DnCNN-keras训练教程

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

mysql 删表卡死_如何解决mysql 删表卡住的问题

推荐：《mysql视频教程》MySQL表不能修改、删除等操作，卡死、锁死情况的处理办法。MySQL如果频繁的修改一个表的数据，那么这么表会被锁死。造成假死现象。比如用Navi
霍冉·2025-02-20 05:02

网络安全零基础入门到精通实战教程！

1.什么是网关网关又称网间连接器、协议转换器，也就是网段(局域网、广域网)关卡，不同网段中的主机不能直接通信，需要通过关卡才能进行互访，比如IP地址为192.168.31.9(子网掩码：255.255.255.0)和192.168.7.13(子网掩码：255.255.255.0)的两个主机不是同一网段，想要进行互访就得需要网关。就像古代想要出城的唯一路径就是过城门下的关卡。网关在传输层上实现不同网
黑客demon·2025-02-20 04:59

阿里云部署Django项目（超详细图文教程）—— Part3. Django settings修改、PostgreSQL配置

阿里云部署Django项目（超详细图文教程）Part3.Djangosettings修改、PostgreSQL配置前言：花了一个月的空闲时间，终于成功把Django网站部署到了阿里云ECS上，包含以下功能
马志峰的编程笔记·2025-02-20 04:28

Java零基础入门笔记：(3)程序控制

前言本笔记是学习狂神的java教程，建议配合视频，学习体验更佳。
Sherlock Ma·2025-02-20 04:26

Java零基础入门笔记：(4)方法

前言本笔记是学习狂神的java教程，建议配合视频，学习体验更佳。
Sherlock Ma·2025-02-20 04:26

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Java Pjsip (Pjsua2 api ) 2.10 windows sip语音呼叫教程

1.安装swigwin-4.0.1下载地址http://www.swig.org/download.html注意是swigwinWindowsusersshoulddownloadswigwin-4.0.1whichincludesaprebuiltexecutable.配置目录到winpath2.下载pjproject-2.10.zip(如果有python错误请安装py2.7及环境path配置)
java_lilin·2025-02-20 04:47

Steamworks：Steamworks数字版权管理（DRM）技术教程_2024-07-25_01-07-07.Tex

Steamworks：Steamworks数字版权管理（DRM）技术教程Steamworks数字版权管理（DRM）教程1.1SteamworksDRM概述SteamworksDRM,或称为数字版权管理，
chenjj4003·2025-02-20 03:09

Oculus SDK：Oculus集成Unity开发环境_2024-07-26_05-43-25.Tex

截至撰写本教程时，Oculus建议使用Unity2020.3.14f1或更
chenjj4003·2025-02-20 03:09

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

(01)ES6 教程——let与const、解构赋值、Symbol

前言ES6，全称ECMAScript6.0，是JavaScript的下一个版本标准，2015.06发版。ES6主要是为了解决ES5的先天不足，比如JavaScript里并没有类的概念，但是目前浏览器的JavaScript是ES5版本，大多数高版本的浏览器也支持ES6，不过只实现了ES6的部分特性和功能。ECMAScript的背景JavaScript是大家所了解的语言名称，但是这个语言名称是商标（O
欲游山河十万里·2025-02-20 02:35

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

autojs使用nodejs调用sqlite数据库

牙叔教程简单易懂依赖"nodejs";require("rhino").install();const{device}=require("device");constpath=require("path
牙叔教程·2025-02-20 01:59

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中，因为一个小失误导致之前的努力白费，只能从头再来的糟心事？为什么辛辛苦苦训练出来的模型，突然效果变差，却找不到问题所在？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

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

【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统（附论文）

本文项目编号T170，文末自助获取源码\color{red}{T170，文末自助获取源码}T170，文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四
杨荧·2025-02-20 00:24

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。
是Dream呀·2025-02-20 00:24

教程 | Ventoy全攻略：2025最新安装与使用教程，打造万能多系统启动盘

一、Ventoy简介与核心优势Ventoy是一款开源免费的多系统启动盘工具，支持Windows、Linux、macOS等操作系统及各类维护工具。其最大特点是无需反复格式化U盘，只需将ISO/WIM/IMG等镜像文件直接拷贝至U盘即可启动，且支持LegacyBIOS与UEFI双模式。相较于传统工具，Ventoy的优势包括：多系统兼容性：支持超1000种ISO镜像，涵盖主流操作系统及工具（如Windo
The god of big data·2025-02-20 00:23

软路由折腾 | OpenWrt安装后基础配置指南：联网设置与DNS优化

在PVE中安装OpenWrt教程一、网络基础配置1.确认网络接口角色OpenWrt旁路由通常仅需配置LAN口，无需WAN口。
The god of big data·2025-02-20 00:23

