远程训练第53页

深入理解Python中的SSH、SFTP和FTP操作

目录引言SSH操作什么是SSHparamiko库简介使用paramiko进行SSH连接执行远程命令SFTP操作什么是SFTP

一休哥助手·2025-01-27 20:20

字节的面试，感觉还挺简单的~

今天分享的是训练营的朋友在字节跳动的面试，新鲜出炉的还热乎着呢。题目都挺简单的，但是他的面试体验不太好，因为面试官问了两个类似的问题，感觉有点不认真。

·2025-01-27 18:40

非凸科技荣登脉脉2024“年度职得去雇主”榜单

本届评选依据脉脉独有的“雇主指数”以及专家评审意见综合评选而出，综合考量了企业在脉脉社区广场、同事圈、行业圈等多个频道口碑，并基于职场大数据训练的专属大模型，客观反映企业在职场人心中的口碑。

·2025-01-27 18:39

Ansible批量自动化管理工具入门

默认通过SSH协议进行远程命令执行或下发配置，无需部署任何客

假装自己很酷·2025-01-27 17:30

yolov5 解决：Traceback (most recent call last)

运行train.py程序后训练之后，到最后验证的那一步报一个线程异常的错误原因：pillow版本太高了，把pillow降级就行了pillow官网上的python对应版本在conda中，您可以安装pillow

南商·2025-01-27 15:18

Dubbo分布式服务框架

Dubbo是一款高性能、轻量级的开源JavaRPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册

weixin_30586085·2025-01-27 15:16

解决vscode ssh远程连接服务器一直卡在下载 vscode server问题

目录方法1：使用科学上网方法2：手动下载方法3在使用vscode使用ssh远程连接服务器时，一直卡在下载"vscode服务器"阶段，如下图所示：博主用MobaXterm可以正常连接服务器，所以大概率是网络问题

L~river·2025-01-27 15:15

二、机器学习模型评估与选择

训练误差与泛化误差：学习器在训练集上误差为训练误差（经验误差），在新样本上误差为泛化误差，泛化误差越小越好。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

AI语言模型竞争加剧：新秀崛起格局生变

模型训练成本呈现类摩尔定律式下降，每年降低75%。MoE架构在计算效率和性能

XianxinMao·2025-01-27 14:11

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel

1.单机多卡概述单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张GPUs使用相同的模型副本，但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指，多张GPUs使用同一batch

Major Tom _·2025-01-27 13:03

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程，从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署，帮助读者深入理解深度学习的关键技术

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

yolo系列训练从本机挪到服务器中的报错：modulenotfounderror:numpy._core

记录一下就是我本身在本机跑起来能训练了，把文件拷贝到服务器中环境跑的时候，出现了报错modulenotfounderror:numpy.

m0_57663261·2025-01-27 08:05

利用MMDetection进行模型微调和权重初始化

目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection

MickeyCV·2025-01-27 07:27

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C：奥运奖牌榜模型详细解析和代码（持续更新中，2025美赛）

目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:46

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质

AI天才研究院·2025-01-27 05:11

顶刊论文:一种用于病理学的多模态全切片基础模型 TITAN

MultimodalWholeSlideFoundationModelforPathology”提出了一种用于病理学的多模态全切片基础模型TITAN，通过在大量组织切片图像（WSIs）上的自监督学习和视觉语言对齐预训练

思陌Ai算法定制·2025-01-27 04:06

GEE训练教程——基于Landsat C02数据的多指数计算和批量下载

目录简介指数介绍代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于LandsatC02数据的多指数计算和批量下载指数介绍NDVI:归一化差异植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex

此星光明·2025-01-27 03:01

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-

Always_Shine·2025-01-27 01:44

大语言模型LLM基础扫盲速通版

3.LLM开发的关键里程碑4.训练可用LLM模型的完整流程5.LLM具备的能力6.领先的LLM模型包含哪些？7.建议从头开始训练LLM吗？8.LLM的训练数据源包含哪些？

SmallerFL·2025-01-27 00:40

Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型

文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1

伊织产研·2025-01-27 00:07

ML.NET速览

整个管道分为以下四个部分：LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。

aixing8475·2025-01-27 00:34

git基础命令大全

程序员博哥·2025-01-26 23:30

2025 年，人工智能的发展还是「算力至上」吗？

以大模型为例，训练一个模型需要调用约3万个AI芯片，这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力

开心的AI频道·2025-01-26 23:25

安宝特案例 | 某知名日系汽车制造厂，借助AR实现智慧化转型

安宝特AR解决方案，不仅解决了生产过程中设备维护、远程协作与管理透明化的挑战，还为未来的

安宝特AR·2025-01-26 22:24

AR汽车行业解决方案系列之2-远程汽修

汽车维修方案名称：安宝特AR远程汽修解决方案应用场景：远程汽

安宝特AR·2025-01-26 22:53

Python3 搭建本地 PyPi 源

4.远程上传Python包创建~/.pypirc文件，添加如下内容：[dis

极客点儿·2025-01-26 21:48

代码随想录算法训练营第十五天| 二叉树3

110.平衡二叉树（优先掌握递归）再一次涉及到，什么是高度，什么是深度，可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：要辨别新增函数的位置，self的用法二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数，从上往下数二叉树节点的高度：指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数，从下往上数#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:

