远程训练

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 前端程序员入职

产品UI为爱发电，老板远程指点江山，后端一来“粪”外感慨，前路漫漫共修远兮~点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948
Foyo Designer·2025-02-28 18:21

【学习笔记】Git常用命令

目录Git常用命令1.gitinit（初始化一个新的Git仓库）2.gitclone[url]（克隆远程仓库到本地计算机）3.gitstatus（查看当前工作区的状态）4.gitadd[file]（将文件添加到暂存区
玄二·2025-02-28 17:46

git常用操作

gitclone[url]拷贝一份远程仓库，也就是下载一个项目和它的整个代码历史。配置命令命令说明gitconfig--list显示当前的Git配置gitconfig-e[--global]编辑Gi
JustGopher·2025-02-28 17:42

2.8 通过微调提升模型的准确度与效率-大模型ACP模拟题-真题

A.通过低秩矩阵间接影响模型行为B.会直接修改原始模型权重✅C.支持参数回退操作D.训练效率高于全参微调解析：LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调当训练过程中出现
admin皮卡·2025-02-28 17:12

三格电子can转4g模组在充电桩的应用

1、方案背景充电桩作为电动汽车的基础设施，现在越来越普及，而智能化和远程管理成为趋势。CAN总线在充电桩内部设备通信中的广泛应用，而4G模组则提供了远程连接的能力。
三格电子SANGEDZ·2025-02-28 16:38

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset
xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

【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

mac通过ssh别名配置gitlab代码仓库

由于项目较多，代码仓库都要独立，平常写的代码也没有和开发一样提交到gitlab，总结一下项目过程中需要使用git的场景和操作通过.ssh/config可以为代码仓库和ssh远程主机配置别名项目创建好以后测试代码提交
sj1163739403·2025-02-28 14:51

基于数据采集网关的医院能耗在线监测系统

因此，在提高医疗水平和医疗环境的同时，加强能源管理，提高能源利用率，减少能源浪费，远程监控能耗数据，成为管理部门的必须解决的问题,对社会经济、环境发展都有重要的意义。
物通博联网关·2025-02-28 13:45

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

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

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

自动化脚本在Xshell中的应用

Xshell是一款功能强大的终端模拟软件，主要用于远程连接和管理服务器。它支持多种协议，包括SSH、Telnet、SFTP等，使用户能够通过命令行界面对远程服务器进行操作。
这多冒昧啊·2025-02-28 10:16

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

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

如何使用Python编程实现捕获笔记本电脑麦克风的音频并通过蓝牙耳机实时传输

无论是远程会议、在线教育，还是家庭娱乐，音频的实时传输都扮演着至关重要的角色。今天，我将向大家介绍一个简单而实用的应用程序，它能够捕获笔记本电脑麦克风的音频，并通过蓝牙耳机实时传输。
winfredzhang·2025-02-28 08:02

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

RabbitMQ工作模式

一、工作模式介绍RabbbitMQ提供了6种工作模式：简单模式、workqueues、Publish/Subscribe发布与订阅模式、Routing路由模式、Topics主题模式、RPC远程调用模式（
霸都阿甘·2025-02-28 07:50

基于STM32的无人机自主导航与避障系统

目录引言环境准备2.1硬件准备2.2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
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

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

比较RPC和RESTful API的优缺点

RPC和RESTfulAPI是两种不同的远程调用方式，它们各自具有不同的优缺点。RPC的优点包括：高效：RPC使用自定义的通信协议，可以减少报文传输量，提高传输效率。
事业运财运爆棚·2025-02-28 04:26

【深入探索 Caffeine：Java 缓存利器】

用好了缓存，能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问，系统响应更快，吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架，不过Caffeine性能好、功能多，越来越受开发者欢迎了。
提前退休了-程序员阿飞·2025-02-28 03:54

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

Pycharm远程连接服务器和配置远程python环境

首先在setting中添加PythonInterpreter，点击右边齿轮图标添加输入连接和用户名然后选择python环境的路径，一般是/home/username/anaconda3/envs/envsname/bin/python。下面为服务器到本地文件的映像。然后在顶部工具栏中的Tools中Deployment里选择Configuration进行配置，Localpath为本地项目的位置，De
hlee-top·2025-02-28 02:12

《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

技术分享| 分布式系统中服务注册发现组件的原理及比较

随着容器技术的兴起，服务集群部署在系统各处，服务之间的远程调用都需要通过服务发现来实现。
anyRTC·2025-02-28 00:27

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

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

【系统架构设计师】高分优秀论文：论基于架构的软件设计方法及应用

该平台主要用手与现有公司生态集装箱产品做对接，达到远程控制、平台管理，为集装箱生态种植提质提效的目的。本人在项目中担任架构师，负责系统的架构设计。
数据知道·2025-02-27 23:44

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

远程办公2.0：如何通过技术实现全球化团队协作？

远程办公2.0时代：从“被迫适应”到“主动进化”的未来工作革命——前沿技术与趋势预测全解析引言：一场不可逆的全球工作革命2020年的一场疫情，让全球职场人第一次大规模体验了远程办公的“生存模式”，而五年后的今天
·2025-02-27 21:30

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

内网映射神器nps搭建

NPS（内网穿透神器）是一款非常实用的工具，能够帮助用户在内网环境下实现外部网络的访问，解决了许多网络安全和远程访问的问题。通过NPS，可以轻松地在受限的内网环境中，让外部网络设备访问内网服务。
·2025-02-27 21:23
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