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

DeepSeek使用教程

1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求，并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作，DeepSeek都能为您提供高效的支持。2.主要功能智能搜索：支持自然语言输入，快速获取精准结果。多语言支持：支持中文、英文及其他多种语言的输入和输出。知识库覆盖：整合海量互联网信息，覆盖百科、新闻、学术
轻创思维·2025-02-19 23:37

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

macOS M2 安装 Jax (jax-metal)

Apple官方教程：AcceleratedJAXonMachttps://developer.apple.com/metal/jax/使用pipinstalljax或pipinstalljax-metal
丽英y·2025-02-19 21:49

使用 Docker 部署 Apache Spark 集群教程

简介ApacheSpark是一个强大的统一分析引擎，用于大规模数据处理。本文将详细介绍如何使用Docker和DockerCompose快速部署一个包含一个Master节点和两个Worker节点的Spark集群。这种方法不仅简化了集群的搭建过程，还提供了资源隔离、易于扩展等优势。前置条件在开始之前，请确保你的环境中已经准备好了以下组件：安装并运行DockerEngine。安装DockerCompos
努力的小T·2025-02-19 20:48

Vue学习教程-11数组变化监测

文章目录前言一、vue侦听响应数组变更方法二、使用Vue.set或者this.$set三、替换数组总结前言在Vue中，数组变化监测是其响应式系统的一个重要特性。Vue2.x版本中，当使用Vue.set或者this.$set，或者在初始化时就声明好数组的每个元素或者调用数组方法，可以确保数组的变更能够被Vue检测到并触发视图的更新。然而，在某些情况下，直接通过索引修改数组元素，例如array[ind
番茄番茄君·2025-02-19 20:48

如何让C++程序自动生成dump文件？以及如何分析dump文件？

设置异常处理函数3、调用MiniDumpWriteDump函数导出包含异常上下文的dump文件4、dump文件的多种生成方式5、使用Windbg分析dump文件6、最后C++软件异常排查从入门到精通系列教程
dvlinker·2025-02-19 20:46

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

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

注意，本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行，请将本教程的主体放在if__name__=="__main__":代码块中。impor
·2025-02-19 20:45

瑞_23种设计模式_中介者模式

本文中的部分图和概念等资料，来源于博主学习设计模式的相关网站《菜鸟教程|设计模式》和《黑马程序员Java设计模式详解》，特此注明
瑞486·2025-02-19 19:41

Java(JavaEE)学习线路图

Java学习线路图Java教程Java教程Java简介Java开发环境配置Java基础语法Java对象和类Java基本数据类型Java变量类型Java修饰符Java运算符Java循环结构Java分支结构
太阳上的雨天·2025-02-19 19:10

Python编程基础教程：量化交易入门

1.背景介绍市场数据信息是每天都在更新，人们对市场变化的快速反应、精准把握、及时行动和判断将成为未来金融领域的一项重要任务。而传统的方式仍然是依赖于传统的报表分析和定期股票投资策略。如何用程序实现量化交易，并且实时跟踪和分析市场数据是本文将要讨论的重点。一般来说，以下五种程序语言被认为是最适合进行量化交易的语言：Python：是一个通用的高级编程语言，具有简单、易学习、可读性强等特点。其中有很多成
AI天才研究院·2025-02-19 19:09

flash-attention安装教程

flash-attention不仅能加快速度，还可以节省显存。安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。例如我下载的是：flash_attn-2.7.0.post2+cu12torch2.3cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl我的操作系统是Linux，Python3.10，cuda12，to
深度求索者·2025-02-19 18:00

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

使用AI自动写代码，DeepSeek+CLine+VSCode实战教程，主打一个便宜实惠用得起！

0前言最近DeepSeek火了起来，各个媒体都在宣传，那DeekSeek到底是个啥？从程序员角度来看：DeepSeek一个人工智能助手，可以帮助我们解决代码知识点疑问，以及某个晦涩难懂的知识点问题，处理生活中的一些文本信息问题等。其实这些能力早在数年前ChatGPT也已经具备了，那么为什么最近DeepSeek这么火呢？一个原因就是因为它是国产的，那必须得支持。还有一个原因就是它实惠呀，便宜！目测目
AI程序猿人·2025-02-19 18:58

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。通过torchinfo的summary函数，用户可以快速获取模型的详细结构和统计信息，如模型的层次结构、输入/输出维度、参数数量、多加操作(Mult-Adds)等关键信息。2、安装首先，你需要安装torchinfo库。可以通过pi
深图智能·2025-02-19 18:26
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