2025-03-10 17:28

【从0到1构建高并发后端系统：Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】

一、架构演进路径图图1：从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践：//ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

H.264---序列参数集（SPS）---宽高获取

SequenceParamaterSet（NALUnit=7）SPS和PPS一般处于码流的起始位置，但也可能出现在码流中间，主要原因是：1、解码器需要在码流中间开始解码；2、编码器在编码的过程中改变了码流的参数

SXM19940913sxm·2025-03-10 16:25

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

从 “12.3” 的崩溃到完美的解决方案：一场类型选择的冒险之旅

从Java的Integer到MySQL的VARCHAR，再到BigDecimal的登场，这不仅是一次技术debug的过程，更是一

小丁学Java·2025-03-10 16:23

小白手机Python编程指南：Pydroid 3安装与难题攻克

：Pydroid3安装与难题攻克【下载地址】小白手机Python编程指南Pydroid3安装与难题攻克分享本资源包旨在帮助新手在手机上顺利搭建Python编程环境，特别针对于使用Pydroid3IDE过程中遇到的第三方库安装问题

翟妙游Ula·2025-03-10 16:52

yolov5代码详解--1.python代码脚本

下面对每个命令行参数进行详细介绍，说明它们在检测推理过程中的含义和作用：--weights指定模型权重文件的路径（或多个路径），也可以是远程T

三炭先生·2025-03-10 16:51

建造者模式

建造者模式是一种创建型设计模式，旨在通过将一个复杂对象的构建过程与其表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。它允许一步步构建一个复杂对象，并且可以根据需要定制其内部组成部分。

智想天开·2025-03-10 16:51

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

新版Python安装，新手入门必看，报错分析

Python的下载和安装过程相对简单，以下是一个详细的步骤指南，适用于大多数用户：一、下载Python访问Python官网：打开浏览器，访问Python的官方网站：https://www.python.org

东眠的鱼·2025-03-10 15:19

数据结构--【栈与队列】笔记

提示：读取数据的过程中，可以利用栈处理每个数字。输入样例：1123+*#（注：对应的中缀表达式是11*(2+3)）623+*5/7-#（注：对应的中缀表达式是6*(2+3)/5-7）输出

ianozo·2025-03-10 15:47

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

这使得深层网络难以训练。梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。

肆——·2025-03-10 15:17

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

实用建模技术

1、过程连续赋值1.assign和deassign：该结构目前被认为是很糟糕的编码风格，建议禁用。deassign表示一直保持被赋予的值，直到下一次改变。

一条九漏鱼·2025-03-10 14:35

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

访问网站显示不安全怎么办？

未启用HTTPS：如果一个网站只使用HTTP协议，那么它发送和接收的数据都是明文形式的，这就意味着任何人都可以在数据传输过程中截获并读取这些信息。相比之下，HTTPS通过SSL/TLS

·2025-03-10 13:45

如何在androidstudio开发环境中查看sqlite数据库（按新版本Android Studio Giraffe提供详细步骤和操作说明，附截图，代码）鹿溪IT工作室提供

在AndroidStudio中查看SQLite数据库是开发过程中非常常见的需求。以下是详细步骤，适用于新版本的AndroidStudio（如AndroidStudioGiraffe或更高版本）。

LuXi_foryou·2025-03-10 13:33

RocketMQ的Consumer源码分析

的Consumer源码分析Consumer的Rebalance流程Consumer的消息拉取流程Consumer的Offset管理这一节我们分析RocketMQ的Consumer的启动流程以及消息处理过程

foolishboy_w·2025-03-10 12:00

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

UML面向对象建模与设计——笔记（二）

UML面向对象建模与设计（第二版）笔记——第二部分：分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型

忧愁的awe·2025-03-10 12:59

UE从蓝图节点跳转到C++源码

文章目录1.实现目标2.实现过程3.参考资料1.实现目标在使用UE进行蓝图开发的过程中，有时候想查看蓝图节点的C++源代码，常见的方法有通过蓝图节点的名称去UE的源码里进行全文搜索，或者通过下载调试符号来实现点击蓝图节点查看

右弦GISer·2025-03-10 12:26

k-Shape：高效准确的聚类方法

k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

spring核心：IOC和AOP详解

Spring是众多开源java项⽬中的⼀员，基于分层的javaEE应⽤⼀站式轻量级开源框架，目的是简化企业应用程序的开发，主要核⼼是IOC（控制反转/依赖注⼊）与AOP（⾯向切⾯）两⼤技术，实现项⽬在开发过程中的轻松解耦

sc重新启程·2025-03-10 12:25

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

Pika 技术浅析（二）：文本编码

在Pika的视频生成过程中，文本编码是至关重要的一步，它将用户输入的自然语言文本转换为机器可以理解的向量表示。这一步骤不仅影响生成视频的质量，还决定了视频与文本描述的匹配度。

爱研究的小牛·2025-03-10 11:23

MATLAB控制函数测试要点剖析

以tf函数为例，在输入分子与分母系数后，理应生成准确无误的传递函数模型；而运用step函数时，则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线，如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。

蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程，该系统利用长短期记忆网络（LSTM）对Windows可执行程序的A

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

Modbus报文剖析：一文掌握数据帧结构！

它可应用于各种数据采集和过程监控。ModBus网络只有一个主机，所有通信都由他发出。网络可支持247个之多的远程从属控制器，但实际所支持的从机数要由所用通信设备决定。

NO1019·2025-03-10 10:16

【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客：Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者，我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。

邹工转型手札·2025-03-10 10:46

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

详解HTTP：HTTP基本介绍

大家约定好数据应该怎么传输，定一套传输规则）超文本超文本其实是指我们通过客户端在请求服务器时，请求的数据包，但这个数据包有些特殊，它是可以包含文本，图片，视频等混合数据包；传输传输其实就是指我们通过客户端将数据发送给服务端的过程

青衫一笔墨·2025-03-10 10:11

探索Python Web开发的全新范式：从代码生成到自动化部署

然而，对于许多初学者和中小型团队来说，传统的Web开发过程仍然充满了挑战。本文将探讨如何通过智能化工具简化Pyth

inscode_057·2025-03-10 10:41

IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践

本节将详细介绍AWSGreengrass的安全机制，并提供一些最佳实践，帮助你在开发和部署过程中确保系统的安全性。

chenlz2007·2025-03-10 10:09

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

IIC通信卡死的两种情况和解决方案

这里汇总实际项目开发过程中遇到的IIC的典型问题和对应的解决方案，希望可以给正在应用IIC的同学提供参考。

三块石头101·2025-03-10 09:01

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

4个 Vue 路由实现的过程

而Vue路由的实现，大体可归结为这4个过程：下面我拆成5部分来一一讲解！一、检测URL变化说起检测URL变化，主要是还是聊聊Vue的两种路由模式

程序员大澈·2025-03-10 08:30

数据分析师的SQL到底应该掌握到什么程度

都知道做数据分析需要学习sql，但在学习的过程中还是不太清楚，应该掌握到什么程度。今天给大家讲一下作为数据分析师：不需要学习的部分、基础部分和进阶部分。首先我们先揭穿

流里流气李·2025-03-10 08:29

想成为一名数据分析师，SQL技能需要掌握到什么程度？

对于这个问题，有的初学者可能会被一些资料误导，以为SQL要掌握到数据库管理员的水平，而去学习SQL所有的知识点，最后在学习的过程中发现很难学，学不会，走了不少弯路，有的还因此放弃了。

爱开发V·2025-03-10 08:58

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

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