Rachela_z·2025-01-26 21:43

如何利用virtualenv和python命令创建Python虚拟环境

Anaconda3、Miniconda创建python虚拟环境时，主机必须要接入互联网远程channel中取下下载需要的包才可以创建，如果不连接互联网的话，创建python虚拟环境时，需要只下载环境需在的包

满天点点星辰·2025-01-26 21:11

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。

cda2024·2025-01-26 20:39

python 语音识别

在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤：-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分：语料库的准备什么是语料库？语料库长什么样？

柚梓sir·2025-01-26 19:01

c++基础训练plus（二）

Background从前有个荣光的王国，小A是其中的国王，他认为一个国家除了法律外还要有一些约定俗成的规则，所以今天他要赐以其规则。Description小A制定了一些规则，每条规则有一个代号，代号为不超过10的9次方的非负整数。小A的国家有n位居民，每位居民每天会且仅会遵守1条规则。小A记录了m天里每天每位居民遵守的规则代号。现在小A想要考察代号为k的规则是否符合民意，具体考察方法如下：如果在某

kkxdt·2025-01-26 18:55

代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础

完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包，物品的数量是无限的，可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历，这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品，所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历，且这两层遍历可以交换可以交换的本质

taoyong001·2025-01-26 18:49

xgboost在spark集群使用指南

相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行，可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进：1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java

一颗小草333·2025-01-26 17:49

【Ubuntu】安装SSH启用远程连接

【Ubuntu】安装OpenSSH启用远程连接零、安装软件使用如下代码安装OpenSSH服务端：sudoaptinstallopenssh-server壹、启动服务使用如下代码启动OpenSSH服务端：

玉米子禾·2025-01-26 17:44

代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零

背包问题本身就已经够反思维的了，竟然物品会有两个维度的情况，这是闹哪样？题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规

taoyong001·2025-01-26 16:37

目标检测算法以及常用库概述

这种方法具有很高的通用，可以训练目标检测模型来识别和检测多个特

YOLO大师·2025-01-26 16:36

飞速搭震撼上线开启软件开发智能化新篇章

用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型，这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程，使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型

·2025-01-26 16:32

代码随想录算法训练营第七天 | LeetCode344.反转字符串、LeetCode541.反转字符串II、卡码网54.替换数字

代码随想录算法训练营第七天|LeetCode344.反转字符串、LeetCode541.反转字符串II、卡码网54.替换数字01-1LeetCode344.反转字符串相关资源题目链接：反转字符串文章讲解

ORIPID·2025-01-26 15:31

git的常用用法（最简精华版）

4、远程仓库（这不属于工作区域）已使用push命令提交的本地仓库的文件，会上传到远程仓库二、回退版本的三种模式使用gitreflog查看操作的历史记录和版本号1、gitreset--soft版本号当回

MegumiKato丶·2025-01-26 15:25

蓝桥刷题基础训练python

""""数列排序问题描述给定一个长度为n的数列，将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200输入格式第一行为一个整数n。第二行包含n个整数，为待排序的数，每个整数的绝对值小于10000。输出格式输出一行，按从小到大的顺序输出排序后的数列。"""#ls=[]#a=int(input())#b=input().split()#foriinb:#ls.append(int(i))#ls.sort(

小馨不滑水·2025-01-26 14:23

jupyter配置说明

使用以下命令修改jupyter的配置文件参数：vim/root/.jupyter/jupyter_lab_config.py#这里填写远程访问的IP名，填*则默认是主机IP名c.ServerApp.ip

九品神元师·2025-01-26 13:47

深入理解与应用：Hyello远程控制台

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Hyello远程控制台是一款高效的IT工具，专为远程管理和控制设计，特别适合系统管理员和IT专业人员使用。

大苏牙·2025-01-26 13:14

# AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCM SDXL加速生成解析

AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中，涉及了多个复杂的概念和技术，这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用

迪小莫学AI·2025-01-26 12:11

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

这些模型通过海量的文本数据进行训练，学习语言的模式和结构，从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步，大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

【由浅入深认识Maven】第2部分 maven依赖管理与仓库机制

文章目录第二篇：Maven依赖管理与仓库机制一、前言二、依赖管理基础1.依赖声明2.依赖范围（Scope）3.依赖冲突与排除三、Maven的仓库机制1.本地仓库2.中央仓库3.远程仓库四、版本管理策略1

Suwg209·2025-01-26 09:48

vscode 不能实时查看文件（.log）实时更新加载问题

【VScode】remotessh远程访问Linux服务器时文件列表刷新不及时_vscode远程连接左边文件不刷新-CSDN博客2.https://www.5axxw.com/questions/content

m0_75101866·2025-01-26 09:44

Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法

现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的

Yuleave·2025-01-26 09:12

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