PAT训练

经典文生图的GAN模型-HDGAN介绍

该方法的主要创新点包括：分层嵌套对抗目标：在网络层次结构内部引入配套的分层嵌套对抗目标，正则化中层表示并辅助生成器训练单流生成器架构：提出可扩展的单流生成器架构，更好地适应联合鉴别器并将生成图像提升到高分辨率多目的对抗损失
这张生成的图像能检测吗·2025-07-02 06:52

StackGAN（堆叠生成对抗网络）

同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目：StackGAN:TexttoPhoto-r
这张生成的图像能检测吗·2025-07-02 06:22

【C++】迭代器模式

迭代器模式（IteratorPattern）是一种【行为型】设计模式，它提供一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而又不暴露该
OpenC++·2025-07-02 06:50

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

2024年全国青少年信息素养大赛python复赛第6题-阶梯式收费（含题库答题软件账号）

更多试卷、更多题库请点如需给您的学生安排作业和训练请点，或者自己练习小航助学编程在线模拟试卷系统（含题库答题软件账号）更多试卷、更多题库请点如需给您的学生安排作业和训练请点，或者自己练习小航助学编程在线模拟试卷系统
程序猿下山·2025-07-02 05:15

Leetcode 百题训练 239. 滑动窗口最大值

239.滑动窗口最大值题目描述：给你一个整数数组nums，有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例1：输入：nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k=3输出：[3,3,5,5,6,7]解释：滑动窗口的位置最大值--------------------[13-1]-3536731
XiaoO_QAQ·2025-07-02 05:43

基于llama-factory+ollama+vllm加速大模型训推生产

目录一、名称解释1.1产品定义二、llama-factory工具使用2.1基础镜像2.2、模型训练2.2.1以Qwen2.5-7B-Instruct为例
zwxu_·2025-07-02 04:39

Spring Boot 2 多模块项目中配置文件的加载顺序

一、默认配置文件加载顺序SpringBoot会按照以下顺序加载application.properties或application.yml文件：当前模块的config目录(位于classpath根目录下
中国lanwp·2025-07-02 04:37

LLM大语言模型学习笔记（1）

LLM通常指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们在海量的文本数据上进行训练，从而获得对语言深层次的理解。
Arixs666·2025-07-02 03:31

Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南

本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程，适用于需要部署庙算推演离线平台的用户，支持GPU（可选）。
笑衬人心。·2025-07-02 03:00

大语言模型（LLM）笔记

LLM（LargeLanguageModel）是基于Transformer架构构建，并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。
笑衬人心。·2025-07-02 03:59

使用nssm工具创建windows服务和删除服务

@echooffsetstroage_path=C:\shenyang\storagenssminstallkae_arangodb"%stroage_path%\graphdb/usr/bin/arangod.exe"nssmsetkae_arangodbAppDirectory
cdg==吃蛋糕·2025-07-02 02:28

GO（1）：GoLand GOPATH和GOROOT详解

本文所涉及代码路径：https://gitee.com/rockywish/go/tree/master/gopath一、GOPATH的作用第一方：当前工程，第二方：SDK，除此以外的就是第三方存放SDK
rockywish·2025-07-02 02:57

Python XPath语法完全指南：从基础到高级应用

PythonXPath语法完全指南：从基础到高级应用XPath(XMLPathLanguage)是一种用于在XML和HTML文档中查找信息的语言，广泛应用于网页抓取、数据提取和自动化测试等领域。
红皮西瓜绿了心·2025-07-02 02:53

设置cursor、vscode的默认终端

参考了别的帖子先用ctrl+shift+p调出命令输入settingsjson进入修改为：{"terminal.integrated.profiles.windows":{"CommandPrompt":{"path
啥都不会工程师·2025-07-02 02:22

[由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播

复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事
·2025-07-02 01:47

Python中Tesseract OCR的中文识别包实操指南

此外，概述了TesseractOCR的高级功能和训练自定义模型的
·2025-07-02 01:15

LoRA 实战指南：NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析

大模型已成AI应用的“标配”，但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA（Low-RankAdaptation）作为一种轻量级微调方案，正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。
fairymt·2025-07-02 00:11

AI:微调框架 LLaMA-Factory（Large Language Model Factory）

LLaMA-Factory（LargeLanguageModelFactory）是由北航团队开源的高效大语言模型（LLM）微调框架，旨在简化大型语言模型的定制化训练流程，支持超过100种主流模型和多种先进微调技术
xyzroundo·2025-07-02 00:40

poi 实现表头斜线功能

sheetinstanceofXSSFSheet){XSSFSheetxssfSheet=(XSSFSheet)sheet;XSSFDrawingdrawing=xssfSheet.createDrawingPatriarch
GoodStudyAndDayDayUp·2025-07-02 00:37

记忆力锻炼方法

记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式，可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持，并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。
穗余·2025-07-02 00:35

让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！

让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！朋友们，今天咱不聊ChatGPT，不聊大模型黑魔法，也不玩Prompt咒语。
Echo_Wish·2025-07-02 00:35

