Pytorch搭建模型第6页

汽车电子软件开发需知

域控制器”2.2为什么是ARXML2.3SOA：面向服务的架构2.4下一代的EEA（电子电气架构）2.5ADAS的八大系统（汽车高级辅助驾驶系统）三、流程类3.1什么是软件定义汽车3.2汽车软件开发V模型

嵌入式知行·2025-03-06 14:36

AstrBot：多平台 LLM 聊天机器人框架，让 AI 触手可及！

产品概述AstrBot是一款多平台大型语言模型（LLM）聊天机器人及开发框架，提供松耦合、异步的AI机器人解决方案。

Hello server·2025-03-06 14:06

数据分析学习目录

如下为数据分析的整个目录一、数据分析思维与方法论1.1、从0-1搭建指标体系、用户标签体系1.1.1、指标体系搭建-专项

且行且安~·2025-03-06 14:35

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。

·2025-03-06 14:26

Claude 3.7 Sonnet：AI 界的变革先锋，重塑智能体验

在AI大模型的激烈竞争中，Claude3.7Sonnet宛如一颗耀眼新星，强势闯入大众视野。它究竟有何过人之处，能在众多模型中脱颖而出？今天，咱们就来一探究竟！

a小胡哦·2025-03-06 14:03

grok 3官网入口_grok 3国内使用指南

Grok是xAI于2023年11月推出的创新型语言模型。与市面上众多聊天机器人相比，Grok不只是一个简单的工具，它的推出标志着AI领域的一次重要突破。

·2025-03-06 14:54

OLMo 7B：推动自然语言处理领域的技术革新

为了解决这些问题，艾伦人工智能研究所（AI2）推出了OLMo系列模型，其中

单皎娥·2025-03-06 14:03

探索未来文本的无限可能：OLMo 开源语言模型深度解析

探索未来文本的无限可能：OLMo开源语言模型深度解析OLMoModeling,training,eval,andinferencecodeforOLMo项目地址:https://gitcode.com/

钟洁祺·2025-03-06 14:33

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

覆盖数学/代码/科学/谜题，高质量推理数据集汇总，助力复现 DeepSeek 超强推理能力

近期，DeepSeek-R1引发的推理模型热潮仍在持续走高——1月31日，OpenAI推出全新推理模型o3-mini；2月18日，xAI推出Grok3，包含具备推理能力的Grok-3ReasoningBeta

·2025-03-06 14:22

RAG组件：向量数据库（Milvus）

在当前大模型盛行的时代，大模型的垂类微调、优化成为产业落地、行业应用的关键；RAG技术应运而生，主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题；RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集

CITY_OF_MO_GY·2025-03-06 13:59

Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包

Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包Dolma是由Allen人工智能研究所(AI2)开发的一个开源项目,旨在为大规模语言模型的预训练提供高质量的数据集和强大的数据处理工具。

2401_87458718·2025-03-06 13:59

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi

Acd_713·2025-03-06 13:58

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍，它们各自具有独特的特点和适用人群：《深度学习》（DeepLearning）作者：伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）、约书亚·本吉奥（YoshuaBengio

AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

深度学习模型未来可能会在这些领域取得突破性进展

深度学习模型作为人工智能的核心技术之一，未来有望在多个领域取得突破性进展。以下是一些可能的方向：1.通用人工智能（AGI）目标：开发具有通用智能的模型，能够像人类一样处理多种任务。

xinxiyinhe·2025-03-06 13:55

30道＜Flask＞面试题（超级易懂版）

想象一下，你有个工具箱（Flask），里面有各种基本工具（功能），让你可以轻松地搭建一个网站。2.如何在Flask中创建一个简单的HelloWorld应用？

Beuself.·2025-03-06 13:55

Deepseek全模型支持联网搜索+文档上传

Deepseek全模型支持联网搜索+文档上传可以直接使用DeepSeekR1满血+联网版（app下载链接）：https://app.1foo.com/install/74966A可以直接使用DeepSeekR1

坦笑&&life·2025-03-06 13:54

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例，包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU，并通过图像分类和文本情感分析等实战案例，

ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

图解MOE大模型的7个核心问题并探讨DeepSeekMoE的专家机制创新

原文地址:https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts

AI仙人掌·2025-03-06 12:51

[环境搭建篇] Windows 环境下如何安装Docker工具

Windows环境下如何安装Docker工具1.检查系统要求2.启用WSL2和虚拟化步骤一：启用WSL步骤二：启用虚拟化（Hyper-V）步骤三：安装WSL2内核3.安装DockerDesktop4.配置Docker5.家庭版用户替代方案6.常见问题解决问题1：Docker无法启动问题2：镜像下载慢问题3：权限不足7.基本Docker命令示例注意：在Windows环境下安装Docker需要依赖WS

车载操作系统---攻城狮·2025-03-06 12:21

Django模型数据新增：详解两种方式

Django模型数据新增：详解两种方式在Django框架中，数据模型（Model）是应用的核心组件，它定义了应用的数据结构。向数据库添加新记录是Django开发中的常见操作。

jay丿·2025-03-06 12:20

Python深度学习之路：TensorFlow与PyTorch对比

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-03-06 12:20

Win11安装VMware和Ubuntu并使用ssh访问部署模型

VMware：https://zhuanlan.zhihu.com/p/14645133730CDSRepository-/var/www/public/stage/session-02/cds/vmw-desktop/wsUbuntu：Ubuntu22.04.5LTS(JammyJellyfish)ssh&sftp：DownloadPuTTY:latestrelease(0.83)ssh&sft

music&movie·2025-03-06 12:20

【全栈开发】---- 一文掌握Django的轮询、长轮询

尽管这种请求-响应模型适用于大多数应用场景，但在某些情况下，比如直播间的实时聊天功能，它显得力不从心。

Edward-tan·2025-03-06 12:45

图像识别技术与应用课后总结（14）

训练模型加载预处理数据集：可以借助PyTorch的数据处理工具，如torch.utils和torchvision等定义损失函数：既可以自定义，也能使用PyTorch内置的，像回归任务常用nn.MSELoss

一元钱面包·2025-03-06 12:15

【CXX】5 桥接模块参考

第1章篇（核心概念）介绍了CXX用于表示语言边界的高级模型。本篇在此基础上，详细记录#[cxx::bridge]的语法和功能。

Source.Liu·2025-03-06 11:44

[环境搭建篇] Windows 环境下如何安装repo工具

Windows环境下如何安装repo工具1.安装前置依赖2.配置Repo引导脚本方法一：通过Gitee镜像安装（推荐）方法二：通过清华镜像安装3.解决依赖问题4.初始化Repo仓库5.常见问题解决前言：在Windows环境下安装Repo工具需要结合Git和Python环境，并配置相应的脚本及依赖。1.安装前置依赖Git：从官网下载并安装GitforWindows，安装时勾选“AddtoPATH”以

车载操作系统---攻城狮·2025-03-06 11:43

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

本文将以工业级实践标准，带您从零构建一个在CIFAR-10数据集上达到90%+准确率的CNN模型，深入解析TensorFlow2.x的最新特性，并揭秘模型优化的七大核心策略。

芯作者·2025-03-06 11:13

大模型显存暴降4倍的量化实战指南

大模型显存暴降4倍的量化实战指南8.1模型显存占用与量化技术简介8.1.1大模型显存占用分析在部署和训练大语言模型（LLM）时，显存占用是开发者面临的核心挑战。

少林码僧·2025-03-06 11:42

大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用30-大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。本文深入探讨了大模型训练和推理中分布式核心技术的应用。

微学AI·2025-03-06 11:11

智能云图库项目实战（4）---空间模块

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录本节重点一、需求分析二、方案设计空间的必要性空间库表设计1.空间表2、图片表公共图库和空间的关系三、后端开发空间管理1、数据模型2、基础服务开发3、接口开发用户创建私有空间

rain雨雨编程·2025-03-06 11:38

Word2Vec向量化语句的计算原理

一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出，是一种通过无监督学习生成词向量的模型。

堕落年代·2025-03-06 11:38

【目标检测论文解读复现NO.38】基于改进YOLOv8模型的轻量化板栗果实识别方法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。本文仅对论文代码实现，如果原文章的作者觉得不方便，请联系删除，尊重每一位论文作者。一、摘要为实现自然环境下的板栗果实目

