2022集训队暑假训练第28页

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼？明明花费了大量时间和精力，模型的性能却始终无法达到预期。其实，很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。

盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升

模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时，常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额？为什么明明使用了模型权重共享策略，却还是达不到理想的训练效果和效率？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。

钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势，但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面：TensorFlow提

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。

·2025-02-20 00:24

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导，帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

DeepSeek 本地部署硬件配置全解析

而且它可“省钱”了，预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十

喜-喜·2025-02-19 23:34

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU通信必须经过CPU内存拷贝，导致两大痛点：20-30%的通信带宽浪费在CPU中转环节大规模集群训练时

CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

常用的高性能计算工具有哪些

无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器，还是训练复杂的人工智能模型，HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具，以及它们如何助力各领域的突破性发展。

这题有点难度·2025-02-19 21:24

【数智化案例展】北京城市规划设计研究院——发力城市商圈数字化监测与评估...

极海案例本项目案例由极海递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。

数据猿·2025-02-19 20:45

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体：全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进

·2025-02-19 20:46

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。

木觞清·2025-02-19 18:59

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算

x66ccff·2025-02-19 18:28

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

YOLOv11算法对比：性能提升与优化提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤

m0_54717829·2025-02-19 16:17

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

生成式AI（如Diffusion模型、自监督学习）的崛起，正在打破这一瓶颈——通过更高效的训练范式与计算架构，让机器学会“从无标注数据中看见世界”。（示意图：

ProgramHan·2025-02-19 16:46

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开

东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

聚焦银行业数智化转型，火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布

《金融科技发展规划（2022~2025年）》也明确指出，以加强金融数据要素应用为基础，以深化金融供给侧结构性改革为目标，以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线，将数字元素注入金融服务全

·2025-02-19 15:35

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊

鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

js小程序ios日期解析失败NAN兼容

小程序中ios使用newDate()的时候，如果有“-”分隔符，将会解析失败如果日期过短也会解析失败，比如只有2022-08，年月这样也解析不出来，下面工具能解决上述问题，但是在手动创建字符串时间，建议使用

wapchief·2025-02-19 14:55

linux第八章 git连接本地仓库和gitee

博主主页：@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️‍专栏系列：线性代数，C初学者入门训练，题解C，C的使用文章，「初学」C++，linux座右铭：“不要等到什么都没有了，才下定决心去做”大家觉不错的话，就恳求大家点点关注

ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ·2025-02-19 12:08

Boss直聘-AI行业岗位与薪资水平调研

2022年6月更渠道公司职位名称职位类型薪资水平是否要求PMP证书JDboss直聘字节跳动智能服务运营专家运营25-50K*15薪无智能IM机器人转人工、解决率指标提升boss直聘唯品会AI产品经理PM35

姚瑞南·2025-02-19 10:23

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.

AI天才研究院·2025-02-19 09:45

关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据

DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性：DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。

月光技术杂谈·2025-02-19 09:44

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理

Lethehong·2025-02-19 08:36

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

简介简介：主要是采用了粒子群优化（PSO）算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的，粒子群在每次迭代中都会更新自己。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

DeepSeek自研AI芯片，AI算力新变革？

AI算力告急，成本掣肘发展当下，AI技术迅猛发展，从科研领域的复杂模型训练，到日常生活里智能语音助手的实时交互，算力成了决定AI发展的关键因素。作为大模型领域的后起之秀，DeepSeek对计算资源

·2025-02-19 07:19

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

在训练数据充足、分布均

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

微调alpaca-lora遇到的一些问题

目录一、环境简介二、混合精度训练Tensor相互计算会报错三、推理加载lora报错：SafetensorError:Errorwhiledeserializingheader:InvalidHeaderDeserialization

自学AI的鲨鱼儿·2025-02-19 05:42

LeetCode解决方案集：编程与面试技能提升

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：LeetCode是一个编程训练平台，提供了大量编程题目，用于提升开发者的算法技能和面试准备。

徐子贡·2025-02-19 04:37

Python库 - transformers

它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。

司南锤·2025-02-19 03:28

conda更换环境版本（比如torch版本）

pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候

挨打且不服66·2025-02-19 03:57

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页

a小胡哦·2025-02-19 03:27

2022装备制造业服务数字化报告

装备制造业又被称为制造业的脊梁，其转型升级关系着我国整体工业水平的发展与进步。在装备制造业向产业链中高端迈进的过程中，服务化转型是一条重要路径。服务化转型帮助装备制造业打造差异化竞争优势，同时找到新的盈利点。装备制造行业当下正加速向智能制造转型，智能制造一方面让更多数字技术被应用到生产设备中，加速了企业服务能力的提升和更多创新服务场景的实现，另外设备的技术升级，市场竞争的加剧，也倒逼企业要进一步提

瑞云服务云·2025-02-19 03:26

LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora

alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练

AI大模型-大飞·2025-02-19 02:17

deepseek和ChatGPT 4o比较

后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”（后训练+SFT/RL/RLHF），使其不仅知道得多还用得好

调皮的芋头·2025-02-19 02:46

采用分布式部署deepseek

分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南，帮助您了解如何进行分布式部署。

慧香一格·2025-02-19 02:14

如何编写自动关机的代码

二、Windows系统实现方法本文将以VSCode2022版本作为演示app，以C作为编程语言。1.新建一个.C后缀结尾

Maysheeo·2025-02-19 01:05

《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章

无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计：支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎：自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力：文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构：针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱

Allen-Steven·2025-02-19 01:05

【JAVA工程师从0开始学AI】，第四步：闭包与高阶函数——用Python的“魔法函数“重构Java思维

这里没有类的枷锁，函数既是武器又是盾牌，高阶函数组合出的"代码万花筒"，正是AI数据处理、模型训练的核心密码。本文将用J

架构默片·2025-02-19 01:03

解决在VS2019/2022中编译c++项目报错fatal error C1189: #error : “No Target Architecture“

解决在VS2019/2022中编译c++项目报错fatalerrorC1189:#error:“NoTargetArchitecture”报错原因在winnt.h中，不言而喻，一目了然：代码节选：#ifdefined

simple_whu·2025-02-19 00:56

腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅

其核心优势包括：动态知识更新：突破传统大模型预训练数据的时间

繁依Fanyi·2025-02-19 00:55

huggingface/pytorch-image-models

huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡：pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000

GarryLau·2025-02-19 00:23

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。

MO__YE·2025-02-18 23:46

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量

ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

超万卡集群缩短训练时间，加速迭代，助力市场趋势应对。在超万卡集群中，高效稳定地训练大模型面临双重挑战：确保集群算力最大化、网

科技互联人生·2025-02-18 23:13

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