Lora训练第25页

【行云流水AI笔记】游戏里面的强化学习使用场景

行云流水AI笔记·2025-06-13 03:50

# PyTorch：深度学习世界的真实体验（从零到英雄之旅！）

（别慌，超简单拆解）动态图vs静态图：PyTorch的杀手锏（和我的血泪史）核心组件：张量、神经网络和自动微分（保姆级指南）实战片段：训练一个Mini模型（手把手代码秀）PyTorch的闪光点和坑点（血淋淋的真相

qq_21422587·2025-06-13 03:14

大模型笔记_模型微调

1.大模型微调的概念大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等）的基础上，针对特定任务或领域，使用小量的目标领域数据对模型进行进一步训练，使其更好地适配具体应用场景的过程

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间

·2025-06-13 02:11

代码随想录算法训练营Day1（LeetCode704二分查找；LeetCode27移除元素；LeetCode977 有序数组的平方）

代码随想录算法训练营Day1（LeetCode704二分查找；LeetCode27移除元素；LeetCode977有序数组的平方）LeetCode704二分查找做题情况相关题目LeetCode35LeetCode34LeetCode27

White__Bz·2025-06-13 01:34

代码随想录算法训练营Day2（LeetCode209长度最小的子数组；LeetCode59螺旋矩阵II；卡码：区间和；卡码：开发商购买土地）

代码随想录算法训练营Day2（LeetCode209长度最小的子数组；LeetCode59螺旋矩阵II；卡码：区间和；卡码：开发商购买土地）LeetCode209长度最小的子数组做题情况LeetCode59

White__Bz·2025-06-13 01:34

PyTorch：让深度学习像搭积木一样简单有趣！

文章目录一、张量：PyTorch世界的万能积木块⚡二、动态计算图：你的神经网络"乐高说明书"三、神经网络模块化：像堆积木一样建模型四、训练三板斧：优化器/损失函数/数据加载1.数据管道（Dataset+

pythonpapaxia·2025-06-13 00:56

使用 PyTorch 和 SwanLab 实时可视化模型训练

以下是一个使用PyTorch和SwanLab实现训练可视化监控的完整示例，以MNIST手写数字识别为例：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

猎嘤一号·2025-06-13 00:56

昇思训练营打卡第二十五天（RNN实现情感分类）

RNN，即循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork），是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据。以下是对RNN的简要介绍：RNN的特点：记忆性：与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），可以捕获到目前为止观察到的序列信息。参数共享：在处理序列的不同时间步时，RNN使用相同的权重，这意味着模型的参数数量不会随着输入序列长度的增加而增加。灵活性：RNN能够处理任意长度的

qhcl246810·2025-06-13 00:20

python打卡训练营打卡记录day22

复习日仔细回顾一下之前21天的内容，没跟上进度的同学补一下进度。作业：自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStan

m0_74839150·2025-06-12 23:50

SFT + LoRA 结合使用原理及最佳实践

SFT+LoRA结合使用原理及最佳实践一、核心原理1.技术定位SFT（监督微调）与LoRA（低秩适应）的结合，实现了全参数微调效果与高效参数更新的平衡：SFT：通过标注数据调整模型整体行为LoRA：仅训练注入的低秩矩阵

·2025-06-12 23:17

Python60日基础学习打卡D37

在遇到大规模数据集时，显存常常无法一次性存储所有数据，所以需要使用分批训练的方法。为此，PyTorch提供了DataLoader类，该类可以自动将数据集切分为多个批次batch，并支持多线程加载数据。

哈基米同志·2025-06-12 23:16

算法训练第十五天

110.平衡二叉树代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:defisBalanced(self,root:Optional[TreeN

kaiaaaa·2025-06-12 23:16

算法训练第十六天

513.找树左下角的值代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution(object):deffindBottomLeftVal

kaiaaaa·2025-06-12 23:13

算法训练第十三天

102.二叉树的层序遍历代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution(object):deflevelOrder(self,

kaiaaaa·2025-06-12 23:43

Java实现蓝桥杯VIP 算法训练星际交流

算法训练星际交流时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述人类终于登上了火星的土地并且见到了神秘的火星人。人类和火星人都无法理解对方的语言，但是我们的科学家发明了一种用数字交流的方法。

南墙·2025-06-12 23:42

代码随想录算法训练营第五十三天

卡码网题目:97.小明逛公园127.骑士的攻击其他:今日总结往期打卡97.小明逛公园跳转:97.小明逛公园学习:代码随想录公开讲解问题:小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，小明希望在观看景点的同时，能够节省体力，走最短的路径。给定一个公园景点图，图中有N个景点（编号为1到N），以及M条双向道路连接着这些景点。每条道路上行走的距离都是已知的。小明有Q个观景计划，每个计划

