训练题解

【AI论文】SongGen：用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型

现有方法通常采用多阶段生成流程，导致训练和推理过程繁琐。在本文中，我们提出了SongGen，一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型，专为可控歌曲生成而设计。
东临碣石82·2025-02-28 15:58

低代码革命：基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南

从模型训练、代码生成到API集成，提供全面的实战方法论，结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧，确保代码质量与执行效率。
Light60·2025-02-28 15:58

【GESP】C++二级真题 luogu-b4002, [GESP202406 二级] 平方之和

题目题解详见：https://www.coderli.com/gesp-2-luogu-b4002/【GESP】C++二级真题luogu-b4002,[GESP202406二级]平方之和|OneCoderGESP
CoderCodingNo·2025-02-28 15:26

二叉树的最小深度 java题解

https://leetcode.cn/problems/minimum-depth-of-binary-tree/description/注意，跟二叉树的最大深度求解完全不同。//当一个左子树为空，右不为空，这时并不是最低点//因为叶子结点需要左右孩子都为空，当前节点有右孩子，不符合叶子结点。//同理，当一个右子树为空，左不为空，这时并不是最低点。//节点左右都不为空，节点左右都为空intres
奔跑的废柴·2025-02-28 14:53

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

DeepSeek掘金——DeepSeek R1架构和训练过程图解

DeepSeek掘金——DeepSeekR1架构和训练过程图解为了让一切变得简单，我们将使用手绘流程图和简单的计算来帮助从头开始澄清DeeoSeek-R1的核心概念。
不二人生·2025-02-28 12:09

深度学习进阶：构建多层神经网络

我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。
AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

实现一个 RDMA 用户态驱动程序

实际上，高性能、易维护、易定制的网络基础设施对于提升AI训练、推理的效率是至关重要的一环。
·2025-02-28 11:17

Excel的两个小问题解决

（一）因为合并单元格存在，无法使用下拉自动填充公式。解决方案：使用Ctrl+Enter组合键选中目标区域：选中需要应用公式的所有合并单元格区域，这些单元格可能是由2行或3行等合并而成。输入公式：在编辑栏中输入所需的公式，例如，如果要对C列和D列对应合并单元格区域进行乘法运算，在编辑栏输入=C2*D2，此时不要按回车键。填充公式：按下Ctrl+Enter组合键，Excel会将公式同时应用到选中的所有
怜渠客·2025-02-28 11:29

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

邻接矩阵存储图 C++题解

邻接矩阵存储图内存限制：128MiB时间限制：1000ms标准输入输出题目类型：传统评测方式：文本比较题目描述给出一个无向图，顶点数为n，边数为m。nusingnamespacestd;intn,m,x,y;inta[40][40];intmain(){scanf("%d%d",&n,&m);memset(a,0x3f,sizeof(a));for(inti=1;i<=m;i++){scanf("
繁花开盛夏·2025-02-28 10:48

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。
yyc_audio·2025-02-28 10:47

说说 Spring MVC 的执行流程？

一、问题解析SpringMVC的执行流程，一个面试频率超级高的问题，但是缺难倒了无数的程序员。这个问题的考察范围主要是3~5年，甚至5年以上都会问到。和它同类型的问题还有Bean的加载
浮生带你学Java·2025-02-28 09:45

图论刷题计划与题解1（最短路问题）

文章目录图论刷题计划与题解1（最短路问题）题目1：P1629邮递员送信（建反图做两次dijkstra）题目2：P1144最短路计数题目3：P1828[USACO3.2]香甜的黄油SweetButter题目
cqust_qilin02811·2025-02-28 09:15

图论题解索引

前言作图论的题的时候，无论何时，DFS，BFS加剪枝，都是你可靠的方法，如果第一眼没有具体思路，完全可以先按照刚才的两个方法思考下去，可能想着想着，这道题真实的样子(即真正合适的算法)，你就发现了。并查集１、并查集计算连通分量数：力扣547省份数量２、并查集维护一个大集合问题（是一个集合不可以连线）＋计算连通分量变种题目力扣684冗余连接3、并查集维护连通分量是否为１的Kruskal算法：力扣15
JLU_LYM·2025-02-28 09:14

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

2024年BCSP-X小学低年级组初赛测试题（模拟题解析）

一、单项选择（共15题，每题2分，共计30分，每题有且仅有一个正确选项）以下是题目和解析的完整格式:不可以作为c++中的变量名的是（）。A.I以下loveChinaB.I_loveChinaC.I_love_ChinaD.i_loveChina正确答案：A.I以下loveChina解析：在C++中，变量名命名需要遵循一定的规则。变量名可以由字母、数字和下划线组成，但是第一个字符不能是数字。此外，变
天秀信奥编程培训·2025-02-28 09:10

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙 试题解析

【2000NOIP普及组】T4.单词接龙试题解析时间限制:1000ms内存限制:65536KB【题目描述】单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏，现在我们己知一组单词，且给定一个开头的字母，要求出以这个字母开头的最长的
宏阳李老师·2025-02-28 09:10

