远程训练第50页

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

新年新挑战：如何用LabVIEW开发跨平台应用

本文将深入探讨如何运用LabVIEW开发能够在不同操作系统上流畅运行的应用程序，特别是聚焦于LabVIEW在嵌入式设备以及远程控制领域的应用实践。

LabVIEW开发·2025-01-31 13:23

物联网的应用——智能家居篇

以下是智能家居在物联网中应用的详细分析：远程操控：用户可以通过手机APP、语音助手等方式，实现对家中各种智能设备的远程操控。例如，用户可以远程打开或关闭家中的灯光、空调、窗帘等设备，无需亲自到场操作。

L5678Ling·2025-01-31 13:22

nc命令查看远程端口通不通(Mac/Linux）

nc命令-查验远程端口查看远程服务器端口是否开放,可通过nc命令nc-zv端口开放,succeeded!

fuqying·2025-01-31 12:44

Llama大型语言模型原理详解

本文将详细解析Llama模型的原理，包括其结构、训练过程以及工作机制，帮助读者深入理解这一先进的模型。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

Rollup：专注类库和框架打包

文章内容输出来源：拉勾大前端高薪训练营-概述-也是一款ESModules打包器-也可以将项目中的一些散落的细小模块打包为整块代码-rollup与webpack作用类似-rollup更为小巧，仅仅是一款ESM

时解之·2025-01-31 10:06

基于Transformer的多通道肌电信号序列分类

本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类，数据使用excel进行保存，使用Pytorch架构建立模型并训练，利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

Pix2PixHD代码小白注释(1)——train.py

关于fp16AMP自动混合精度训练，见下文：AMP自动混合精度训练https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/122152244importtimeimportosimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromcollectionsimportOrderedDictfroms

咖啡百怪·2025-01-31 10:04

PyTorch 快速入门

PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了丰富的工具和库，帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。

無量空所·2025-01-31 10:02

PennyLane: 探索量子计算的新里程

由PennyLaneAI团队开发，该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。

戴艺音·2025-01-31 09:23

windows进阶-cmd命令

这些命令不仅仅限于文件和目录的管理，还包括了服务管理、远程连接、注册表操作等功能。本文将介绍一些常见但较为特殊的CMD命令及其功能，帮助你更好地使用Windows命令行。

云水一方·2025-01-31 09:49

Deepseek两项关键发现：无需人类专家介入SFT、有自己

目前尚未实现AGI，主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型（LLM）的预训练规模就能实现突破

极道Jdon·2025-01-31 08:13

DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光

AI开发者的普遍看法是，大规模GPU集群仍然是训练顶尖AI模型的关键。DeepSeek做了什么？DeepSeek的

极道Jdon·2025-01-31 08:13

GGUF 大模型文件格式

1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。

香菜烤面包·2025-01-31 07:04

书生浦语第五期

简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内

晴斋1216·2025-01-31 06:27

TensorFlow 简介

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型。

九月十九·2025-01-31 05:14

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

在本篇博客中，我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集，并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。

辞落山·2025-01-31 04:11

一文大白话讲清楚webpack进阶——8——Module Federation

文章目录一文大白话讲清楚webpack进阶——8——ModuleFederation1.啥是ModuleFederation2.这里讲两个基础概念3.容器应用配置4.远程应用配置5.模块使用5.ModuleFederation

16年上任的CTO·2025-01-31 01:50

java ddd 领域事件_领域驱动设计(DDD) 领域事件

何时and为什么使用领域事件领域事件往往需要发布到外部系统，比如发布到另一个限界上下文中，由于这样的事件需要由订阅方处理，它将对本地和远程上下文产生深远的影响。

呵吁·2025-01-31 01:48

深度学习过程是什么

用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向，然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差，对吗答：您的描述大致正确，但有一些细节需要澄清和修正，以更准确地反映深度学习中模型训练的过程