写个博客·2025-06-12 22:41

代码随想录算法训练营第五十天

卡码网题目:117.软件构建47.参加科学大会（第六期模拟笔试）其他:今日总结往期打卡117.软件构建跳转:117.软件构建学习:代码随想录公开讲解问题:某个大型软件项目的构建系统拥有N个文件，文件编号从0到N-1，在这些文件中，某些文件依赖于其他文件的内容，这意味着如果文件A依赖于文件B，则必须在处理文件A之前处理文件B（0list=newArrayListqueue=newPriorityQu

写个博客·2025-06-12 22:11

RoBERTa相比BERT的改进

RoBERTa在模型结构层面没有改变，改变的只是预训练的方法，具体是以下三点。1.动态maskRoBERTa把预训练的数据复制10份，每一份都随机选择15%的Tokens进行mask，也就是说，

火云明月·2025-06-12 22:07

模型翻车元凶解剖：一文彻底搞懂欠拟合VS过拟合

它们涉及到机器学习中常见的两种模型性能问题，分别表示模型在训练数据上表现得过于复杂或过于简单。下面咱们先来简单聊聊关于过拟合和欠拟合的特征和防止性能问题的方法。大家伙如果觉得还不错！

·2025-06-12 22:05

批量将 LabelMe JSON 标注转换为 YOLO 格式

在使用YOLO训练目标检测模型的过程中，标签格式的转换是必不可少的准备步骤之一。

www.02·2025-06-12 21:01

深度学习基础知识总结

1.BatchNorm2d加速收敛：BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布（接近标准正态分布），减少梯度更新时的震荡问题，从而加快模型训练速度。

·2025-06-12 21:58

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）

ArtificialIntelligenceGeneratedContent概念定义人工智能生成内容，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术

·2025-06-12 19:15

Python训练营-Day8

字典的简单介绍dict={'name':'Ming','age':21,'city':'shenzhen'}dictdict['name']标签编码importpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv')df.head()df["HomeOwnership"].value_counts()mapping={'Rent':0,'OwnHome':1,'HaveMortga

冬天给予的预感·2025-06-12 17:35

#HDC2025# Codelabs训练营精彩内容抢先看！

本次活动现场设置了初、高阶赛题可供挑战，完成2道及以上初阶赛题才可挑战高阶赛题！而拥有HarmonyOS应用开发者认证的开发者可挑战现场任意赛题！还不快来考取证书↓↓↓https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/classDetail...完成赛题更有丰富礼品可以赢取！点击长图即刻了解更多活动详情↓↓↓

·2025-06-12 17:07

SAM轻量化改进目录篇：FastSAM，MobileSAM，EfficientSAMs，RepViT-SAM，EdgeSAM，EfficientViT-SAM，SAM-Lightening

SegmentAnythingModel（SAM），使用了有史以来最大的分割数据集SegmentAnything1-Billionmaskdataset（SA-1B），其内包含了1100万张图像，总计超过10亿张掩码图，模型在训练时被设计为交互性的可提示模型

sunshineine·2025-06-12 17:34

Python训练营-Day9

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编连续特征的处理：归一化和标准化importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv')df.info()df.head()mappings={"Yearsincurrentjob":{"10+years":10,

冬天给予的预感·2025-06-12 17:59

代码随想录训练营第四十六天|LeetCode 139单词拆分

LeetCode139单词拆分题目链接：139.单词拆分classSolution{public:boolwordBreak(strings,vector&wordDict){unordered_setuset(wordDict.begin(),wordDict.end());vectordp(s.size()+1,false);dp[0]=true;//表示空字符串for(inti=1;i<=s

gin7773·2025-06-12 16:27

代码随想录训练营Day55：Leetcode583、72

Leetcode583:问题描述：给定两个单词word1和word2，返回使得word1和word2相同所需的最小步数。每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。示例1：输入:word1="sea",word2="eat"输出:2解释:第一步将"sea"变为"ea"，第二步将"eat"变为"ea"示例2:输入：word1="leetcode",word2="etco"输出：4提示：1rorse(将'

辩证法写Bug·2025-06-12 16:56

单词拆分（中等）——代码随想录算法训练营Day46

题目链接：139.单词拆分题目描述给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。示例1：输入:s="leetcode",wordDict=["leet","code"]输出:true解释:返回true因为"leetcode"可以由"leet"和"code"

晴雪月乔·2025-06-12 16:26

代码训练LeetCode(28)罗马数字

代码训练(28)LeetCode之罗马数字Author:OnceDayDate:2025年6月10日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章

Once-Day·2025-06-12 16:25

代码训练LeetCode(30)最长公共前缀

代码训练(30)LeetCode之最长公共前缀Author:OnceDayDate:2025年6月11日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章

Once-Day·2025-06-12 16:25

代码随想录训练营第四十二天| 188.买卖股票的最佳时机IV 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 714.买卖股票的最佳时机含手续费股票总结

