R机器学习第11页

一文搞定多种Deepseek R1 部署方法，总有一款适合你

一、前言最近AI圈子里可是热闹非凡，DeepseekR1就像一颗横空出世的超级新星，瞬间点燃了整个科技圈的热情！从1月20日开源至今，短短十几天，DeepseekR1不仅在全球范围内引发了热议，还让硅谷的巨头们也坐不住了。DeepSeekR1的“开挂”表现DeepseekR1的性能简直可以用“惊艳”来形容。它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1，而且训练成本仅

sznormal·2025-02-11 04:21

DeepSeek R1为什么能

#*********************************************#DeepSeekR1的创新点在于它通过自我探索和试错来学习，而不是依赖别人给的标准答案，这不仅节省了成本，还让模型变得更聪明、更灵活。DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee

森焱森·2025-02-11 03:48

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

算法设计-二分查找（C++)

includeusingnamespacestd;intBinarySearch(intarr[],intx,intsize){intl=0;intr=size-1;intm=0;while(lx){r=

minaMoonGirl·2025-02-11 00:49

不同操作系统浏览器强制刷新快捷键是什么

不同操作系统和浏览器中，强制刷新页面以忽略缓存的快捷键如下：Windows和Linux系统常规刷新:F5或Ctrl+R强制刷新(清除缓存重新加载):Ctrl+Shift+R或Shift+F5Windows

今天学点啥6·2025-02-11 00:49

BUUCTF Crypto题目记录

Url编码%66%6c%61%67%7b%61%6e%64%20%31%3d%31%7dflag{and1=1}看我回旋踢synt{5pq1004q-86n5-46q8-o720-oro5on0417r1

Vigorousy·2025-02-11 00:49

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

pow函数计算结果精度不一致

ndk-r10c升级到r16之后发现r10c下面的pow函数和r16下面的pow函数计算结果的精度不一致和r16下面的powl计算结果精度是一致的。具体原因还未探究，暂时记下，后面再研究。

jjinglover·2025-02-10 22:39

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

KMeans聚类实战1

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns#读取iris数据集iris=pd.read_csv(r'

浊酒南街·2025-02-10 22:34

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

【算法】【前缀和】acwing算法基础 795. 前缀和

接下来再输入m个询问，每个询问输入一对l,r。对于每个询问，输出原序列中从第l个数到第r个数的和。输入格式第一行包含两个整数n和m。第二行包含n个整数，表示整数数列。

柠石榴·2025-02-10 21:28

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows常用的网络命令

方法一：徽标键+r打开运行窗口，输入cmd即可打开。方法二：徽标键+s打开搜索窗口，输入cmd即可打开。方法三：右击开始菜单点击运行，输入cmd即可打开。徽标键是那个按键？

剁椒鱼头没剁椒·2025-02-10 20:56

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

Spring Boot 整合 RabbitMQ：手动 ACK 与 QoS 配置详解

本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中通过application.properties配置文件来配置R

AllenBright·2025-02-10 20:25

二阶RC滤波器截止频率计算

f_c=1/(2∗π∗√(R1∗R2∗C1*C2)),其中R1、R2为电阻，C1,C2为电容。

LaoZhangGong123·2025-02-10 19:49

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Ruby语言的网络编程

1.R

ByteBlossom666·2025-02-10 18:12

统信系统本地化部署DeepSeek R1 的极简指南，轻松上手！

步骤2：安装DeepSeekR1模型输入命令，ollamarundeepseek-r1步骤3：启

至简老司机·2025-02-10 18:10

31.你是怎么处理vue项目中的错误的？

后端接口错误代码中本身逻辑错误二、如何处理后端接口错误通过axios的interceptor实现网络请求的response先进行一层拦截apiClient.interceptors.response.use( r

kleinBlue.·2025-02-10 18:06

neo4j-启动运行neo4j并登录网页

目录进入命令提示符启动neo4j访问neo4j网页版进入命令提示符按win+r,并输入cmd，回车启动neo4j输入下面的命令并回车neo4j.batconsole出现下图场景，说明启动成功了访问neo4j

Gratitute_林腾·2025-02-10 16:25

kotlin作用域函数run、let、apply、with、also的区别和使用

一、run方法函数签名：T.run(block:T.()->R)，这里的T是接收者类型，R是返回值类型。它接收一个lambda表达式作为参数，在lambda表达式中可以访问接收者对象，并返回一个结果。

