Caffe训练出错

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。
ywfwyht·2025-02-16 19:28

第一天：爬虫介绍

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。
朱剑君·2025-02-16 19:25

第三天：爬取数据-urllib库.

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。
朱剑君·2025-02-16 19:55

MyBatis 源码解析：动态 SQL 生成的基本原理

前言传统的SQL查询往往需要开发者根据不同的业务逻辑手动拼接SQL语句，而这种方式不仅容易出错，也不够灵
捕风捉你·2025-02-16 18:18

如何使用DeepSeek训练模型

目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些
LCG元·2025-02-16 18:17

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
Robot251·2025-02-16 17:12

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好
知来者逆·2025-02-16 16:08

Deepseek详细的自我介绍

中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练
welcome_123_·2025-02-16 16:06

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。
码农三叔·2025-02-16 16:35

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练
搏博·2025-02-16 14:48

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*
利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

YOLOv1 损失函数

相关文章YOLOv1论文简要YOLOv1数据集加载YOLOv1损失函数YOLOv1模型构建与训练YOLOv1目标检测项目地址：YOLOv1VOC2007笔者训练的权重地址：阿里云盘分享10秒文章速览对于
余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式 标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。
一颗小树x·2025-02-16 10:20

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。
fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

python引用其他文件提示找不到模块_命令行执行python模块时提示ImportError: No module named xxx...

解决方法：在出错的模块中加上importsysimportoscurPath=os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ro
weixin_39644146·2025-02-16 09:11

GitHub 热点项目介绍

Oumi-端到端的基础模型平台项目简介Oumi是一个全开源平台，旨在解决大模型在各个阶段面临的复杂问题，提供构建先进端到端基础模型所需的一切，涵盖数据准备、训练、评估和部署等环节。
tomlone·2025-02-16 08:34

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。
·2025-02-16 07:40

机器学习 网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。
网络安全Max·2025-02-16 06:15

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
AIGC大模型 吱屋猪·2025-02-16 05:12

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）
AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

Topaz Video AI中文v6.0.4 免费版

受过视频训练专门针对视频剪辑而不是静止图像进行训练。
sdddsada·2025-02-16 04:33

第三章 回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

deepseek与gpt，核心原理对比

DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。
test猿·2025-02-16 04:30

大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践

2023年，大模型如雨后春笋般爆发，58同城TEG-AILab作为AI平台部门，紧跟大语言模型技术发展步伐，打造了大语言模型平台，支持大语言模型训练和推理部署，并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域
AI产品经理·2025-02-16 03:53

python做智能机器人客服_Python1707A学员感想：我还想做个人工智能客服机器人

一开始组内必须对这个项目的数据库的命名进行讨论，定义表的属性的数据类型，表与表之间会有关联，所以有的属性的类型与长度必须定义一致，这样访问数据库时才不会出错。
DuckMan电板鸭·2025-02-16 01:39

minio Non-XML response from server

1.使用docker安装minio详见(3条消息)docker安装minio_西瓜-CSDN博客2.出错此错误原因2.1.启动镜像参数--console-address":9000"-address":
xgjj68163·2025-02-16 00:39

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

读懂AI Agent：基于大模型的人工智能代理

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:15

3. 意图分类prompt优化项目（实操版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:14

Badcase归因分析“四部曲”

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:14

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体
少林码僧·2025-02-15 21:08

【prompt示例】智能客服+智能质检业务模版

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 21:08

代码随想录-算法训练营day30(回溯算法06:重新安排行程,N皇后,数独,回溯算法总结)

第七章回溯算法part06●332.重新安排行程●51.N皇后●37.解数独●总结详细布置今天这三道题都非常难，那么这么难的题，为啥一天做三道？因为一刷也不求大家能把这么难的问题解决，所以大家一刷的时候，就了解一下题目的要求，了解一下解题思路，不求能直接写出代码，先大概熟悉一下这些题，二刷的时候，随着对回溯算法的深入理解，再去解决如下三题。大家今天的任务，其实是对回溯算法章节做一个总结就行。重点是
java菜鸡加油·2025-02-15 20:06

开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析

（预测实现时间：2025Q2）开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析（2024Q3）1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理
Mr' 郑·2025-02-15 20:05

天童美语：增强孩子的柔韧性

柔韧性训练有助于孩子骨骼、肌肉和关节的发育，降低运动损伤的风险。
t05777·2025-02-15 20:03

DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构 企业级RAG知识库

“DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果，通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型，以下是具体解释：-**知识蒸馏技术原理**：知识蒸馏是一种模型压缩技术
qq_25467441·2025-02-15 20:00

【代码随想录训练营第42期 打卡总结 - 刷题记录】

跟着训练营坚持打卡的这段日子
逝去的秋风·2025-02-15 19:25

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。
·2025-02-15 18:22

智能化售后服务过程如何建立

智能高效的售后管理在用传统方式进行售后管理时，客户信息、订单记录等信息录入的工作量非常大，也容易出错；维修进度管理上，也会常出现服务不及时，结果引起客户负面情绪的情况。
瑞云服务云·2025-02-15 18:46

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind
SmallerFL·2025-02-15 15:23

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势
North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.
我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。
feibaoqq·2025-02-15 13:35

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training
仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

Redis+Caffeine多级缓存架构代码实战

构建本地Caffeine缓存privatefinalCacheLOCAL_CACHE=Caffeine.newBuilder().initialCapacity(1024).maximumSize(10
web2u·2025-02-15 09:08

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他