188.买卖股票的最佳时机IV题目链接：188.买卖股票的最佳时机IV-力扣（LeetCode）讲解链接：代码随想录动态规划五部曲：1定义dp二维数组第i天的状态为j用dp[i][j]表示所剩下的最大现金除了0以外偶数就是卖出奇数就是买入题目要求是至多有K笔交易那么j的范围就定义为2*k+1就可以了2确定递推公式分为买入/持有和卖出/不持有达到dp[i][1]状态，有两个具体操作：操作一：第i天买

chengooooooo·2025-06-12 15:20

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。

·2025-06-12 14:14

【慧游鲁博】团队记录4

文章目录前端开发（用户界面&交互）web端管理员功能完善图床技术方案落地智能导览交互优化画轴生成工具改进后端开发（数据处理&服务）数据爬取与处理AI训练支持前端开发（用户界面&交互）web端管理员功能完善实现管理员个人信息页面的跳转逻辑完成管理员密码修改功能

哇哦哇哦~~·2025-06-12 13:35

Akamai云上AI推理：赋能开发者加速边缘原生应用

人工智能（AI）的热度持续攀升，行业的焦点正从单纯的模型训练转向如何高效部署模型以实现实际应用——这正是AI推理技术的核心价值所在，即利用训练完成的AI模型生成预测与洞察。

Akamai中国·2025-06-12 11:21

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

在大规模广告系统的后链路（离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等）中，往往既有对海量历史数据的批量计算需求（离线特征、离线模型训练、报表汇总），又有对在线请求的低延迟实时计算需求（实时特征、在线打分

盒子6910·2025-06-12 11:19

【额.......】如何防止过拟合？

以下是防止过拟合的一些关键方法（早停、剪枝、正则化、增加样本、批量归一化、控制模型复杂度）的系统性解决方案，包含原理、实现细节与最佳实践：一、早停法（EarlyStopping）原理通过监控验证集性能，在模型开始过拟合训练数据时提前终止训练

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

期望最大化算法

我们知道，统计模型中的参数都需要根据观测数据集（训练数据）来进行估计。但是，在有些场景下，观测数据集中包含的信息不完整，有缺失，此时就不太容易去估计相应的参数。EM算法就是针对这种问题的的方法。

只微·2025-06-12 09:38

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

其中，正负样本的划分机制和置信度（confidence）的设计是理解其训练流程的关键。本文将从以下两个方面深入解析：YOLOv1中的正负样本是如何划分的？置信度（confidence）到底是什么？

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《二》

LangChain中TextSplitter的使用详解：从基础到进阶（附代码）一、前言在处理大规模文本数据时，特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时，文本切分（TextSplitting）是一个非常关键的预处理步骤

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:00

AI日报 - 2025年06月12日

以往的3D建模流程复杂且耗时，而PartCrafter借助组合式潜在空间和层次化注意力机制，实现了部件间语义清晰、编辑灵活的高效建模方式，同时还能通过预训练的3D网格扩散Tr

NingboWill·2025-06-12 08:58

python设置了随机种子seed后，结果仍然会变动

问题深度学习训练时，可以通过seed种子设置保持结果的可复现性，如下所示defset_seed(my_seed):os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(my_seed)random.seed

myccver·2025-06-12 08:55

从单卡到多卡(DDP使用方式，附代码)(一)

分布式训练是一种常见的多卡加速训练的一种策略，一般来说有两种方式可选择：DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP)。本文介绍的是最常使用的DDP。

myccver·2025-06-12 08:55

GPU显存占用率过低的解决方案

在训练模型时，有时会出现GPU利用率很低的情况。有可能是CPU读取数据的速度跟不上模型训练的速度，导致GPU处于等待的状态。

myccver·2025-06-12 08:24

Minktec 柔性弯曲传感器应用：3D 脊柱姿势追踪与人体活动识别

与传统监测系统相比，该设备采用动态弯曲传感技术，提高了数据采集的精度和实时性，为用户提供更直观的姿势反馈和个性化训练建议。Minktec柔性弯曲形变传感器，超灵敏捕捉坐姿弓背，高精准监测行走

欣佰特cnbestec·2025-06-12 07:21

Python训练营打卡DAY50

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ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长作业

我想睡觉261·2025-06-12 07:51

大模型全景解析：从技术突破到行业变革

引言：人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期（2015-2017）：从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代（2013-2017）Transformer革命（2017）2.预训练模型崛起

敲键盘的小夜猫·2025-06-12 07:45

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

B.分类和预测：用已标记数据训练模型，对新数据做类别判断或数值预测。C.数据预处理：对原始数据做清洗、集成（合并多源数据）、变换（如归一化、离散

swan416·2025-06-12 04:59

Information Fusion期刊发表：Touch100k用语言解锁触觉感知新维度

北京交通大学计算机学院联合北京邮电大学人工智能学院方斌教授团队、腾讯微信AI团队发布了首个大规模触觉、多粒度语言、视觉三模态数据集Touch100k，并提出TLV-Link预训练方法，为材料属性识别和抓取预测任务提供了高效的触觉表示能力

xwz小王子·2025-06-12 04:59

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