DP训练

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

【网络】数据流（Data Workflow）Routes（路由）、Controllers（控制器）、Models（模型） 和 Middleware（中间件）

1.Routes（路由）定义：路由定义了应用程序的URL端点（Endpoints）以及服
一袋米扛几楼98·2025-03-23 10:21

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。
Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果
算法探索者·2025-03-23 08:08

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。
TGITCIC·2025-03-23 07:02

Oracle OCP认证是否值得考？

OracleOCP（OracleCertifiedProfessional）认证是数据库领域的传统权威认证，但随着云数据库和开源技术的崛起，其价值正面临分化。
博睿谷IT99_·2025-03-23 07:57

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。
程序员～小强·2025-03-23 06:49

Windows端口转发命令

Windows2000开始就提供了最基本的端口转发功能，是基于Windows的IPHelper服务的，不仅可以提供端口转发功能，还可以通过将IPv4和IPv6的不同地址的数据进行转发，但是只可以转发TCP协议，暂不支持UDP
·2025-03-23 06:33

MyBatis传入参数的方式

以下是传入两个参数的方式：第一种，使用@Param注解，定义参数别名，即定义映射关系DAO:publicListfindByUsernameAndPwd(@Param("userNameABC")Stringusername
二十六画生的博客·2025-03-23 06:45

【以太网RDMA网卡（DPU）技术--背景】

以太网RDMA网卡（DPU）技术--背景1背景1.1RDMA通信原语1.2RDMA_writedemo【博客首发于微信公众号《漫谈芯片与编程》，欢迎专注一下，多谢大家】RDMA（RemoteDirectMemoryAccess
中古传奇·2025-03-23 06:43

CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践

程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr
哦豁灬·2025-03-23 05:08

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner
大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500，数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-
大柠丶·2025-03-23 05:32

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
我的sun&shine·2025-03-23 04:57

高级交换与路由技术【1.1】

1.3扩展知识1．保护端口（ProtectedPort）概述在某些应用环境下，要求一台交换机上的有些端口之间不能互相通信。
BinaryStarXin·2025-03-23 04:54

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。
oioz·2025-03-23 04:52

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。
PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少
arron8899·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10

【Azure 架构师学习笔记】- Azure Networking(1) -- Service Endpoint 和 Private Endpoint

前言最近公司的安全部门在审计云环境安全性时经常提到serviceendpoint（SE）和priavateendpoint（PE）的术语，为此做了一些研究储备。
發糞塗牆·2025-03-23 02:07

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

盛科7132版本编译记录

编译出来后命令使用会出问题useraddzhuwei_newpasswdzhuwei_newusermod-aGwheelzhuwei_newnano/etc/pam.d/su找到以下行：authrequiredpam_unix.so
狮子再回头·2025-03-23 01:55

算法及数据结构系列 - 动态规划

系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法文章目录框架思路子序列问题解题模板一维dp数组二维dp数组经典题型322.零钱兑换暴力递归带备忘录的暴力递归动态规划300.最长上升子序列
诺亚凹凸曼·2025-03-23 00:20

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。
秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练
2401_87555420·2025-03-22 23:48

C++基础系列【26】排序和查找算法

游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧
程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
古月居GYH·2025-03-22 22:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

简站WordPress主题：简洁、实用、无插件、更安全

在众多的WordPress主题中，简站WordPress主题以其简洁、实用、无插件和更安全的特性脱颖而出，成为众多网站开发者和用户的首选。
podoor·2025-03-22 22:41

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能
Hardess-god·2025-03-22 22:40

给wordpress用户个人资料添加自定义字段

functionwdp_new_contactmethods($contactmethods){//AddQQ$contactmethods['qq']='qq';//addWeiXin$contactmethods
wodrpress资源分享·2025-03-22 22:40

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

经典DP——夜狼

Description夜狼，也被称为黑狼，是非常大型的有力量的狼。据说大部分夜狼起源于德拉诺。夜狼看起来像普通的狼，但这些生物的大小几乎是普通狼的两倍。这些强大的野兽，长8-9尺，重600-800磅，是最有名的兽人坐骑。这些狼和人一样高，长着长牙，看起来像是能咬断铁棍一样。他们有火红色的眼睛，皮毛则是斑驳的黑色或灰色。野狼一般在卡利姆多和穆尔戈尔北部地区繁衍生息。夜狼是高效的猎群者，他们捕杀任何猎
_gxd_·2025-03-22 20:30

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。
小城哇哇·2025-03-22 20:26

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Ubuntu检查并启用 Nginx 的stream模块或重新安装支持stream模块的Nginx

stream模块允许Nginx处理TCP和UDP流量，常用于负载均衡和端口转发等场景。本文将详细介绍如何检查Nginx是否支持stream模块，以及在需要时如何启用该模块。
一回生二回熟·2025-03-22 18:14

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
豆芽819·2025-03-22 18:10

Spring AOP相关常见问题

而SpringAOP（Aspect-OrientedProgramming，面向切面编程）提供了一种优雅的方式，让我们可以在不修改业务代码的情况下增强方法行为。1.AOP和OOP的区别是什么？
PXM的算法星球·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作
耘瞳科技·2025-03-22 17:04

隐私保护：数据生命周期管理——从GDPR到加密存储，守护每一比特敏感信息

事件直接触发欧盟GDPR（通用数据保护条例）的1.2亿欧元罚款，企业市值蒸发60%。数据是数字时代的“新石油”，而隐私保护是开采过程中的“防爆阀”。本文将系统解析数据生命周期的安全管控，从法律合规到
云计算练习生·2025-03-22 17:31

常见的应用对应的传输层协议和端口号

常见的应用对应的传输层协议和端口号如下：服务端口号协议http80TCPhttps443TCPFTP21（控制）TCP20（数据）TCPTFTP69UDPTelent23TCPSSH22TCPSMTP25TCPPOP3110TCPSNMP161UDPNTP123UDPDNS53TCP
数据链路摸索者·2025-03-22 16:30

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

android音频概念解析

audiohardwareinterface也称为module，定义在services/audiopolicy/config/audio_policy_configuration.xml：分别有primary，a2dp
yyc_audio·2025-03-22 16:57

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。
三花AI·2025-03-22 15:49
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