训练softmax分类器实例第12页

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

python中xpath模块详解！

文章目录xpath1、xpath安装与使用2、解析流程与使用3、xpath语法xpath1、xpath安装与使用安装安装lxml库pipinstalllxml-ipip源2、解析流程与使用解析流程实例化一个

听风Q·2025-01-19 11:45

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Java实现归并排序算法详解及优化

本文将详细讲解如何使用Java实现归并排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。

捕风捉你·2025-01-19 10:08

Shardingsphere-Proxy 5.5.0数据迁移

数据迁移Shardingsphere系列目录：背景配置集群部署搭建Zookeeper修改shardingsphere-proxy配置重启shardingsphere-proxy执行数据迁移连接代理数据库实例

她又在丛中笑·2025-01-19 10:35

Nacos1.4源码-服务注册

涉及到的核心方法：异步队列+写时复制（copyOnWrite）1.客户端启动流程1.验证服务实例NacosNamingService（核心类）2.用post调用http请求，注册实例(客户端向服务端发起请求

CocoaAndYy·2025-01-19 10:04

【设计模式】依赖注入（Dependency Injection, DI）

它主要用于管理和提供对象的依赖关系，而不需要在代码中手动创建依赖实例。核心概念依赖：一个类需要的服务或对象。例如，类A需要类B提供某些功能，那么B就是A的依赖。

艾米理·2025-01-19 10:34

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

零基础玩转Python GUI：Tkinter 从入门到实战

下面我将通过通俗易懂的语言和实例，系统地介绍Tkinter。1.什么是Tkinter？Tkinter是Python自带的GUI库，基于Tcl/Tk工具包。它简单易用，适合快速开发桌面应用程序。

54newbie·2025-01-19 10:30

探讨爬虫多开代理IP的用途，以及如何配置它们

配置时，需先收集代理IP列表，然后在爬虫代码中设置代理参数，确保每个爬虫实例通过不同的IP进行访问。一、为什么需要多开代理IP？1.避

Loongproxy·2025-01-19 09:58

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

Java中的局部变量和成员变量

成员变量和局部变量的区别：成员变量在整个类中有效，局部变量只在定义它的方法体中有效；成员变量分为类变量（类成员变量）和实例变量（实例成员变量），成员变量无需显示初始化，如果在成员变量类型前加static

hecy_·2025-01-19 08:18

div中定义局部变量_Java之成员变量和局部变量

成员变量又分为实例属性（不用static修饰）和类属性（用static修饰）。类属性和实例属性统称为成员变量。类属性在类的准备阶段开始存在，直到系统销毁这个类，类属性与类的生存范围相同。

人事星球·2025-01-19 08:47

JAVA的成员变量和局部变量(详解)

目录成员变量与局部变量的分类实例变量与类变量的区别三种局部变量的区别成员变量与局部变量的区别变量同名问题变量的使用规则何时使用成员变量JAVA的变量可以分为两大类：成员变量和局部变量。

万能的柯西·2025-01-19 08:46

探索 Vue.js 组件开发的新边界：动态表单生成技术

本文将深入介绍Vue.js组件开发中的最新技术之一：动态表单生成技术，并通过具体实例展示如何实现这一高效技术。为什么选择动态表单生成？

桂月二二·2025-01-19 08:45

java--成员变量和局部变量

变量的分类Java语言中若变量按声明的位置分类，可以分为：成员变量、局部变量，而成员变量又分为：实例变量、静态变量。实例变量是指不使用static修饰的变量，静态变量是指使用static修饰的变量。

李自桐·2025-01-19 07:40

Java局部变量和成员变量（面试常考）

**局部变量和成员变量的区别：**1.声明的位置：局部变量：方法体{}中，形参，代码块{}中成员变量：类中方法外面，又可以细分为两种类变量：有static修饰实例变量：没有static修饰2.修饰符局部变量

ljxandzy·2025-01-19 07:40

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

Apache Hive--排序函数解析

本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数，通过具体的HQL代码和数据实例进行说明，并阐述它们之间的区别。0.排序函数：ORDER、SORT

大鳥·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

Spring boot 集成分布式定时任务

Springboot集成分布式定时任务定义及作用在分布式定时任务中，需要一种机制来确保同一任务在不同的服务实例中不会同时执行，这就是分布式定时任务锁的作用。

沉默,王二·2025-01-19 05:48

[Golang]JWT主要函数汇总

此函数用于构建一个新的JWT结构体实例，需要传入两个主要参数，一个是签名方法（比如jwt.SigningMethodHS256），另一个是声明（Claims）。签名方法指定了用