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

二、预训练vs微调：什么关系？
一叶千舟·2025-07-01 23:34

1、 快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]

快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库，它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe，同时拥有一个模型和数据社区
Yuezero_·2025-07-01 22:55

linux深度学习问题汇总

coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练
不想改代码·2025-07-01 22:24

PostgreSQL 日常维护

删除表3.5查看表结构4.模式操作命令4.1创建模式4.2默认模式4.3删除模式4.4查看所有模式4.5在指定模式中创建表4.6切换当前模式4.7查看当前所在schema4.8查看搜索路径（SearchPath
2301_80329775·2025-07-01 20:12

Python时域信号特征提取技术要点

使用Python中的NumPy、Pandas和SciPy库可以帮助我们计算这些特征，并为机器学习模型训练准备数据。本文将介绍如何
路怜涯·2025-07-01 19:32

CentOS企业级文件服务器终极部署指南

方案对比与选择指南（企业级评估）技术方案详细对比表方案协议版本典型应用场景核心优势主要局限性NFSNFSv3/NFSv4.2高性能计算(HPC)、容器持久化存储、AI训练数据集共享内核级支持、RDMA协议支持
·2025-07-01 19:01

考取华为HCIE-AI有什么用？

主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识，具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI：专家级能力的权威认证HC
博睿谷IT99_·2025-07-01 18:59

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

Node.js-path模块

Path模块path模块提供了操作路径的功能，我们将介绍如下几个较为常用的几个APIpath.resolve([…paths])将路径片段解析为绝对路径（从右向左拼接，遇到绝对路径停止）//若参数为空，
会飞的鱼先生·2025-07-01 18:25

react-别名路径配置

在前端开发中，别名路径配置（AliasPathConfiguration）是一种通过配置工具或框架，将特定的路径别名映射到实际文件路径的方法。这样可以简化文件引用路径，提高代码的可读性和维护性。
前端小趴菜05·2025-07-01 18:24

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
科研的力量·2025-07-01 18:21

设计模式 | 适配器模式

适配器模式（AdapterPattern）是结构型设计模式中的连接器大师，它允许不兼容接口的类能够协同工作。
@hdd·2025-07-01 18:51

设计模式之适配器模式

适配器模式（AdapterPattern）就是为了解决这一问题而设计的。它可以将一个类的接口转换成客户希望的另一个接口，从而使原本由于接口不兼容而无法一起工作的类可以协同工作。
yimeixiaolangzai·2025-07-01 17:50

设计模式 | 代理模式

代理模式（ProxyPattern）是结构型设计模式中的访问控制大师，它提供了一个代理对象来控制对另一个对象的访问。
@hdd·2025-07-01 17:46

设计模式 | 装饰器模式

装饰器模式（DecoratorPattern）是结构型设计模式中的功能扩展大师，它允许在不修改现有对象结构的情况下动态地添加新功能。
·2025-07-01 17:16

设计模式 | 桥接模式

桥接模式（BridgePattern）是结构型设计模式中的解耦大师，它将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立变化。
@hdd·2025-07-01 17:46

2025年中总结

想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
Just Jump·2025-07-01 16:41

python 使用 pyenv 管理 python 版本

pythonbrewinstallpyenvpyenvinstall3.11.9pyenvinstall3.10.9设置pyenvecho'exportPYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"'>>~/.bash_profileecho'exportPATH
时空无限·2025-07-01 16:07

通过simulink外部控制CarSim/TruckSim车辆初始位置

/Outputvariablesdefine_importIMP_SV_XO0define_importIMP_SV_YO0define_importIMP_SV_YAW0EQ_INOPT_INIT_PATH
知识搬运工阿杰·2025-07-01 15:36

感知机学习

感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
Collin_NLP·2025-07-01 15:34

VR训练美国服务器：高性能解决方案与优化指南

随着虚拟现实技术的快速发展，VR训练已成为军事、医疗和教育领域的重要工具。美国作为全球科技领先国家，其服务器资源在支持VR训练方面具有显著优势。
cpsvps·2025-07-01 14:57

噪声预测 vs. 数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比

噪声预测vs.数据预测：扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词：噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要：扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度
观熵·2025-07-01 13:54

PyTorch里.pt和.pth的区别

文件存储内容完整模型（结构+参数+优化器状态等）仅模型参数（state_dict）文件大小较大（包含额外元数据）较小（仅参数）加载方式直接加载，无需定义模型结构需先实例化模型，再加载参数适用场景部署、跨环境迁移训练中断恢复
sky丶Mamba·2025-07-01 13:49

YOLOv11性能评估全解析：从理论到实战的指标指南

当我们训练或使用YOLOv11模型时，一个核心问题始终存在：如何量化模型的性能？性能评估指标正是回答这个问题的关键工具，它们不仅衡量模型效果，更是模型优化迭代的导航灯。
芯作者·2025-07-01 12:17

centos环境变量加载顺序

在CentOS环境下环境变量（如PATH、JAVA_HOME）均通过配置文件来加载。
龙卷_·2025-07-01 12:46

YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py

3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes
红色的山茶花·2025-07-01 12:43
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