人工智能算法研究院·2025-03-06 11:36

数据分析新时代：AI驱动的高效开发与智能决策

inscode_017·2025-03-06 10:05

大模型技术在网络安全领域的应用与发展

一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。

蓝色的香菇·2025-03-06 10:04

FLOPS, FLOPs and MACs

FLOPS:FloatingPointOperationsPerSecond,每秒浮点运算次数，是一个衡量硬件速度的指标FLOPs:FloatingPointOperations,浮点运算次数，用来衡量模型计算复杂度

Aidanmomo·2025-03-06 10:04

网络模型打印参数量模型计算量 FLOPs MACs 简单计算方法

目录网络模型打印模型参数量实现效果1实现效果2网络模型打印最简单的就是print(model)importtorchvision.modelsasmodelsnetwork=models.resnet18

L_egend_ing·2025-03-06 10:34

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】5. 实战LangChain的智能体Agents模块

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。在我前面的MetaGPT系列文章中，已经对智能体有了一个认知，重温一下：智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆将大语言模型作为一个推理引擎。

同学小张·2025-03-06 10:03

基于opencv答题卡识别判卷

【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS

深度学习乐园·2025-03-06 10:31

探索 Ubuntu 中的 Hostname 配置与管理

探索Ubuntu中的Hostname配置与管理当你搭建一台Ubuntu服务器时，Hostname是你遇到的第一个配置项之一。

黑风风·2025-03-06 10:00

JVM虚拟机内存配置详解

问题虽然蹊跷，但也趁此机会再次对JVM堆模型、GC垃圾算法等进行了一次系统梳理；基本概念堆/HeapJVM管理的内

wtsoftware·2025-03-06 09:28

【JAVA面试题】Spring、Spring MVC、Spring Boot、Spring Cloud的区别与联系

它提供了一种全面的编程和配置模型

今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-03-06 09:58

影院购票系统（二）——uni-app移动应用开发

二、核心数据结构剖析seatData二维数组组件利用Vue的响应式数据模型，定义了seatData这个二维数组，用来表示9x14

阿常11·2025-03-06 09:57

限时疯抢！圈子论坛系统震撼出售，一键开启社交狂潮！

产品亮点：一键部署，快速上线无需复杂的技术操作，只需简单几步，即可快速搭建专属的论坛系统，节省时间和成本。多样化圈子功能支持创建多个兴趣圈子，用户可以根据自己的兴趣加入不同的社区，增强互动性

·2025-03-06 09:44

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

Ollama原生Api接口

**列出可用模型（ListModels）**4.**拉取模型（PullModel）**5.**删除模型（DeleteModel）**6.**模型信息（ModelInfo）**7.

小码农吗·2025-03-06 09:53

Zookeeper（89）Zookeeper的线性化写入是如何实现的？

这种一致性模型对于分布式系统的正确性至关重要。线性化写入的原理单一Leader：ZooKeeper通过选举机制确保在集群中只有一个Leader节点。所有的写请求都必须通过Leader进行处理。事务ID

辞暮尔尔-烟火年年·2025-03-06 09:53

聊聊Netty那些事儿之Reactor在Netty中的实现(创建篇)

本系列Netty源码解析文章基于4.1.56.Final版本在上篇文章《聊聊Netty那些事儿之从内核角度看IO模型》中我们花了大量的篇幅来从内核角度详细讲述了五种IO模型的演进过程以及ReactorIO

Java小海.·2025-03-06 09:52

职坐标AIGC课程实战项目深度解析

课程聚焦人工智能生成内容（AIGC）的核心技术链，涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块，通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践，强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力

职坐标在线·2025-03-06 09:21

深入理解 React.js：构建现代 Web 应用的核心技术

其组件化、声明式编程模型以及高效的虚拟DOM技术，使得开发者能够轻松构建高性能、可维护的Web应用。本文将深入探讨React.js的核心概念、优势以及如何在实际项目中应用。

布兰妮甜·2025-03-06 09:50

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