2019暑期训练第48页

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练

倔强的石头_·2025-01-21 19:25

C语言经典例题100道

在这里因为对自己的要求，训练自己，采用了两种方法。一种是大众版好理解的，另一种是通过数组比较繁琐的写法，数组的写法完全是锻炼自己使用数组的能力，正常情况下，还是以第一种写法为准。第一种写法:#in

尘泪bit·2025-01-21 17:39

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

二、一维数组应用技巧2：打标记实战训练1—开关灯问题描述：有M个从1到M依次编号的人参加一项游戏。

律己杂谈·2025-01-21 17:09

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。

kcarly·2025-01-21 17:35

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

qq1309399183·2025-01-21 15:56

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例

m0_74825223·2025-01-21 15:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最

QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco

wyc9999ww·2025-01-21 14:39

vscode accelerate deepspeed配置

accelerate训练{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.

Ctrl_Cver·2025-01-21 13:31

pycharm配置环境出现unsupported

情况概述：本人电脑中的pycharm版本是2019的，在使用python3.10环境的时候，pycharm无法识别，出现如下错误：网上说是因为python版本过高，无法兼容低版本的pycharm，解决方案分两种

爱编码的小陈·2025-01-21 13:00

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习旨在将从一个或多个源任务中学习到的知识应用到目标任务中，以加快目标任务的学习过程，提高学习效果，尤其在数据稀缺或训练资源有限的情况下展现出显著优势。

fanxbl957·2025-01-21 12:27

ITIL 4给ITSM建设带来哪些指导性意义

ITIL4自2019年发布以来，对IT服务管理产生了巨大影响，其中作为ITIL4的关键内容，其指导原则体现了ITIL和服务管理的核心，支持所有类型和所有级别的成功实践和有效决策。

·2025-01-21 12:16

李开复的理性选择：AI代码生成工具时代，初创公司如何避免盲目坚持？

他坦言，大模型预训练

·2025-01-21 11:44

Science Robotics最新封面：外骨骼“外挂”让手指弹奏钢琴更灵巧

最近来自日本的研究团队开发了一款专门的手部外骨骼机器人，通过被动训练的方式，帮助专业钢琴家突破了技能天花板。这项研究刚刚登上了机器人领域顶刊ScienceRobotics最新一期的封面。

xwz小王子·2025-01-21 11:48

AI未来趋势：AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来（技术变革）

在AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）浪潮下，AI训练师扮演着至关重要的角色，他们不仅推动了技术的发展，还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。

用心去追梦·2025-01-21 11:11

人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构

为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图，可以围绕项目的主要组成部分进行组织：环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。

用心去追梦·2025-01-21 11:41

Erlang语言研究综述

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要:本文前半部分主要是关于Erlang编程语言相关的内容；着重就一般学习编程语言的一般的关注点来阐述了Erlang编程语言的基本语法点，主要包括：

weixin_34233856·2025-01-21 09:56

竞技体育数据可视化与可视化分析综述

竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景：1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生；2、针对竞技体育数据已有研究人员进行分析和软件开发；3、竞技体育数据的分析有助于专业分析，并可通过有效行为决策达到提高体育训练和比赛效果

*小白*·2025-01-21 09:53

如何正确学习软件工程

1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他：“你训练完然后呢”。他说：‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢，他就不说话了。我想说的是，不管你是练习也好、开发也好，做之前一定是有目的的。

会振刀的程序员·2025-01-21 08:18

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构

好评笔记·2025-01-21 08:48

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计3.2、数据来源与预处理3.3、特征提取与选择四、模型训练与验证

大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。

那年一路北·2025-01-21 07:05

Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略

数据结构与算法学习目的：我们学习算法和数据结构，是为了学会在编程中从时间复杂度、空间复杂度方面考虑解决方案，训练自己的逻辑思维，从而写出高质量的代码，以此提升自己的编程技能，获取更高的工作回报。

Finger-Von-Frings·2025-01-21 06:56

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。

T0uken·2025-01-21 05:54

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用，无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。

挂科边缘·2025-01-21 05:49

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。

岑童嵘·2025-01-21 04:11

李开复与零一万物：AI创业的务实之道，以及AI写代码工具的崛起

李开复观点解读：理性决策，而非盲目扩张李开复认为，初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指

·2025-01-21 03:04

Python中的Pipeline快速教学、

Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。

Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

BUUCTF--October 2019 Twice SQL Injection

根据题目可以知道这是一个二次注入题注册时把我们sql语句放到username处,登录后即可看到我们想要的信息payload为:username=1'unionselectdatabase()#username=1'unionselectgroup_concat(table_name)frominformation_schema.tableswheretable_schema='ctftrainin

Uzero.·2025-01-21 03:25

大模型介绍

大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

然后，通过实战案例展示了MetNet模型在极端降雨天气预测中的应用，包括数据准备、模型搭建与训练、模型评估与预测。最后，文章总结了MetNet模型的优势与挑战，并展望了深度学习在气象领域

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构，并对自定义数据集进行训练和推理

子然在打码·2025-01-21 00:00

ZYNQ + Linux

ZYNQLinux操作系统移植说明文档http://xilinx.eetrend.com/content/2019/100018437.html1，组成ZYNQ上面移植Linux操作系统包括四个部分，uboot

jerwey·2025-01-21 00:29

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型

WeeJot·2025-01-21 00:57

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

在训练后，DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同，DBB在保持宏观架构的

挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。

挂科边缘·2025-01-20 23:19

企业落地大模型的路径选择：微调、RAG、提示词工程

2）静态性模型一旦训练好，就无法再补充数据，因此模型不会了解你自己组织内部的年

AGI-杠哥·2025-01-20 22:46

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。

·2025-01-20 22:41

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。

智慧医疗·2025-01-20 22:16

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。

cda2024·2025-01-20 22:42

wandb 网络连接问题解决指南

环境windows10pycharm校园网wifi报错内容运行训练代码时出现以下错误wandb:Networkerror(TransientError),enteringretryloop.解决办法需要挂代理

星之所望·2025-01-20 21:02

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks,ANN）为此提供了一种新的解决方案，它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构，从

chian-ocean·2025-01-20 19:51

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成

东临碣石82·2025-01-20 19:09

代码随想录训练营第三十八天| 322. 零钱兑换 279.完全平方数 139.单词拆分背包问题总结篇

322.零钱兑换题目链接：322.零钱兑换-力扣（LeetCode）讲解链接：代码随想录和昨天做过的零钱对换不太一样昨天的零钱兑换是完全背包里的球排列问题这个是求在指定的背包容量内求最小的组合数动态规划五部曲1定义dp方程我们假设用了dp[j]个硬币去凑j容量的背包要求dp[j]最小2推导递推公式首先最少用j-coins[i]个硬币来凑dp[j-coins[i]]容量的金额（背包）（不加上他本身的

chengooooooo·2025-01-20 18:03

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

【黑马-SpringCloudAlibaba】学习笔记10-Seata：实现分布式事务控制

Seata介绍2019年1月，阿里巴巴中间件团队发起了开源项目Fescar（Fast&EaSyCommitAndRollback），其愿景是让分布式事务的使用像本地事务的使用一样，简单和高效，并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题

言谶·2025-01-20 17:20

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

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