训练题解第2页

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

嵌入式面经111题答案汇总_含技术答疑_嵌入式三大项目分享

字节AdsInfra系统架构开发实习面经Timeline：3.20投递4.12一面4.25二面4.29挂一面1、自我介绍2、实习做的题解|#牛客每个人最近的登录日期(五)#selectt.date,ifnull

huaxinjiayou·2025-03-01 21:34

6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min

零零总总已经面了9场腾讯了，身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏，感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第

han_xue_feng·2025-03-01 21:33

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

第十五个问题-什么是CoT？

Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought（思维链）是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。

释迦呼呼·2025-03-01 20:53

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

第16届蓝桥杯模拟赛3 python组个人题解

第16届蓝桥杯模拟赛3python组思路和答案不保证正确1.填空如果一个数p是个质数，同时又是整数a的约数，则p称为a的一个质因数。请问，2024的最大的质因数是多少？因为是填空题，所以直接枚举2023~2，第一个即是质数也是2024的因数的数就是答案。defisprime(x):foriinrange(2,int(x**0.5)+1):if(x%i==0):returnFalsereturnTr

lskkkkkkkkkkkk·2025-03-01 19:21

使用Idea创建springboot项目

提示：“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。

奔跑吧邓邓子·2025-03-01 19:19

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。麻将，这个看似简单的游戏，实则蕴含着无穷的策略和变化。

fxrz12·2025-03-01 19:46

【力扣技巧之动态规划】力扣322：零钱兑换【C++】

对于动态规划的题目，我们一直说有五个过程，首先要找到状态，其次确定basecase，再者定义一个适宜采用动态规划的dp数组，然后要找到状态转移方程，最后求得题解。对于这

The Gao·2025-03-01 17:08

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

开机出现fixing(c:) stage...问题解决方案

1.使用官方提供的疑难解答程序后并更新系统https://aka.ms/wudiag2.修复系统文件要检查和修复系统文件，请执行以下操作：请您启动管理员模式的命令提示符，依次输入以下命令并回车，之后重新启动计算机。sfc/scannowDism/Online/Cleanup-Image/ScanHealthDism/Online/Cleanup-Image/CheckHealthDISM/Onli

QuartusII7·2025-03-01 16:59

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

引言在千亿级大模型训练领域，计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。

探熵科技·2025-03-01 15:19

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

The underlying provider failed on open 问题解决

用EntityFramework6，链接MSSqlServer，本地测试没问题，同事用IP访问就提示了“Theunderlyingproviderfailedonopen”，在网上查，有人说是连接字符串写的有问题，喵了个咪的，连接字符串写的有问题，为啥我用Add-Migration和update-database命令可以成功更新数据库，连接字符串有问题，为啥我IISExpress下的localho

yyueshen·2025-03-01 08:04

代码随想录算法训练营day47（0215）

开始单调栈，我记得这个第一题我某次笔试就遇到过1.每日温度题目739.每日温度给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1

Lazy.land·2025-03-01 08:00

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

编程题 - 汽水瓶【JavaScript/Node.js解法】

——《增广贤文》目录汽水瓶题目：解答分析：js代码解答-ACM模式：代码通过：题解分析：简洁思路代码：汽水瓶题目：某商店规定：三个空汽水瓶可以换一瓶汽水，允许向老板借空汽水瓶（但是必须要归还）。

幸运小圣·2025-03-01 07:52

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

字节青训营入营考核部分题解

题库链接：https://juejin.cn/problemset?utm_source=school&utm_medium=youthcamp&utm_campaign=examine1.计算从x到y的最小步数问题描述AB实验同学每天都很苦恼如何可以更好地进行AB实验，每一步的流程很重要，我们目标为了缩短所需的步数。我们假设每一步对应到每一个位置。从一个整数位置x走到另外一个整数位置y，每一步的

看繁星aa·2025-03-01 06:16

RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions

文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py

万年枝·2025-03-01 06:46

from PIL import Image ModuleNotFoundError: No module named ‘PIL‘

",line10,infromPILimportImageModuleNotFoundError:Nomodulenamed'PIL'已知环境为python=3.7.16，Pillow=9.0.1；问题解决

万年枝·2025-03-01 06:45

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠

~啥也不会~·2025-03-01 06:12

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

因此，Jetpack来了！Jetpack是什么？===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。Jetpack的出现以及Google标准化开发模式的确立，代表了Android原生开发的未来方向，意味着Android发展已经逐渐成熟。为什么要学？======在开发世界，永远是技术至上，一门新技术的盛行总是有原因的，要么比老框架性能提升不少，要不更加易用等等。作为开发者，更是要

m0_66144992·2025-03-01 04:26

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。

mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

kafka-leader -1问题解决

一.问题：在Kafka中，leader-1通常表示分区的领导者副本尚未被选举出来，或者在获取领导者信息时出现了问题。以下是可能导致出现kafkaleader-1的一些常见原因及相关分析：1.副本同步问题：在Kafka集群中，每个分区都有多个副本，包括一个领导者副本和多个追随者副本。当新的分区创建或者集群发生某些变化时，副本之间需要进行数据同步和领导者选举。如果副本之间的数据同步不及时或出现故障，可

xiao-xiang·2025-03-01 03:17

YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：

这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向，从而更有效地进行参数

奔强的程序·2025-03-01 02:42

HJ48 从单向链表中删除指定值的节点

牛客华为机试题库【题号HJ开头】（重点看）牛客在线编程算法篇【题号NC开头】剑指offer【题号JZ开头】力扣1）原题链接2）已有题解3）代码packagelinklist;importjava.io.BufferedReader

张紫娃·2025-03-01 01:39

DeepSeek 最新发布 DeepEP：一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库

采用Mixture-of-Experts（MoE）架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而，这种方法也引入了一些挑战，尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中，对于任何给定的token，只有一部分专家是活跃的，因此在设备之间高效地交换数据至关重要。传统的全对全（all-to-all）通信方法可能会造成瓶颈，增加延迟，并导致GPU资源利用不足。在对延迟敏感的场景中，

强哥之神·2025-03-01 01:37

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程

使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。

zru_9602·2025-02-28 22:52

谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调？手把手教你进阶AI玩家

微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源，但借助正确的工具，在消费级硬件上进行高效训练是可行的。

硅基创想家·2025-02-28 22:51

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