Pytorch训练技巧

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

——BP算法：作为一种监督学习算法，训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重，使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化，找到最佳结果。
走在考研路上·2025-03-06 10:29

双指针技巧

通俗解释双指针技巧是一种在数组、链表等线性数据结构中非常实用的算法策略。它通过使用两个指针在数据结构上按一定规则移动，来高效地解决各种问题。
阿图灵·2025-03-06 10:29

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

本文将深入探讨Python在机器学习和数据分析领域的应用，涵盖机器学习基础概念、Pandas库的使用技巧、数据分析实
CodeJourney.·2025-03-06 09:54

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

Scrum中文网学员分享 | AI/AIGC产品经理实战训练营学习心得

公司邀请了Scrum中文网AI/AIGC产品专家给我们分享了AI/AIGC产品经理实战课程。参加这次AI/AIGC产品经理课程，让我收获颇丰，对AI/AIGC领域有了更为全面和深入的理解，为我在这个快速发展的行业中前行提供了有力的支撑。课程开篇便对现代AI/AIGC的发展现状和趋势进行了详细剖析。在了解到社会面临的诸多挑战后，我深刻认识到AI和AIGC技术在各行业潜在的巨大变革力量。通过小组讨论不
豆瓣如意·2025-03-06 08:49

AI语言模型的技术之争：DeepSeek与ChatGPT的架构与训练揭秘

博客目录第一章：DeepSeek与ChatGPT的基础概述1.1DeepSeek简介1.2ChatGPT简介第二章：模型架构对比2.1Transformer架构：核心相似性2.2模型规模与参数第三章：训练方法与技术
m0_74825466·2025-03-06 06:29

基于深度学习的田间杂草检测系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLO模型进行目标检测，包含数据集准备、模型训练、用户界面设计及系统实现。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-06 06:28

大模型（LLM）的若干科普之问（七）：如何隔离LLM微调结果？

一、微调大模型LLM的微调是指在预训练好的大型语言模型基础上，通过特定任务的数据进行进一步训练，以提升模型在该任务上的性能。
人工干智能·2025-03-06 04:12

20250303-代码笔记-train_n100

MachineEnvironmentConfig2.PathConfig3.Imports4.Parameters环境参数(`env_params`):模型参数(model_params):优化器参数(`optimizer_params`):训练器参数
唐小旭·2025-03-06 03:06

[Machine Learning] K-means算法

HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用

Python深度学习实践：神经网络在异常检测中的应用关键词：深度学习，神经网络，异常检测，Python，TensorFlow，PyTorch，模型优化，实战案例摘要：本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用
AI天才研究院·2025-03-06 01:53

INA(In-Network Aggregation)技术

In-NetworkAggregation（网络内聚合）是大模型分布式训练或推理中优化通信效率的一种技术，核心思想是在网络传输路径中直接完成数据聚合，而非依赖终端节点处理，从而降低通信开销、提升整体效率
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-06 01:22

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 （pytorch实现）

一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。
lczdyx·2025-03-06 01:51

深度解析RocketMQ核心机制：CommitLog存储与DLedger选举算法

CommitLog存储与DLedger选举算法编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧
千里码！·2025-03-06 01:15

深度学习突破：LLaMA-MoE模型的高效训练策略

在人工智能领域，大模型（LLM）的崛起带来了前所未有的进步，但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题，Mixture-of-Expert（MoE）模型架构应运而生，而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型，它通过将LLaMA的前馈网络（FFNs）划分为稀疏专家，并为每层专家插入top-K个门，从而显著减小模
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-03-06 01:44

深入解析/etc/hosts.allow与 /etc/hosts.deny：灵活控制 Linux 网络访问权限

匹配规则配置语法详解配置示例允许特定IP访问SSH服务拒绝整个子网访问FTP服务允许内网，拒绝外网记录非法访问尝试注意事项高级配置与技巧允许特定IP地址访问服务拒绝某个网段的
XMYX-0·2025-03-06 00:13

深入解析Java线程模型：从BIO到NIO的性能跃迁之路

线程模型：从BIO到NIO的性能跃迁之路编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek使用技巧
千里码！·2025-03-06 00:38

Serilog.NET 中的日志使用技巧

本文将介绍一些在Serilog.NET中使用日志的技巧，并提供相应的C#示例代码。1.基本配置首先，你需要在项目中安装Serilog包。你可以通过NuGet包管理器来安装它：Install-
dotNET跨平台·2025-03-05 23:03

22.代码随想录算法训练营第二十二天|77. 组合，216. 组合总和 III，17. 电话号码的字母组合

22.代码随想录算法训练营第二十二天|77.组合，216.组合总和III，17.电话号码的字母组合回溯法的模板voidbacktracking(参数){if(终止条件){存放结果;return;}for
白鹭鸣鸣！·2025-03-05 22:56

一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力

“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进
金融街小单纯·2025-03-05 22:51

代码随想录算法训练营 | 图论 | DFS

98.所有可达路径//DFS#includeusingnamespacestd;vector>result;vectorpath;voiddfs(constvector>&graph,inti,inttarget){if(i==target){result.push_back(path);return;}for(intnums:graph[i]){path.push_back(nums);dfs(
jcc_newszu·2025-03-05 21:16

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

kNN算法：对红酒数据进行分类

train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据
阿拉保·2025-03-05 20:07

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。
小赖同学啊·2025-03-05 19:05

FastAPI 路径参数完全指南：从基础到高级校验实战 [特殊字符]

通过详细的代码示例、课后测验和常见错误解决方案，帮助初学者快速掌握FastAPI路径参数的使用技巧。您将学习到如何通过类型转换、正则表达式和自定义校验器
qcidyu·2025-03-05 19:01