小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

TensorBoard支持多种类型的图表，以下是详细介绍：标量图（Scalars）定义与用途：用于展示单个数值随时间（通常是训练步骤或迭代次数）的变化情况。

alankuo·2025-01-31 01:43

《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》

随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的

·2025-01-31 00:42

如何解决Webview和H5缓存问题，确保每次加载最新版本的资源

WebView用于加载H5页面是常见的做法，它能够加载远程的HTML、CSS、JavaScript资源，并且让Web应用嵌入到原生App中。

qq_39279448·2025-01-30 23:00

【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f

（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量

Lossya·2025-01-30 23:29

搭建 PostgreSQL

数据目录位置找到postgresql.conf文件，修改参数lc_messages='UTF8'max_connections=1000shared_buffers=4GBwork_mem=8MB问题：远程易掉线方案

阿杰技术·2025-01-30 23:28

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。

星际编程喵·2025-01-30 23:27

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti

taoyong001·2025-01-30 22:54

Windows 远程桌面 RDP 会话超时设置

Windows远程桌面RDP会话超时设置Windows远程桌面（RDP）可能由于会话超时而导致重新要求登录。你可以通过修改注册表或组策略来延长远程桌面的会话超时时间。

TechExplorer365·2025-01-30 22:48

题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理

验证尼科彻斯定理，即：任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例：131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i

星海燚燚·2025-01-30 21:48

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。

AI天才研究院·2025-01-30 21:46

AI绘画能取代设计师吗？

1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同

网络安全我来了·2025-01-30 20:09

【Ubuntu】使用远程桌面协议（RDP）在Windows上远程连接Ubuntu

使用远程桌面协议（RDP）在Windows上远程连接Ubuntu远程桌面协议（RDP）是一种允许用户通过图形界面远程控制计算机的协议。

林九生·2025-01-30 20:33

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。

FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。

FF-Studio·2025-01-30 19:54

Apache Airflow 全面解析

其核心设计理念是“WorkflowsasCode”，通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线（Pipeline），适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。

由数入道·2025-01-30 18:20

Kylin3.3配置vncserver服务

一．安装vncserver服务包rpm-ivhtigervnc-server-1.3.1-9.ky3.kb1.x86_64.rpm二．远程root用户操作步骤：1.cp/lib/systemd/system

stybxiao·2025-01-30 18:13

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

HDFS读写流程（全面深入理解）

（2）DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点，在文件系统的命名空间中创建一个新的文件，此时该文件中还没有相应的数据块。

AnAn-66.·2025-01-30 14:05

Deepseek技术浅析（一）

其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:58

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S

小明技术分享·2025-01-30 12:56

基础渗透测试实验—永恒之蓝漏洞复现

文章目录概述一、漏洞简述二、组件概述三、漏洞影响四、漏洞复现4.1环境搭建4.2复现过程：1.查看上线主机2.使用Metasploit（MSF）工具3.选择一个编码技术，用来绕过杀毒软件的查杀4.远程控制目标机缓解措施概述永恒之蓝是指

锅盖'awa'·2025-01-30 12:55

解决finalshell，连接主机报错 Session.connect: java.net.SocketException: Connection reset

在清除缓存后已连接的端口有些输入命令按左右键有问题重新打开窗口提示连接主机报错Session.connect:java.net.SocketException:Connectionreset可能的原因：1.防火墙或安全组配置问题：如果远程服务器上的防火墙或安全组配置阻止了

点动生态云·2025-01-30 10:44

代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水

代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements

Joanna-升·2025-01-30 10:44

LeetCode-第一题

之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正

Joanna-升·2025-01-30 10:43

【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号

新年的第二天，偷偷懒，这题就留到手边事情告一段落，专门训练动态规划的时候再写

冠位观测者·2025-01-30 09:36

Python-作业统计管理系统

模块选择2.界面设计3.模块实现五、总结六、感想七、Python源码mainexcelhandlejob一、设计目的1、教学目的本课程设计是学生学习完《Python程序设计》课程后，进行的一次全面的综合训练

Vicky__3021·2025-01-30 09:32

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

基于讯为RK3588平台搭建Ubuntu20.04.5根文件系统

需要详细阅读讯为公司提供的一些资料（虽然他们家资料一直都做的不完善），搭建好用于开发的Ubuntu虚拟机环境，熟练使用一些常用工具如烧录系统的工具RKDevTool、传输文件的工具FileZilla、远程连接工具

襟铭心缘·2025-01-30 08:54

推荐频道

远程训练