DP训练

扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT

我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。接着，我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构，这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。
DeepSeek大模型官方教程·2025-07-08 05:26

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。
Bosenya12·2025-07-08 05:25

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练
1989·2025-07-08 05:54

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
AI天才研究院·2025-07-08 05:23

Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南

文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率，需遵循以下原则：每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有
你一身傲骨怎能输·2025-07-08 05:50

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。
巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析

一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。
陈乔布斯·2025-07-08 04:46

【AI论文】GLM-4.1V-思考：借助可扩展强化学习实现通用多模态推理

在本报告中，我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型，可以说该模型为最终性能设定了上限。
东临碣石82·2025-07-08 04:43

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

摘要：预训练最先进的大型语言模型（LLMs）需要大量干净且多样的文本数据。
东临碣石82·2025-07-08 04:43

Android音视频通话

Android音视频通话前言一、准备工作1、编写Jni接口2、通过javah工具生成头文件3、集成speex、webrtc二、初始化工作三、开启socketudp服务四、判断socket是否可读五、发送数据到远端
·2025-07-08 02:32

深入解析 SAE 训练输出文件：结构与意义

深入解析SAE训练输出文件：结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器（SparseAutoencoder,SAE）训练时，训练完成后会生成一组关键文件，这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息
阿正的梦工坊·2025-07-08 02:31

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破：扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成；十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题；而面向影视、电商
Liudef06小白·2025-07-08 01:50

计算机网络socket通信底层原理

Socket通信可以基于不同的传输协议，如TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协
你一身傲骨怎能输·2025-07-08 00:49

面向对象与面向过程程序设计语言：核心概念、对比分析与应用指南

目录一、面向过程程序设计语言(ProceduralProgramming)1、基本概念2、主要特点3、代表语言4、典型示例(C语言)5、优势6、局限性二、面向对象程序设计语言(Object-OrientedProgramming
咸鱼_要_翻身·2025-07-08 00:17

网络编程底层通信（socket）

文章目录一、socket函数介绍二、TCP/IP服务端/客户端三、UDP/IP服务端/客户端四、多线程服务器（threading）五、网络编程常见问题（地址复用、粘包、数据长度）网络编程指通过计算机网络实现程序间通信的技术
En^_^Joy·2025-07-08 00:46

李工ROBOT架构之硬件驱动或数据存储的详细代码

代码将与之前的UI框架（WPF、Prism、MVVM、MaterialDesignThemes、LiveCharts2）无缝集成，涵盖硬件驱动的抽象接口、不同协议（串口、TCP/UDP、Modbus）支持
·2025-07-08 00:16

李工ROBOT架构之扩展 TestController 以支持更多实验（如 TDDB、TC）并增强可扩展性

基于您的需求，我将为半导体可靠性测试机上位机系统提供以下内容的详细实现：扩展TestController以支持更多实验（如TDDB、TC）并增强可扩展性，以及硬件驱动层协议扩展（支持Modbus、UDP
·2025-07-08 00:16

分布式微服务系统架构第156集：JavaPlus技术文档平台日更-Java线程池使用指南

issues，哪吒感谢大家的阅读Java线程池使用指南1.线程池基础使用1.1创建线程池的方式方式一：使用Executors工具类（不推荐）//1.固定大小线程池ExecutorServicefixedPool
·2025-07-07 23:40

暑假算法日记第三天

目标：刷完灵神专题训练算法题单阶段目标：【算法题单】滑动窗口与双指针LeetCode题目:3439.重新安排会议得到最多空余时间I2134.最少交换次数来组合所有的1II1297.子串的最大出现次数2653
·2025-07-07 23:39

60天python训练营打卡day46

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道
·2025-07-07 23:35

Python 训练营打卡 Day 46

通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求
2401_86382089·2025-07-07 23:03

Python训练营打卡 Day53

对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络（GAN）知识点回顾对抗生成网络的思想思想：就像在餐厅中，有一个厨师（生成器）负责制作假菜，一个评论家（判别器）负责区分真菜和假菜。厨师的目标是制作出评论家无法区分的假菜，而评论家的目标是找
yunvwugua__·2025-07-07 22:03

Python 训练营打卡 Day 50

预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。
2401_86382089·2025-07-07 22:28

宝塔下载pgsql适配spring ai

pgvector:Open-sourcevectorsimilaritysearchforPostgres2.把压缩包上传到系统文件的/temp下解压，重命名文件名为pgvector，之后命令操作cd/tmpcdpgvectorexportPG_CONFIG
一入JAVA毁终身·2025-07-07 22:28

