远程训练第21页

Linux 下使用tracepath进行网络诊断分析

这是一种简单的方法，可以找出机器和远程目的地之间的跃点，同时还可以识别沿途的任何问题。

·2025-02-27 21:52

【对比】远程桌面控制软件盘点（2025年）

远程手机连接电脑的软件可以帮助用户实现远程控制、文件传输、屏幕共享等功能。这些软件通常适用于技术支持、远程办公、设备管理等场景。

T-I-M·2025-02-27 20:46

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png

CallZhang210·2025-02-27 18:30

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

arm linux嵌入式网络控制系统,基于ARM&Linux的嵌入式网络控制系统的研究与设计

当前控制系统正经历一场前所未有的变革,远程监控和智能控制成为控制系统发展的重要方向。

weixin_39742568·2025-02-27 16:49

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。

人肉推土机·2025-02-27 15:08

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。

huangpg丶·2025-02-27 14:04

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持

Vip.Gong·2025-02-27 14:03

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。

lyyiangang·2025-02-27 14:29

不同笔记本 SSH 远程连接服务器全攻略

在如今数字化办公和开发的大环境下，使用SSH远程连接服务器是很多技术人员必备技能。无论是MacBook、Windows笔记本还是Linux系统的笔记本，掌握SSH远程连接，都能极大提升工作效率。

a小胡哦·2025-02-27 14:28

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产

港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

[ vulhub漏洞复现篇 ] solr 远程命令执行 (CVE-2017-12629-RCE)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！文章目录博主介绍一、漏洞编号二、影响范围三、漏洞描述四、环境搭建1、进入CVE-2017-12629-RCE环境2、启动C

_PowerShell·2025-02-27 12:19

[ vulhub漏洞复现篇 ] Apche log4j远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！文章目录博主介绍一、漏洞编号二、影响版本三、漏洞描述四、环境搭建1.进入CVE-2021-44228环境2.启动CVE-2

_PowerShell·2025-02-27 12:18

git基本使用方法

git基本用法新建远程仓库并克隆到本地关于git库的分支问题版本切换记录自己的第一次博文！（有问题欢迎指正，感谢！）

他们说眼睛也会笑·2025-02-27 10:36

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

python基础之零基础入门【参数说明+代码实战】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务

步入烟尘·2025-02-27 08:52

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化

LCG元·2025-02-27 08:52

麒麟系统远程桌面，麒麟系统如何连接远程桌面？

在信息技术快速发展的今天，远程桌面连接已成为日常工作和生活中不可或缺的一部分。麒麟操作系统作为一款国产操作系统，其安全性和易用性受到了广泛的认可。

浅若清风217·2025-02-27 08:49

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。

清水白石008·2025-02-27 07:16

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i

程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

《李航统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法

提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子（代码实现）8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost

eveiiii·2025-02-27 07:39

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。

一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

Git 操作全解：从基础命令到高级操作的实用指南

文章目录1.基本命令1.初始化仓库2.克隆远程仓库3.查看当前仓库状态4.查看提交日志5.添加文件到暂存区6.提交更改7.查看仓库的配置信息2.分支操作1.查看所有分支2.创建新分支3.切换名称4.创建并切换到新分支

web Rookie·2025-02-27 06:37

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练

搏博·2025-02-27 06:03

使用 frp 实现内网穿透：从零到一的完整指南

在日常开发或家庭网络中，我们常常需要访问位于内网（如公司、家庭局域网）的设备或服务（如远程桌面、NAS、Web服务器）。然而，由于缺乏公网IP或防火墙限制，这些服务无法直接从外网访问。

山风wind·2025-02-27 05:58

Jenkins部署GitHub上的前端项目

https://registry.npm.taobao.orgcnpminstallnpmrunbuild如果部署到服务器的话，建议打包cddisttar-zcvfdist.tar.gz*构建后步骤，发布到远程服务器这里我们时使用

2401_84150191·2025-02-27 05:24

【奥卡姆剃刀原理-如何理解云计算和边缘计算关键字摘取】

通俗来说，就是把计算任务从本地挪到远程，往往是挪到一个大的计算中心。在那里完成计算之后，再把计算结果返回本地。这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。

严文文-Chris·2025-02-27 05:24

AI 平台技术架构设计方案

本方案旨在提供一个全面的AI平台技术架构设计，以满足不同场景下的AI开发、训练、部署和管理需求。

数研妙手·2025-02-27 03:11

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

Emu3官方介绍我们推出了Emu3，这是一套新的最先进的多模态模型，仅使用next-token预测进行训练！通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。

产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。

智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

大模型之二十七-语音识别Whisper实例浅析

Whisper简介Whisper是OpenAI于2022年9月开源的一个多语种识别模型，目前支持99种语言，是目前性能最好的开源多语种识别ASR大模型，第一版版使用了68万小时标注好的语料预训练模型，而

shichaog·2025-02-27 01:55

Feign 类型转换问题解析：如何正确处理 `ResponseEntity＜byte[]＞` 返回值

在微服务架构中，Feign是一种常见的用于服务间调用的客户端，它允许我们通过声明式接口来调用远程服务。使用Feign时，我们通常通过接口方法的返回类型来接收服务的响应体。

劲雨波·2025-02-27 01:24

SCP命令：在不同主机间传输文件

1、将本地服务器的文件传送到远程服务器。

海绵宝宝·2025-02-27 01:50

git常用命令

ꔷgitshowcommit_id查看某次修改ꔷgitlog查看提交历史，看要回推到那个版本ꔷgitreflow查看命令历史，看要回退到那个版本ꔷgitpull拉取最新的改动并mergeꔷgitpush(-u)提交至远程仓库

·2025-02-27 00:10

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

10KM无人机高清图传通信模组，低延迟、抗干扰，飞睿智能无线MESH组网模块

一、技术特点飞睿智能无人机高清图传通信模组是一种集成了高清视频传输、远程控制和

飞睿科技·2025-02-26 22:30

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型

Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模

UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南

目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型

认识祂·2025-02-26 19:10

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

从零开始：使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解

本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型，并详细解释模型架构和训练步骤。

陆鳐LuLu·2025-02-26 19:02

推荐频道

远程训练