Rezarit.·2025-01-19 05:17

Unity 之预制体（Prefab）的解释以及用法

预制体是一种可重用的模板，可以在游戏场景中多次实例化，使开发人员能够更轻松地创建和管理大量相似的对象。

JNU freshman·2025-01-19 04:09

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术

shanks66·2025-01-19 04:38

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

这时候要是有8个4090该多好......正在训练的例子一、租蓝耘GPU服务器1、租用服务器首先需要进入蓝耘官网，登录官网后，点击【容器云市场】，租用配置合适的服务器。很便宜，随用随租，计费精

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4

好评笔记·2025-01-19 03:25

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。

RPAdaren·2025-01-19 03:21

python内置函数之type() 函数

文章目录type()函数描述语法参数返回值实例isinstance()与type()区别：type()函数描述type()函数如果你只有第一个参数则返回对象的类型，三个参数返回新的类型对象。

凯凯恺恺恺恺凯凯·2025-01-19 02:45

init() missing 1 required positional argument: 'units'

可能是因为没有正确地调用函数或类的实例，并且没有提供必需的参数。请检查代码，确保提供了所有必需的参数，并重新运行代码。

low sapkj·2025-01-19 02:14

代码随想录算法训练营总结

本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生，在大学学数据结构和算法就感觉非常难，到毕业也没刷过几道题，所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了，看到过许多聊面试聊算法的文章，也接触到一些对我来说很厉害的大佬，发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的，遂重新打开leetcode开始刷题，起初只是实在无聊的时候看下每日一题，这里用“看题”主要是因为完全不会做啊，毫不夸张

whpu_yb·2025-01-19 01:12

springMVC文件上传和下载

、文件列表显示、文件下载标签：SpringMVC文件上传文件下载列表显示2015-05-1821:0122627人阅读评论(6)收藏举报分类：SpringMVC（8）作者同类文章X•Shrio登陆验证实例详细解读

xls丶·2025-01-19 01:41

.NET Core Web API架构解析：应用场景与实例详解

“.NETCoreWebAPI架构深度解析：实战应用场景与代码示例”内容概述引言简要介绍.NETCore和WebAPI的基本概念。阐述本文的目的：深入解析.NETCoreWebAPI的架构，探讨其在实际项目中的应用场景，并提供代码示例。.NETCoreWebAPI架构解析核心组件：介绍ASP.NETCore框架中的关键组件，如Kestrel服务器、中间件管道、路由等。MVC模式：在WebAPI中的

m0_74824054·2025-01-19 01:38

To 遗留类和 From 遗留类与传统日期处理的转换（配有详细案例代码解析）

①官方定义和大白话拆解对比②举生活中常见贴合例子、图解辅助理解的形式③对代码实例中关键部分进行详细拆

励志去大厂的菜鸟·2025-01-19 00:29

神经网络初始化 (init) 介绍

常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。

laopeng301·2025-01-18 23:20

Spark 源码分析(一) SparkRpc中序列化与反序列化Serializer的抽象类解读（java序列化部分完结，正在更新RpcEnv部分~）

目录(3)JavaSerializerInstance定义了一个Java序列化实例(1)构造方法参数(2)方法1：serializeStream(3)方法2：deserializeStreamdefaultClassLoader

小白的大数据历程·2025-01-18 22:37

python注册nacos服务

根据nacosopenapiOpenAPI指南主要是实现以下接口：创建服务注册实例注销实例删除服务发送实例心跳实现demo如下：一个web服务1http_server1.py#coding:utf-8importsocketfrommultiprocessingimportProcessdefhandle_client

MTonj·2025-01-18 22:07

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。

疯狂小料·2025-01-18 21:04

Java 8新特性详解与实战

本文将详细解析Java8中的关键新特性，并通过实例代码进行深入讲解。

小码快撩·2025-01-18 21:32

Spring 框架中的 Bean 生命周期全解析

本文将深入探讨Spring框架中Bean的生命周期，从实例化到销毁的每一个关键步骤，并结合使用场景进行说明，帮助开发者更好地理解

码农小灰·2025-01-18 20:16

单例模式

单例模式是一种创建型设计模式，旨在确保一个类在整个应用程序生命周期中只有一个实例，并提供一个全局访问点。通过单例模式，可以避免多个实例带来的资源浪费和数据不一致问题。

智想天开·2025-01-18 19:42

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。

stsdddd·2025-01-18 19:35

Spring 开发必备：深入解析 Spring Bean 的六大作用域

•在Spring容器中，单例作用域的Bean也只会有一个实例，无论在哪里获取，都是同一个对象。•适用于无状态的Bean，如数据库连接池等。

码农技术栈·2025-01-18 18:56

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白总Server·2025-01-18 17:24

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