2020.01.14训练题解第7页

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的

三谷秋水·2025-03-19 09:09

题解 | 牛客周赛 Round 41 BCDEF Java

题解|#学好C++##includeintmain(){printf(&qu中国电子工程设计院的工作环境办公环境较好，工作时间正常是8-9点弹性上班11.30吃午饭，13.00午休结束，下午17.00下良品铺子视觉设计师岗面经因为武汉的良品铺子是本土比较大的企业

huaxinjiayou·2025-03-19 08:05

题解 | 牛客周赛 Round 49 DEF Java题解

面试又黄了反正不是什么喜欢的工作[牛泪]面试又黄了反正不是什么喜欢的工作2024秋招数据开发第一波面试题露出#字节##滴滴##大数据##面经##秋招#引流字节阿里巴巴腾讯百度美团美团后端暑期实习体验——实习的一天早上：8点半出门坐地铁，9点下地铁到惠新西街南口地铁站，出地铁站坐班车（这一点还是不错的），9点30深圳阿里实习day1领工牌mac，认工位mentor，配环境看文档，七点就润了。看各个文

han_xue_feng·2025-03-19 08:05

牛客周赛 Round 54 题解（A~E）

牛客周赛Round54题解A清楚姐姐的糖葫芦思路解析:显然只需要数字符串的字符o的个数即可。

TCaaaaa·2025-03-19 08:34

【第15届蓝桥杯】软件赛CB组省赛

个人主页：Guiat归属专栏：算法竞赛真题题解文章目录A.握手问题（填空题）B.小球反弹（填空题）C.好数D.R格式E.宝石组合F.数字接龙G.爬山H.拔河正文总共8道题。

Guiat·2025-03-19 08:04

[AtCoder Regular Contest 125] A-F全题解

文章目录A-DialUpB-SquaresC-LIStoOriginalSequenceD-UniqueSubsequenceE-SnackF-TreeDegreeSubsetSum网址链接A-DialUp签到题特判一下有没有0/1在目标串中出现而没在原串出现除了第一次0/1数字互换时，需要从a1a_1a1左右找距离最近的不同数字后面互换就是左/右转一次#include#includeusingn

ikrvxt·2025-03-19 08:34

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:26

单例模式详解（java）

以下是一个线程安全、防反射攻击、防序列化破坏的单例模式完整实现，结合真实场景问题解决方案，附带逐行中文注释：importjava.io.Serializable;importjava.lang.reflect.Constructor

搞不懂语言的程序员·2025-03-19 04:24

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。

·2025-03-19 03:50

Angular 17开发中的SCSS编译问题解决方案

在Angular的开发过程中，我们常常会遇到一些难以预料的编译问题。特别是当我们从Angular16升级到Angular17时，可能会遇到一些新的挑战。今天，我们来探讨一下如何解决在使用ngserve进行开发时，.scss文件的编译错误问题。问题描述当使用ngserve命令进行开发时，如果在编辑.scss文件时出现了编译错误，即使你已经修复了语法错误，AngularCLI也不会自动重新编译。结果是

t0_54coder·2025-03-19 02:40

自动驾驶中控制模块状态机的作用与设计方法

问题解答：一、车辆状态机在自动驾驶控制模块中的核心作用在自动驾驶系统中，状态机（StateMachine）是控制模块的核心逻辑框架，用于管理车辆在不同运行阶段的行为和状态切换。

程序员龙一·2025-03-19 01:04

第十六届蓝桥杯模拟赛（第一期）-c++/c

c++/c蓝桥杯模拟赛题解，非常详细质因数1、填空题【问题描述】如果一个数p是个质数，同时又是整数a的约数，则p称为a的一个质因数。请问2024有多少个质因数。

shix .·2025-03-19 00:51

RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成

目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展

hy098543·2025-03-18 22:40

MySQL 5.7 vs MySQL 8.0 高频面试题解析

一、基础概念与核心差异1.默认字符集的变化问：MySQL5.7和8.0的默认字符集有何不同？为什么要修改？答：MySQL5.7默认字符集为latin1，可能导致中文乱码。MySQL8.0默认改为utf8mb4（支持4字节编码，如表情符号），且默认排序规则为utf8mb4_0900_ai_ci。意义：彻底解决字符编码问题，兼容国际化需求。2.用户认证方式的演进问：从5.7到8.0，用户密码认证方式有

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-18 22:40

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

计算理论过程见：transformer中多头注意力机制的参数量是多少？1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer）：词嵌入（TokenEmbeddings）位置编码（

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

这两项技术突破对程序员群体意义重大：通信效率飞跃：DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度，后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破：R1模型在H

AI创享派·2025-03-18 20:59

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

5周0基础冲刺蓝桥杯省重点 4

目录[算法题解]李白打酒题目详情问题描述题目描述运行限制代码实现cpp运行结果总结分享算法题解是我记录学习、交流进步的方式～如果这篇文章对你有帮助，欢迎关注我的CSDN账号杰克尼，后续会持续更新更多算法题解

