2019湖中大寒假训练（大一）

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装，兼顾易用与高效孪生调试，可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证
小超编程·2025-02-05 03:45

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读人工智能在过去十年中的发展令人惊叹。其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

visual studio 2019 python web_Visual Studio 2019 开发 Git上的Python项目

windows操作系统、软件环境下载：MSDN,我告诉你linux操作系统、软件环境下载：DownloadLinuxVisualStudio2019使用git项目启动VisualStudio2019，左侧为最近打开的项目
weixin_39723899·2025-02-05 02:39

心法利器[128] | 2024年算法小结-个人成长-打开思路-生日

往期回顾心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125]|24年算法思考-RAG技术论文和实践小
机智的叉烧·2025-02-05 01:07

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

python正则表达式详解

几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成，作为一个爬虫工作者，每天和字符串打交道，正则表达式更是不可或缺的技能，正则表达式的在不同的语言中使用方式可能不一样，不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法，其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已
hNicholas·2025-02-05 01:05

大模型带你学pytorch课程

PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。让我们开始你的PyTorch旅程吧！1.预备课程大纲1.1引入Pyth
立杰说·2025-02-05 01:33

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

解决 ssh: connect to host xxx port 22: Connection refused&& Failed to restart sshd.service: Unit ssh.

sudosystemctlstatusssh*ssh.serviceLoaded:masked(/dev/null;bad)Active:failed(Result:exit-code)sinceFri2019
月上柳青·2025-02-04 23:17

招商银行2022 Fintech精英训练营数据赛道-第4名方案分享

0.比赛简介竞赛时间：4月29日9:00-5月12日17:00竞赛流程：4月29日9:00-5月9日24:00，赛题开放A榜数据（test_A榜），预测结果数据每天限提交3次；5月10日00:00-5月12日17:00，赛题开放B榜数据（test_B榜），预测结果数据每天限提交3次。重复提交或提交格式错误均扣除有效提交次数，请谨慎提交答案，结果提交后请务必点击“运行”按钮，方可查看当前个人排名。排
藏在云中的猫·2025-02-04 22:38

Llama最新开源大模型Llama3.1

以下是关于Llama3.1的详细介绍：参数规模与训练数据Llama3.1拥有4050亿（405B）参数，是目前开源领域中参数规模最大的模型之一。
kcarly·2025-02-04 21:32

MagicBot：AI 与算力让它在工厂立足

可能大家都曾在脑海中预想过机器人活跃于工厂的场景：它们如同训练有素的“工作狂魔”，在工厂的各个角落穿梭，自主分工合作，高效地完成各项任务。
算家云·2025-02-04 20:57

scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

AI大模型学习的七个阶段，学完你就是大模型大师！

预训练、SFT、RLHF。第三阶段：编程基础与工具使用目标：掌握大
AGI大模型老王·2025-02-04 19:48

大模型文件格式GGUF格式

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。
·2025-02-04 18:36

pandas习题 070：将数据库中大数据分块读取计算

编码题）将以下sqlite3数据库中的数据分块读取，并计算value列所有值的和。importpandasaspdimportsqlite3importrandom#创建一个SQLite内存数据库，并生成示例数据conn=sqlite3.connect(':memory:')cursor=conn.cursor()
花花 Show Python·2025-02-04 17:36

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的
道友老李·2025-02-04 16:59

kaggle花分类比赛91.168%

历次成绩这个是用分布式gpu跑的，kaggle给配了两张16G显存的卡，TPU我前面56个人，人太多了,分辨率本身有影响，我使用192×192这里使用512×512的分辨率，效果明显提高了，Tan和Le，2019
仙尊方媛·2025-02-04 16:28

蓝桥杯算法训练 排序C++

代码：#includeusingnamespacestd;intmain(){intnum[3];inttemp;cin>>num[0]>>num[1]>>num[2];for(inti=0;inum[i]){temp=num[j];num[j]=num[i];num[i]=temp;}for(inti=0;i<3;i++)cout<<num[i]<<"";return0;}
王大头不吃藕·2025-02-04 15:47

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【AI开源项目】Dify- 轻松打造可持续运营的 GPT 系列的 AI应用 —— 全面解析LLMOps平台