Python训练营打卡 Day50

预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块
·2025-07-07 22:58

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。
·2025-07-07 18:05

linux环境中配置中文输入法

中文的是fonts-chinese-3.02-9.6.el5.noarch.rpmfonts-ISO8859-2-75dpi-1.0-17.1.noarch.rpm进入各文件对应目录，运行下面命令：#rpm-ivhfonts-chinese
王慧-tyger·2025-07-07 18:31

深度模型训练，加速数据读取遇到显卡跑不满的问题

后来直接用钞能力，加了内存条，将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了，然后后面就一直没管这个了，唯一的缺点就是每次开始训练
不是吧这都有重名·2025-07-07 18:30

模型微调方法Prefix-Tuning

随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。
ballball~~·2025-07-07 18:30

PTP 与 gPTP 的对比解析

PTP与gPTP的对比解析PTP（PrecisionTimeProtocol）和gPTP（generalizedPrecisionTimeProtocol）均为高精度时间同步协议，但设计目标、应用场景及技术实现存在显著差异
ftdlk·2025-07-07 17:59

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater
BTU_YC·2025-07-07 16:52

python# python:3.5 aarch64构建镜像

构建失败从ubuntu中尝试构建FROMpython:3.5-slimLABELMAINTAINER="[email protected]"#installrelatedpackagesENVENVIRONMENTDOCKER_PRODWORKDIR
Ling丶落·2025-07-07 16:22

报错Cannot read properties of undefined (reading ‘catch‘)

在vue项目开发中，使用vue-pdf插件报错：TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading‘catch‘)解决方案1、安装指定版本npmipdfjs-dist
我在北京coding·2025-07-07 16:47

STM32通用定时器PWM波输出1

二、1.STM32中文参考手册的PWM部分三、代码的编写1.先使能TIM3定时器voidPWM1_init(u16arr,u16psc){RCC->APB1ENR|=1APB2ENR|=1CRL&=0xffffff00
zp7541·2025-07-07 15:42

Vue 开发问题：Missing required prop: “value“

在Vue项目中，出现如下警告信息[Vuewarn]:Missingrequiredprop:"value"[Vue警告]：缺少必需属性："value"问题原因这个警告表明在组件中存在一个必需的属性value
我命由我12345·2025-07-07 14:06

Netty发送与接收报文

前言本文提供了tcp，udp方式发送报文，以下示例tcp发送的是String类型，udp则是字节码。
振宇i·2025-07-07 13:04

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩，欲招募一批志愿者，分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩（秒）。
·2025-07-07 13:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。
·2025-07-07 13:34

[netty5: FastThreadLocal]-源码解析

ThreadpublicclassThreadimplementsRunnable{//线程局部变
·2025-07-07 13:30

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标
·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

过拟合问题：当模型过于复杂（如高阶多项式回归、深度神经网络）时，可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案：在代价函数中增加对参数的惩罚，抑制不重要的特征权重。2.
·2025-07-07 12:23

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢
star_and_sun·2025-07-07 12:23

error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported；（gcc、g++）

服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错，分别报错题目以及如下：想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command
众人（某音、某书同名）·2025-07-07 12:22

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。
网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

30分钟手把手搭建WordPress网站（有服务器优惠）

bro，今天给你来一个超详细的WordPress搭建教程，从装宝塔面板开始，手把手教你。对了，趁现在雨云有新人活动，用我的专属链接注册还能拿5折券，后面我还会在积分商城发免费券，绝对划算！
r***177·2025-07-07 12:49

大语言模型应用指南：ReAct 框架

尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
AI大模型应用实战·2025-07-07 11:44

Android PNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565‌解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算

AndroidPNG/JPG图ARGB_8888/RGB_565‌解码形成Bitmap在物理内存占用大小的简单计算Android的Bitmap是一个用于表示图像数据的核心类，代表一张图片在内存中的存储，
·2025-07-07 11:43

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。
·2025-07-07 11:10

【网络安全基础】第七章---无线网络安全

仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素：信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成
薄荷椰果抹茶·2025-07-07 10:36

PromptX 核心架构深度解析：DPML 标签框架的革命性设计

核心理念：让AI既是工具使用者，也是被工具赋能者-通过标准化的"标签框架"实现AI的即时专家化引言：标签框架背后的深刻洞察当我们深入探索PromptX项目中的tag目录时，会发现这不仅仅是几个技术规范文件，而是一套完整的AI认知架构系统。这五个标签框架文件构成了PromptX生态系统的"DNA"，定义了AI如何思考、如何行动、如何成为专业角色。今天，让我们从这些看似简单的标签定义开始，解析Prom
·2025-07-07 10:34
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他