杰克尼·2025-03-18 18:41

DeepSeek 3FS 与 JuiceFS：架构与特性比较

在AI业务中，企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据，还需要应对数据量的爆炸式增长，分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。

·2025-03-18 18:07

DeepSeek 训练数据模板生成指南

DeepSeek训练数据模板生成指南（一次生成多条高质量数据集）一、核心数据格式规范1.基础结构（JSONL格式）每条数据需包含prompt（输入指令）和completion（期望输出）两个核心字段，采用单行

He.Tech·2025-03-18 18:39

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

yolov8的第一次实验报告

datasets]数据集大小:[2.68Gb]数据集描述:[数据集主要分两个类别：zdjy_ld,zdjy_gd]注释：占道经营流动，占道经营固定3.模型配置3.1基础配置·模型类型:YOLOv8·预训练模型

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

Java~二叉树进阶练习题：根据先序遍历和中序遍历构建二叉树与根据后序遍历和中序遍历构建二叉树

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！先序遍历中第一个一定是根结点。

Java墨言·2025-03-18 14:47

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

EDAS：投稿经验-word版本-问题解决

1.字体不对，字体未嵌入问题问题：word转PDF后，总是显示有字体格式不对（忘记截图了）。办法：1.EDAS投稿PDF格式问题-CSDN博客-PDF上修改+IEEE论文检测的字体未嵌入问题TimesNewRoman,Bold,TimesNewRoman,Italicisnotembedded解决方法_打开其他人的word显示文字未嵌入-CSDN博客（必须有会员，说实话我没弄出来。如有需要这俩结合

weixin_41724971·2025-03-18 14:42

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 5367 不合群数

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】AcWing：5367.不合群数-AcWing

热爱编程的通信人·2025-03-18 13:01

Go语言JSON-RPC 实战： `net/rpc/jsonrpc` 包的高效使用指南

包的基础客户端（Client）创建客户端调用方法服务器（Server）配置服务器数据类型和错误处理搭建基础的JSON-RPC服务服务端的实现客户端的实现进阶应用示例实现异步调用处理并发请求使用中间件增强功能问题解决和调试技巧常见错误及其解决方法连接失败方法调用返回错误性能优化异步处理连接复用安全性

walkskyer·2025-03-18 12:25

笔记：代码随想录算法训练营Day65:LeetCode115.不同的子序列\583. 两个字符串的删除操作\72. 编辑距离

学习资料：代码随想录115.不同的子序列力扣题目链接递推公式：求的是个数而不是长度，dp[i-1][j]代表的是用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-1为结尾的t的子序列的方法数，代表的是dp[i][j]的上一状态，当s[i-1]==t[i-1],说明可以从dp[i-1][j-1]的代表的用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-2为结尾的t的子序列的方法数方法数状态各加一个数抵达dp[i][j]代表

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

笔记:代码随想录算法训练营day48:739. 每日温度\496.下一个更大元素 I\503.下一个更大元素II

学习资料:代码随想录单调栈适合找左边或右边比当前大或小的元素739.每日温度力扣题目链接大致意思为用栈存储当前值以及比当前的小的值,但后遇到比当前值大的值的时候再计算非常巧妙的是,最后需要等于0的时候,正好后面没有比当下大的数的那个数的位置的result保留为0,不用处理classSolution{public:vectordailyTemperatures(vector&temperatures

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

代码随想录算法训练营第一天 | LeetCode 704、27

文章目录前言一、LeetCode7041.闭区间2.开区间二、LeetCode271.暴力求解2.快慢指针总结前言LeetCode题目：704、27Takeaway：二分法边界处理、快慢指针一、LeetCode7041.闭区间定义target是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left,right]#includeclassSolution{public:intsearch(vector&nums

Bingjiaokong·2025-03-18 10:11

笔记：代码随想录算法训练营day55：LeetCode42. 接雨水、84.柱状图中最大的矩形

学习资料：代码随想录42.接雨水力扣题目链接暴力解法超时了，直接从双指针开始双指大概思路为创立两个数组记录两侧的最大值，这里的最大值是真正的最大的值，而不是最近的那个比较大的值，即所谓的按列计算，后面单调栈方法找到的是上一个较大值和下一个较大值，是所谓的按行计算，这样这个凹槽可能身处更大的凹槽中，所以每次都要乘一个宽度，类似与按层往上摞classSolution{public:inttrap(ve

jingjingjing1111·2025-03-18 10:38

代码随想录算法训练营第六十五天| 图论10

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append

Rachela_z·2025-03-18 10:34

智能科技助力健康生活：开启体育与健身的新纪元

从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统，技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天，我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发，更能在体育与健身领域发挥巨大作用，帮助我们实现更加高效、科

inscode_010·2025-03-18 09:59

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。

豆豆总·2025-03-18 06:02

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