Qt5.6在Linux中无法切换中文输入法问题解决

注意Qt5.6.1要编译1.0.6版本源码chmod777赋权复制两个地方so重启QtCreatorsudocplibfcitxplatforminputcontextplugin.so/home/shen/Qt5.6.1/Tools/QtCreator/lib/Qt/plugins/platforminputcontextssudocplibfcitxplatforminputcontextpl
糯米藕片·2025-02-28 09:39

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析
lczdyx·2025-02-28 09:38

[NOIP2007 提高组] 矩阵取数游戏 题解

题目描述帅帅经常跟同学玩一个矩阵取数游戏：对于一个给定的n×mn×m的矩阵，矩阵中的每个元素ai,jai,j均为非负整数。游戏规则如下：每次取数时须从每行各取走一个元素，共nn个。经过mm次后取完矩阵内所有元素；每次取走的各个元素只能是该元素所在行的行首或行尾；每次取数都有一个得分值，为每行取数的得分之和，每行取数的得分=被取走的元素值×2i×2i，其中ii表示第ii次取数（从11开始编号）；游戏
◥༺ʚ 无聊鸭本鸭 ɞ༻◤·2025-02-28 09:08

端口映射/内网穿透方式及问题解决:warning: remote port forwarding failed for listen port

文章目录需求：A机器是内网机器，B机器是公网服务器，想要从公网，访问A机器的端口方式：端口映射，内网穿透，使用ssh打洞端口：遇到问题：命令执行成功，但是端口转发失败分析：目标服务器ssh配置问题解决：
Davide~苏·2025-02-28 09:36

矩阵与图论系列 题解

1.AT_dp_rWalk题意一个有向图有nnn个节点，编号111至nnn。给出一个二维数组A1...n,1...nA_{1...n,1...n}A1...n,1...n，若Ai,j=1A_{i,j}=1Ai,j=1说明节点iii到节点jjj有一条有向边;若Ai,j=0A_{i,j}=0Ai,j=0则说明节点iii到节点jjj没有边。求长度为kkk的路径的方案数。答案模109+710^9+7109
搂鱼114514·2025-02-28 08:33

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练
Im Bug·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。
化作星辰·2025-02-28 07:53

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型，而是包括DeepSeek-R1-Zer
爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

基于STM32的无人机自主导航与避障系统

软件准备无人机自主导航与避障系统基础3.1控制系统架构3.2功能描述代码实现：实现无人机自主导航与避障系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与远程监控实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：无人机智能化与任务执行问题解决方案与优化收尾与总结
STM32发烧友·2025-02-28 06:18

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和
人才程序员·2025-02-28 06:11

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了
rs勿忘初心·2025-02-28 05:39

No module named ‘typing‘ 问题解决

ImportError:Nomodulenamed‘typing’问题解决1.问题描述Linux环境升级pip到最新后，运行pip命令出现"Nomodulenamed‘typing’"错误2.问题原因Linux
qq_40375355·2025-02-28 05:38

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。
曦紫沐·2025-02-28 04:03

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

具体来说，DSPy编译器会在内部追踪你的程序，然后为大型语言模型（LLMs）创建高质量的提示（或为小型LLMs训练自动微调），以教会它们任务的步骤。
scaFHIO·2025-02-28 04:01

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型（LLMs）的开源项目，通过训练大量干净的数据，能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。
伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。
网易数智·2025-02-28 03:22

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上
AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上
·2025-02-28 01:03

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
AndrewHZ·2025-02-28 00:57

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。  Codex系列模型
翰墨之道·2025-02-28 00:56

2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析（上午+下午）

2014年上半年系统集成项目管理工程师（上午+下午）上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件（2012年修定版）》的规定，对于申请二级资质的企业来说，近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于（）。A.30%B.50%C.60%D.70%2、企业信息化是国民经济信息化的基础，企业信息化的结构不包括（）。A.产品（服务）层B.作业层C.管理层D.检测层3、在电子商务中，除了网
BoltBear·2025-02-28 00:53

ASFF算法

这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算，降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因：当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时，其他层特征图
神笔馬良·2025-02-28 00:21

最全中文对话数据集（不定期更新）

为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。
数据猎手小k·2025-02-27 22:06

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！
一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

两天速通力扣HOT100[DAY2] (55~100)

两天速通力扣HOT100[DAY2](55~100)本题解旨在以最简单的语言总结hot100各题思路，为每一题提供一个思考入口，但想要手撕出来，需要自己认真推理细节。
WynnLu·2025-02-27 21:29

【Linux入门】正则三剑客：grep、sed和wak

文章目录gerp一、基本概述二、基本语法三、常用选项1.搜索选项2.正则表达式选项3.其他选项四、示例sedsed编辑器的介绍sed流编辑器的工作过程解决sed命令处理大文件效率慢的问题解决方案一：使用
Karoku066·2025-02-27 20:46

技术架构和工程架构区别

技术架构技术架构‌是对某一技术问题解决方案的结构化描述，包括组件结构及其交互关系。
atom goper·2025-02-27 19:44
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