Q2:如何使用Dify“训练”自己的
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。
IT古董·2025-02-04 11:44

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

无论是在数据中心的大规模计算，还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上，MindSpore都能灵活适配，充分发挥各硬件平台的性能优势，实现模型的高效训练和推理。
deepdata_cn·2025-02-04 11:41

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型
kcarly·2025-02-04 08:50

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用paddlepaddle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

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

Databricks 开源 LLM，训练只需三个小时

像ChatGPT和Bard这样的生成式AI，它们使用的数据通常来自于在成千上万不同网站，使用的数据量十分惊人，而且想要使用这些数据训练AI还需要数以千计的强大GPU在背后提供支持。
唐 城·2025-02-04 07:15

解决_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,but no persistent_load

Aloadpersistentidinstructionwasencountered,butnopersistent_loadfunctionwasspecified.报错原因：在加载模型参数时，torch版本发生变化，我报错因为训练前
邻家的狗2·2025-02-04 07:14

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型，旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率

高效计算：使用MoE架构，40B总参数中仅有3.7B激活参数，训练计算消耗仅为同规模密集模型的9.25%，推理成本与3.7B参数的密集模型相当。
东方佑·2025-02-04 06:01

【分割评价指标-nnUNet V2训练】- AutoDL

目录一、DSC二、IOU三、VOE(VolumeOverlapError)四、RVD(RelativeVolumeDifference)五、Hausdorff95(95thPercentileofHausdorffDistance)六、ASSD(AverageSymmetricSurfaceDistance)七、MSD(MeanSurfaceDistance)八、NSD(NormalizedSur
HUI 别摸鱼了·2025-02-04 05:00

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用
亚里·2025-02-04 05:59

UE4安卓真机调试(AGDE)

更多内容请查看我的个人网站NoCodeWorld的小站环境：UE版本：4.27.2VS版本：2019前言：引擎4.27版本推出AGDEVS插件用于直接编译安卓项目并且真机调试的功能，特别说明此功能只有4.27
NoCodeWorld·2025-02-04 05:58

蓝桥杯——试题集——入门训练

入门训练BEGIN-1A+B问题问题描述输入A、B，输出A+B。输入格式输入的第一行包括两个整数，由空格分隔，分别表示A、B。输出格式输出一行，包括一个整数，表示A+B的值。
唐煜鑫·2025-02-04 04:54

蓝桥杯训练1——缩位求和

缩位求和例如123输出为6n=int(input())lst=list(str(n))sum=0foriinlst:sum+=int(i)whilesum>=10:s=0lst1=list(str(sum))foriteminlst1:s+=int(item)sum=sprint(s)
会编程的小孩·2025-02-04 04:52

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第 21 期）

HackQuest第21期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单7月23日-8月1日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前，HackQuest组织的共学营已达20期
·2025-02-04 03:50

Move on Sui 实战 —— Web3 开发者免费训练营「第22期」

HackQuest第22期MoveonSui共学营即将开营！MoveonSui共学营信息清单7月31日-8月8日免费（成功结营的小伙伴还将获得Sui基金会提供的奖金）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段，我们计划招募小伙伴们一起
·2025-02-04 03:50

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

如何把竖排的数据变为横排_实例46_Python文本数据可视化之“词云”图

它的原理是，将词频高的词显示得相对更大一些。而且可以自定义背景图，让词云显示成个性化的形状。
weixin_39787057·2025-02-04 02:05

【自我修炼】 大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一 篇)

很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与
2401_89323952·2025-02-04 01:00

MOE模型入门

如何训练、微调MOE模型？基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义：MOE架构MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模型。
云帆@·2025-02-04 01:29

本周AI动态：生成型AI的命运掌握在法院手中

诉讼声称，Udio和Suno在未经音乐公司同意的情况下，使用这些公司的音乐训练生成型AI模型，要求每首涉嫌侵权的作品赔偿15万美元。唱片公司在投诉中表示，“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的
·2025-02-04 00:15

Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第17期）

HackQuest第17期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单6月18日-6月27日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段，我们计划招募小伙伴们
·2025-02-04 00:44

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

特别是以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型为代表的大规模预训练语言模型，已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。
不要em0啦·2025-02-03 23:07
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