靶场训练

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

代码随想录算法训练营第五十二天（图论）| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索

邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。如果存在边，则对应的矩阵元素为1（或边的权重）；否则为0。特点：空间复杂度高：无论图是否稀疏，邻接矩阵都需要O(V^2)的空间，因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。查找效率高：查找任意两节点之间是否存在边非常高效，只需要访问一次数组，时间复杂度为O(1)。不适合稀疏图：对于边远少于顶点平方的稀疏图，邻接矩阵

*MaybE·2025-03-25 21:21

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径

目录98.所有可达路径深度搜索法98.所有可达路径题目链接：98.所有可达路径文章讲解：代码随想录深度搜索法代码一：邻接矩阵写法#include#includeusingnamespacestd;vector>result;//收集符合条件的路径vectorpath;//1节点到终点的路径voiddfs(constvector>&graph,intx,intn){//当前遍历的节点x到达节点nif

Orionova·2025-03-25 21:48

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）文章讲解：代码随想录视频讲解：学透哈希表，map使用有技巧！LeetCode：454.四数相加II思路暴力解，超时，时间复杂度为n^4利用字典类哈希表优

Lchiyu·2025-03-25 21:14

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

此外，该产品还具备高算力硬件、易用的训练与推理平台以及主流大模型的支持，能够实现高效、安全、低成本的本地部署。Deepseek加持下的一

蜂耘·2025-03-25 21:13

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Genesis仿真环境RL训练四足配置方法

先介绍一下怎么用genesis环境RL训四足，官方给了宇树go2的训练案例，需要一点环境基础。

小bai22·2025-03-25 18:26

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

它允许用户以代码方式定义和管理AI部署所需的资源，包括模型训练环境、数据存储和计算资源等。Terraform提供了一种高效、可重复的方式来配置和管理基础设施，简化了AI项目的部署和扩展。

·2025-03-25 18:30

大模型算法岗面试题(含答案)

TensorFlowModelGarden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers：一

X.Cristiano·2025-03-25 17:49

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

代码随想录训练营 Day59打卡图论part09 Bellman_ford算法

代码随想录训练营Day59打卡图论part09Bellman_ford算法例题：卡码94.城市间货物运输I题目描述某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。

那一抹阳光多灿烂·2025-03-25 11:05

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

zgpa_train.csv中存放着训练数据，zgpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。

DHC丶·2025-03-25 11:33

大模型推理能力的局限性

这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景

·2025-03-25 04:10

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致

test猿·2025-03-25 03:32

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！

·2025-03-25 00:02

从沈抖到谢广军，百度智能云何时“云开月明”？

今年2月，百度智能云全员会上沈抖向友商“开炮”，表示DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品，是字节跳动的豆包，理由是其训练成本和投流成本都很高。

互联网江湖·2025-03-25 00:39

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025

Edward-tan·2025-03-24 22:59

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有

boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{ publicvoidflatten(TreeNoderoot){ Listlist=newArrayList(); preorderTraversal(root,list); intsize=list.size()

boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i

boguboji·2025-03-24 17:12

代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归

boguboji·2025-03-24 17:41

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。

Langchain·2025-03-24 16:08

AI算力要变天了？一文搞懂ASIC和GPU

从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU？ASIC：定制化

·2025-03-24 15:08

优选算法训练篇07--力扣LCR179.查找总价格为目标值的两个商品

目录1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：3.解法一(暴力解法，会超时)：4.解法二(双指针-对撞指针):1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：购物车内的商品价格按照升序记录于数组price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是target。若存在多种情况，返回任一结果即可。示例1：输入：price=[3,9,12,15],tar

大胆飞猪·2025-03-24 15:28

算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案

引言：当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年，ChatGPT仅用2个月突破1亿用户，StableDiffusion让普通人秒变艺术家，但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。

·2025-03-24 14:07

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。

go2coding·2025-03-24 14:55

代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合

理论基础回溯的本质是穷举，也就是暴力求解，它是递归的一部分。所有回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度就构成了树的深度（cr.代码随想录）。应用回溯一般被用于以下几种问题（cr.代码随想录）的求解中：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多

今天也要早睡早起·2025-03-24 13:17

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。

qzw1210·2025-03-24 09:13

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

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