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。
衣衣困·2025-03-05 18:59

Linux命令行使用技巧

关于虚拟机：虚拟机管理：westos-vmctlcreatewestos创建虚拟机westoswestos-vmctlstartwestos开启虚拟机westos-vmctlviewwestos显示虚拟机westos-vmctlpoweroffwestos关闭虚拟机如何解决虚拟机问题：在虚拟机westos里，破坏系统：超级用户root登录，1.什么是Linux？linux是指Linux内核（系统的
万贯·2025-03-05 17:17

Linux-Vim使用技巧

Vim使用技巧导入命令执行结果:r!命令将文件内容导入到光标所在位置:r文件名查找命令所在位置!which命令名将命令执行结果导入当前文件中:r!
HYT-TYH·2025-03-05 17:07

UniApp设备适配

以下是UniApp设备适配的主要策略和技巧：1.使用自适应单位rpx（ResponsivePixel）：定义：rpx是UniApp提供的自适应单位，1rpx等于屏幕宽
·2025-03-05 16:49

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境
奇华智能·2025-03-05 16:30

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求
richenlin·2025-03-05 15:56

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-03-05 15:24

【考研说】2025年研考上岸复试指南（地理学/测绘/遥感等）

（1）不了解所报学校复试的专业课方面侧重点是哪些；（2）需要准备哪些方面的复试技巧，更加从容展现；（3）要不要考虑提前联系
小火苗GIS·2025-03-05 14:15

Vue3 TransitionGroup组件深入解析：结合Element Plus实践指南

本文将通过ElementPlus等流行UI库的实战案例，深入剖析TransitionGroup的应用技巧。
念九_ysl·2025-03-05 14:14

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练本文是XGBoost系列的第四篇，聚焦参数调优与模型训练实战，从参数分类到调优技巧，结合代码示例解析核心方法。
什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

JDBC中日期时间的处理技巧

Java中用类java.util.Date对日期/时间做了封装，此类提供了对年、月、日、时、分、秒、毫秒以及时区的控制方法，同时也提供一些工具方法，比如日期/时间的比较，前后判断等。java.util.Date中采用一个long型的数来保存日期/时间，它表示从格林威治时间1970年1月1日00点00分00秒至今的毫秒数。JDBC中，在这个类的基础之上扩展了3个类：java.sql.Date,jav
CptainLee·2025-03-05 14:11

【HTML学习笔记基础篇】

HTML1.2HTML文档的基本结构二、HTML基础标签2.1标题标签2.2段落标签2.3换行标签2.4链接标签2.6列表标签2.7表格标签三、HTML进阶知识3.1行级元素与块级元素3.3语义化标签四、开发工具与技巧
努力的小好·2025-03-05 13:37

这5个技巧让你少写80%的代码

**本文将分享我的踩坑经验、5个核心技巧，以及
阿三0404·2025-03-05 13:32

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部
十小大·2025-03-05 13:01

大模型训练内存预估计算方法

方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion（十亿）,因此，671B模型指拥有
junjunzai123·2025-03-05 13:29

零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！

GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo
大模型微调实战·2025-03-05 12:27

曝罗永浩挖走小米前50号员工要做AIOS；谷歌呼吁美国政府不要拆分公司；Copilot+PC能本地运行DeepSeek|极客头条

AAAI2025杰出论文奖出炉，南大周志华团队获奖字节跳动以约3150亿美元估值启动新一轮股票回购计划消息称vivoOS部门新成立AI领域，大模型训练重心向端侧转移为“AIOS”招兵买马：消息称罗永浩挖来小
极客日报·2025-03-05 12:55

DeepSeek 各版本的区别

训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒
dushky·2025-03-05 12:25

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习
·2025-03-05 11:10

151、Python数据处理利器：深入探秘插值与拟合技巧

Python开发之数值积分与微分：数值计算的基本方法数值积分与微分是计算机科学和工程领域中非常常见的计算任务。在这篇文章中，我们将学习Python中用于数值积分与微分的几种基本方法，并探讨它们在实际应用场景中的应用。数值积分数值积分是求解函数在某一区间上累积量的过程。在日常生活中，数值积分可以看作是计算商品的总价，当你购买多个商品时，你需要计算出每个商品的价格并将其相加，得到最终的总价。梯形法则梯
多多的编程笔记·2025-03-05 11:49

外贸报价客户不回复怎么办？分阶段跟进策略解析+智能工具助力

本文提供几个实战技巧，并分享如何借助ZohoBooks智能工具提升跟进效率，助力订单转化。
·2025-03-05 11:35

SEO新手操作实战精要

首先建立SEO基础工具库，涵盖关键词挖掘、流量分析及竞争监测三类必备系统；其次聚焦站内优化黄金框架，详解标题（Title）、描述（Description）、关键词（Keywords）的权重配比与语义关联技巧
老陈头聊SEO·2025-03-05 11:16

小白进阶高手：使用Flink开发实时数仓的经验与技巧（理论结合超多实例）

本文将结合实际开发经验，深入探讨如何利用Flink构建高效的实时数仓，包括系统架构、开发技巧和常见问题的解决方法。
大模型大数据攻城狮·2025-03-05 11:43

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
荣正青·2025-03-05 10:42

Redis 脚本：高效数据管理的利器

本文将深入探讨Redis脚本的应用场景、编写技巧以及在实际开发中的重要性。Redis脚本概述什么是Redis脚本？Redis脚本是一种允许用户在Redis服务器上执行复杂操作的编程语言。
froginwe11·2025-03-05 10:12
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