Android_阿拉拉·2025-02-10 16:23

2025最新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。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

荣耀已接入DeepSeek-R1，荣耀手机系统版本MagicOS8.0及以上用户可用

2025年2月8日，荣耀正式接入DeepSeek-R1，荣耀手机系统版本MagicOS8.0及以上用户，将YOYO助理升级到80.0.1.503版本及以上即可体验。

2501_90444774·2025-02-10 14:10

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。

MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

罗德与施瓦茨OSP220,OSP230开放式开关/射频开关/继电器测试

罗德与施瓦茨OSP220,OSP230开放式开关/射频开关/继电器测试R&S®OSP开放式切换及控制平台适用于射频开关和控制任务的模块化解决方案主要特点模块化、可靠、经济高效紧凑、安全、灵活强大的控制和射频继电器模块

tan_13510075188·2025-02-10 12:22

华为云 + 硅基流动搭建满血版 Deepseek-R1 部署指南

近期，DeepSeek-R1开源后在全球范围内引发了广泛关注，众多开发者和用户都对其强大的性能表现出浓厚兴趣。

Vincent_Han·2025-02-10 12:20

【薅羊毛】硅基流动免费增送2000Mtoken

硅基流动模型广场，还有SiliconCloud首发上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek-V3、DeepSeek-R1邀请码：wW2pbcJV邀请链接：https://cloud.siliconflow.cn

Think Spatial 空间思维·2025-02-10 12:48

硅基流动与华为云联合推出基于昇腾云的DeepSeek R1&；V3推理服务

DeepSeek-R1开源后引发全球用户和开发者关注。经过硅基流动和华为云团队连日攻坚，现在，双方联合首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeekR1/V3推理服务。

光锥智能·2025-02-10 12:14

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

自动驾驶新风口：DeepSeek-R1 的“车端革命”

今年过年DeepSeek-R1模型的推出，震惊了中外各方，关于DeepSeek可以点击之前文章《[什么是DeepSeek？为什么它会颠覆人工智能领域？]了解。

大模型入门学习·2025-02-10 07:30

数据库第六章：索引及执行计划

索引的分类(算法)**B树默认使用的索引类型(原型：平衡二叉树算法)R树HashFullTextGIS索引BTREE索引算法演变(了解)***B-叶子节点无水平指针B+叶子节点有水平指针，可以方便范围查询

琴剑诗酒·2025-02-10 06:22

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

实验 |利用ENSP做了一个关于OSPFv2 7转5

实验|利用ENSP做了一个关于OSPFv27转51、拓扑图2、设备配置R3配置：routerid3.3.3.3interfaceGigabitEthernet0/0/0ipaddress10.1.23.3255.255.255.0interfaceGigabitEthernet0

潇洒小翔哥·2025-02-10 04:34

Packet Tracer – 在单区域中配置 OSPFv2

拓扑：地址分配表设备接口IP地址子网掩码默认网关R1G0/0172.16.1.1255.255.255.0不适用S0/0/0172.16.3.1255.255.255.252不适用S0/0/1192.168.10.5255.255.255.252

求求老板快送饭饭·2025-02-10 04:34

配置OSPFv3引入外部路由及路由过滤实验

配置OSPFv3引入外部路由及路由过滤实验实验拓扑：实验内容：在R1、R2、R3、R4和R5上启用OSPFv3路由协议。

‭钉子拉里·2025-02-10 04:02

Ensembl ID转Gene Symbol

生物信息中EnsemblID转换为GeneSymbolTCGA数据库该方法比较简单，无需安装过多的包，因为安装了几个包显示和R版本不兼容，浪费很多时间，最后用这个包成功将Ensemble转换成IDR：#

Red Red·2025-02-10 03:25

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

深度解析：归并排序 vs 快速排序 vs 堆排序

合并过程是算法的核心操作2.关键步骤分解defmerge_sort(arr):iflen(arr)>1:#递归终止条件mid=len(arr)//2L=arr[:mid]#时间复杂度O(n)的空间消耗来源R=

你把貂蝉藏哪了·2025-02-10 03:25

第七章 Python编程基础——文件操作与异常处理详解

翻开本子看内容写文件→在本子上写字保存文件→合上本子放回书架文件操作三步曲打开文件→拿到笔记本读写内容→读或写内容关闭文件→放回笔记本（防止丢失数据）️基础操作代码示例读取文件内容#打开文件（默认模式为'r'

你把貂蝉藏哪了·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

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