Caffe训练异常第21页

基于 langchain+ollama 创建私有化知识库

概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，直译中文的意思是检索增强生成，可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据，可以补充或者修正大模型返回的答案

大语言模型·2025-03-02 02:09

【Android】Android Studio 中文乱码问题解决方案

\FileHelper.java:92:��:�Ҳ��此类乱码通常由编码配置冲突或文件存储格式异常导致。

非晓为骁·2025-03-02 02:08

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校，致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。

·2025-03-02 01:05

【系统稳定性】1.11 QVM稳定性问题分析

目录写在前面一，qvm进程异常1.1进程崩溃（Coredump）1.2进程卡死1.3进程重启二，qvm进程异常分析过程写在前面在QVM（QuantumVirtualMachine）作为HOSTQNX的Guest

高桐@BILL·2025-03-02 00:21

C/C++程序员为什么要了解汇编？了解汇编有哪些好处？如何学习汇编？

3.1、在代码中插入汇编代码块，提升代码的执行效率3.2、在分析C++软件异常时

dvlinker·2025-03-02 00:20

sql深入学习

文章目录前言知识学习注释的两种形式字符型注入万能密码布尔盲注报错注入堆叠注入时间盲注二次注入小技巧前言这次学习建立在对数据库有基本的认识，了解基础的增删改查语句，数字型注入和字符型注入的基础上，进一步深入学习知识，并进行实战训练知识学习注释的两种形式

lally.·2025-03-01 22:38

后端开发技术栈和知识点的分类，以及按学习顺序推荐的相关书籍

输出输入·2025-03-01 22:07

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。

风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

6.20CSIG腾讯云后台开发实习一面面经 C++50min

零零总总已经面了9场腾讯了，身心俱疲hr面完了一整天都是链接状态不知道有没有戏，感觉凉了AjokenevergainsaAjokenevergainsanenemybutoftenlosesafrie我在牛客笔试训练营第

han_xue_feng·2025-03-01 21:33

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

Redis中穿透、击穿、雪崩这几类异常情况的讲解

目录1、穿透2、击穿3、雪崩在分布式缓存系统中,会出现几种异常情况:总结：穿透：查询一个nullkey导致的数据库压力过大。击穿：某一个热点key过期导致的数据库压力过大。

天空中那座城·2025-03-01 18:15

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

带你一文搞懂网络层的IP协议\数据链路层的以太网\ARP协议以及DNS和NAT协议

(时间都是可以配置的),连接断开对上层程序编写的影响:recv返回0/send触发异常网络层/链路层协议的解析:

谁不是喝酒喝到吐·2025-03-01 16:01

MyBatis 深度解析：MyBatis是如何简化 JDBC的？

例如，一个简单的查询需要至少20行代码处理异常和资源关闭。SQL与代码强耦合：SQL硬编码在Java类中，修改SQL需重新编译代码，且难

以恒1·2025-03-01 16:28

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

引言在千亿级大模型训练领域，计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。

探熵科技·2025-03-01 15:19

k8s出问题后应该查看哪些内容

异常情况：NotReady：节点可能未启动或组件故障。节点缺失：节点未加入集群或通信问题。2.检查核心组件Pod状态Kubernetes控制平面组件（如kube-apiserve

LCY133·2025-03-01 14:49

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

Spring Boot全局异常处理：“危机公关”团队

目录一、全局异常处理的作用二、SpringBoot实现全局异常处理（附上代码实例）三、总结：我的其他文章也讲解的比较有趣，如果喜欢博主的讲解方式，可以多多支持一下，感谢！

码熔burning·2025-03-01 12:05

django数据查询

数据查询基本查询获取单个对象student=Student.objects.get(pk=1)#获取主键为1的学生对象注意：如果查询不到对象，get()方法会抛出DoesNotExist异常。

jay丿·2025-03-01 12:34

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

SpringBoot项目报错解决：“Error starting ApplicationContext. To display the conditions report re-run ...”

application.properties或application.yml文件中的配置项有误的原因吧（我发现并没有什么错误）2.依赖冲突：项目依赖的库之间难道存在版本依赖冲突吗没有pass3.Bean初始化异常

m0_74823239·2025-03-01 09:41

软件测试之压力测试知识总结

其主要目的是在软件承受极高负载时，测量其健壮性、错误处理能力和恢复能力，确保软件在危急情况下不会崩溃或表现异常。压力测试也被称为耐力测试，在软件工程中占有举足轻重的地位。

君君学姐·2025-03-01 09:09

代码随想录算法训练营day47（0215）

开始单调栈，我记得这个第一题我某次笔试就遇到过1.每日温度题目739.每日温度给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1

Lazy.land·2025-03-01 08:00

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。

IT古董·2025-03-01 08:58

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

Go语言学习笔记（二）

map遍历map删除线程安全的mapnew和make七、nil八、条件判断&循环ifelseforforrangeswitchgotobreakcontinue九、函数函数的参数匿名函数闭包延迟调用十、异常六

正在绘制中·2025-03-01 07:56

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

Kotlin协程之flow工作原理，2024最新Android大厂面试题来袭

Kotlin协程之协程取消与异常处理首先看一下Flow接口的源码，内部只有一个collect方法：publicinterfaceFlow{//是一个suspend方法，意味着会挂起当前协程@InternalCoroutinesApipublicsuspendfuncollect

m0面试大全·2025-03-01 07:49

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠

~啥也不会~·2025-03-01 06:12

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

计算机复试面试题总结

2.C++的异常处理机制？抛出异常和捕捉异常进行处理。（实际开发）3.c和c++，java的区别c是纯过程，c++是对象加过

m0_67400972·2025-03-01 04:56

Error和Exception的区别

Error表示系统级别的错误和程序不必要处理的异常，不是不可能恢复，恢复起来是很困难的一种情况，例如：内存溢出；不可能指望程序去处理这样的异常；Exception表示需要捕获和程序需要处理的异常，是一种设计或实现问题

欣欣爱吃香菜·2025-03-01 04:24

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

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