逻辑训练第2页

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？

小小小小祥·2025-01-19 15:40

微信小程序单选题双击取消功能实现

因为单选题不自带双击取消功能，于是在我学习了其中的逻辑之后我决定自行编写代码实现该功能。

d1st2nt·2025-01-19 15:39

ASPICE 4.0-HWE的重要概念：什么是schematics 或 Layout, 举例汽车电子硬件设计说明-亚远景

在汽车电子硬件设计中，原理图用于描述ECU内部电路的功能和逻辑关系，是设计过程的基础。原理图包括了微处理器、传感器接口、电源管理等模块的电气连接，并确保这些组件能够按照预期的方式工作。原理图的设

亚远景aspice·2025-01-19 13:59

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

汽车电气架构开发流程的一些随想（一）——适用范围

随笔而作，没有什么逻辑。对于OEM而言，通常有两个重要的产品开发流程：1.整车2.动力总成。电气架构开发本来是无权拥有这种待遇的。但是随着电气化和动力总成电气化的浪潮。

Ong_soul·2025-01-19 12:20

django笔记

urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑

幸福诗歌·2025-01-19 12:20

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

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

VXLAN 基础教程：VXLAN 协议原理介绍

简单来讲，VXLAN是在底层物理网络（underlay）之上使用隧道技术，借助UDP层构建的Overlay的逻辑网络，使逻辑网络与物理网络解耦，实现灵活的组网需求。它对原有的网络架构几乎没有影响，不

lingshengxiyou·2025-01-19 10:04

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

7个顶级提示词指令，让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击

撰写一篇高质量的学术论文，不仅需要深入的研究和严谨的分析，还需要遵循一系列严谨专业的逻辑准则。这些准则是学术界约定俗成的规则，它们确保了学术交流的清晰性、准确

智写AI·2025-01-19 09:56

探索 Vue.js 组件开发的新边界：动态表单生成技术

动态表单生成技术在以下场景中尤为重要：业务逻辑频繁变化：表单的结构、字段经常根据需求调整。复杂的用户交互：如步骤式、多条件渲染的表单。提高开发效率：将重复性的开发任务

桂月二二·2025-01-19 08:45

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

什么是FPGA开发？

如果按照应用场景给FPGA应用分类，可以分为高速接口、数据处理、逻辑控制等，在实际工作中也可以根据这些方向进行求职。虽然不

博览鸿蒙·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

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响

编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长，博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复，请大家谅解~编程全景洞察：从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式

༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 07:09

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

uniapp 微信小程序金额展示套餐

html喜欢作者其他金额-->￥{{item}}js//打赏asyncfun_reward(price){//里面写逻辑},css.gradelist{padding:30rpx;background:

竣子好逑·2025-01-19 07:32

AI技术架构：从基础设施到应用

了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。一、基础设施层：AI技术的坚实地基基础设施层是AI技术架构的“地基”，为整个系统提供计算能力和存储保障。

fuqinyijiu·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

【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

day11备份与恢复

MySQL备份介绍文章目录MySQL备份介绍1.DBA备份与恢复职责2.MySQL备份工具分类mysqldump逻辑备份1.介绍2.重要参数3.备份命令4.分库分表备份5.故障恢复演练5.1模拟环境5.2

Long韵韵·2025-01-19 04:38

ASP.NET Core 全局异常处理

当用户进行商品下单操作时，可能由于网络波动、数据库连接异常或业务逻辑错误等原因，导致订单提交失败。如果没有良好的全

步、步、为营·2025-01-19 04:37

【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

Modbus转Profinet网关：机器人内部系统的高效协议转换

机器人内部系统的挑战机器人内部系统通常由多个组成部分构成，包括但不限于PLC（可编程逻辑控制器）、伺服驱动器、传感器

钡铼技术网关·2025-01-19 04:29

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

【Delete 删除数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列

系列文章目录系列文章目录前言一、根据实体删除1.1强类型实体2.2无主键实体删除2.3Object、接口、抽象类删除二、根据主键三、根据主键数组四、根据表达式五、联表删除六、无实体删除七、全局过滤器八、逻辑删除

Microi风闲·2025-01-19 04:27

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

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

Spring MVC 拦截器

一、SpringMVC拦截器的作用拦截器是SpringMVC框架中处理HTTP请求的一种机制，通常用于在请求到达控制器（Controller）之前或从控制器返回结果之后进行额外的逻辑处理。

阿乾之铭·2025-01-19 01:07

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

指令集架构

微架构（某指令集在硬件层面的具体实现）基本单元：加法器等与或非逻辑门，加减晶体管

Oterea·2025-01-18 23:53

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

正则表达式基础知识

2.正则表达式的特点：a.灵活性、逻辑性和功能性非常强；b.可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复

不习惯有你·2025-01-18 23:50

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

爬虫难点一般写爬虫，都需要面对以下几个问题如果app/网页需要登录，如何获取登录态（cookie/jwt）大部分app/网页都会对请求参数进行sign，如果有，如何获取sign逻辑绕过其它遇到的反爬措施我将带着这三个问题

·2025-01-18 22:46

智能合约安全之重入攻击

概述重入攻击（ReentrancyAttack）是一种常见的智能合约安全漏洞，指黑客利用合约中存在的逻辑漏洞，在调用合约函数时，利用合约逻辑漏洞，反复调用合约的函数，并利用这种递归调用的机制，以欺骗合约的计算

·2025-01-18 22:15

C# 提升性能效率

1.优化代码逻辑避免不必要的计算和方法调用//避免重复计算doubleresult=Math.Sqrt(2);//计算一次for(inti=0;i();dictionary[1]="one";dictionary

东城十三·2025-01-18 22:39

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

Next.js服务器操作：优势、局限与审慎应用

后端逻辑的任何变动或许都将迫使前端相应更新，反之亦然。对于追求关注点严格分离的大型项目或团队而言，这无疑构成了严峻挑战。唯有秉持严谨的纪律与条理，方能避免代码库陷入混乱。再者，便是学习曲线

exploration-earth·2025-01-18 21:33

asp.net mysql 性能问题_ASP.NET性能优化小结

是否把业务逻辑写到存储过程中，这个有点争议。但是我认为，把业务

syhakh·2025-01-18 21:57

数据结构---C++版

算法）1.2计算机求解问题:1）问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2）数值问题→数学方程非数值问题→数据结构3）本书讨论非数值问题的数据组织和处理，主要内容如下：（1）数据的逻辑结构

海狸_hlz·2025-01-18 20:51

GMap.NET实现电子围栏功能（WPF版）

电子围栏主要有两个功能模块：界面展示围栏区域，判断人员出入围栏的逻辑。GMap.NET的WPF版本功能并不强大，实现一些复杂的功能就只能发掘WPF的潜力了。

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:50

ElasticSearch11-8.x 新特性

这意味着所有文档在同一个索引中将不再区分类型，简化了索引结构，但同时也要求开发者调整应用程序逻辑以适应这一变化。

李宥小哥·2025-01-18 20:15

【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

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