SVM分类模型第24页

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

它不仅影响开发效率，还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈，Ubuntu脱颖而出，成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。

金外飞176·2025-03-13 17:05

电机控制常见面试问题（五）

六.在电机控制中如何优化控制器的性能以提高效率一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法在电机控制中，非线性特征指系统或模型中存在无法用线性数学关系（如比例、叠加）描述的特性，偏离了理想模型

小雀丝·2025-03-13 17:05

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。

AI大模型learner·2025-03-13 17:33

【八股学习】面试问到JMM如何优雅回答？

1、Java是跨平台语言，需要自己提供内存模型来屏蔽硬件和系统的差异。2、JMM简化多线程编程（屏蔽底层设计可能导致的多线程问题）3、JMM抽象了线程和主内存之间的关系。

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:02

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。

UnknownBody·2025-03-13 16:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预

阿里云云原生·2025-03-13 16:29

SaaS+AI应用架构：业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统

SaaS+AI应用架构：业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统大家好，我是汤师爷~在SaaS与AI应用的演进过程中，合理的架构设计至关重要。

公众号-AI架构师汤师爷·2025-03-13 16:26

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

前言在机器学习的江湖中，分类算法纷繁复杂，各具特色。有的深不可测，犹如隐世高人的内功心法，让人望而却步；有的则像街头小贩，简单直接却也能精准解决问题。

星际编程喵·2025-03-13 15:49

第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

核心特点：多模型支持：无缝集成数百种专有/开源大模型（如GPT、Llama3、Mistral），支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力：提供Chatflow（对话类应用）和Workfl

释迦呼呼·2025-03-13 15:18

有哪些分类？

它有哪些分类？本文将为你详细解答。一、服务器是什么？服务器（Server）是一种为其他设备或程序（称为客户端）提供服务的计算机或软件系统。它可以是一台物理设备

·2025-03-13 15:13

大模型时代的数据智能新趋势｜章文嵩、蒋晓伟、李飞飞、张凯巅峰对谈

主论坛压轴的圆桌对话环节，AutoMQ联合创始人&首席战略官章文嵩、ProtonBase研究员蒋晓伟、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞、蚂蚁集团AI安全商业化总经理张凯围绕“大模型时代的数据智能新趋势

ProtonBase·2025-03-13 15:47

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

文章目录全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践本文概要整体架构流程一、引言二、具体思想点2.1智能测试用例生成2.2异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项

youngerwang·2025-03-13 14:14

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则：根据显卡架构选择CUDA版本（如NVIDIARTX50系列需CUDA12+，V100

百态老人·2025-03-13 14:43

使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4

背景如今InfluxDB已经更新到了2.x，InfluxDB1.x和2.x版本之间有几个主要的区别：数据模型：1.x：使用数据库和保留策略来组织数据。

Heartsuit·2025-03-13 14:12

【软考-架构】3.1、数据库概述-三级模式-设计-数据模型

✨资料&文章更新✨GitHub地址：https://github.com/tyronczt/system_architect文章目录数据库系统三级模式-两级映像数据库设计考试真题第一题第二题数据模型✨E-R

小天努力学java·2025-03-13 14:12

云原生边缘计算：分布式智能的最后一公里革命

引言：从集中式云到边缘计算的范式演进阿里云ENS覆盖3000边缘节点，腾讯云ECM支持5ms内就近接入，特斯拉每辆车部署轻量K8s管理AI模型。

桂月二二·2025-03-13 14:12

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

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·2025-03-13 14:11

分布式训练中的参数local_rank

在分布式训练中，我们常常需要确保某些操作（例如下载模型和词汇表）只由一个进程完成，以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释：loca

挨打且不服66·2025-03-13 13:09

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

使用Argostranslate模型进行翻译（python）

\Scripts\activate#macOS/Linuxsourcemyenv/bin/activate#安装argostranslatepipinstallargostranslate2.下载语言模型

一只小铁柱·2025-03-13 13:38

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AI大模型：教育行业的革新引擎

借助DeepSeek大模型，教师

AI360labs_atyun·2025-03-13 13:06

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含：数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型

LeeZhao@·2025-03-13 13:34

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数）然后通过loss.ba

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图

Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具

一.说明在模型量化过程中，经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型（这里以TensorRT为例）进行推理，往往需要一些处理工具，比如：拆分或者合并onnx；修改onnx中的量算子QuantizeLinear

天亮换季·2025-03-13 12:26

【Agent实战】RAG方式+结构化prompt（CoT）+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践（货物上架位置推荐助手）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-13 12:56

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

普通人怎么利用GPT赚钱之创建自动化工具

对于普通人来说，利用GPT（GenerativePre-trainedTransformer）这样的语言模型来创建自动化工具，并通过这些工具赚钱，已经成为一种切实可行的方法。

贫苦游商·2025-03-13 11:24

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

一、机器学习的整体框架（类比烹饪）假设你要做一道菜，机器学习的过程可以类比为：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜

Tometor·2025-03-13 11:53

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/

yuweififi·2025-03-13 11:49

深入解析Java虚拟机（JVM）：架构、内存管理与性能优化

##一、JVM核心架构解析###1.1类加载子系统-**双亲委派模型**：采用层级式加载机制，防止核

EvLast·2025-03-13 11:18

软著申请模版

软件著作权申请表模板‌markdownCopyCode‌**软件名称**‌：XXX（品牌/功能）系统V1.0（示例：智联校园活动管理系统V1.0/代码自动格式化助手V1.0）‌**分类号

yzx991013·2025-03-13 10:17

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

黑色RGB是什么

>>首先，用户可能对RGB颜色模型不太熟悉，或者需要确认在MATLAB中如何表示纯黑色。通常，RGB颜色模型中，纯黑色是(0,0,0)，但有时候在不同的软件或环

上海迪士尼35·2025-03-13 10:16

mybatisPlus多数据源方案

背景在微服务李娜一般一个服务只有一个数据源，但是在有的老项目或者一些特定场景需要多数据源链接不同的数据库，本文以mybatisPlus为基础给出解决方案多数据源场景分类情形一：项目启动就确定了情形一：一些

平原人·2025-03-13 10:15

【学习笔记】Python零基础入门

目录前言一、Python优势二、Python解释器安装三、变量和数据类型1.驼峰式命名习惯2.变量命名规则3.基本操作符4.数据类型分类5.字符串格式化6.类型转换函数7.列表8.元组9.字典四、选择和循环控制结构

疯语小咖·2025-03-13 10:42

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2

LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台

夏末之花·2025-03-13 10:38

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的

herosunly·2025-03-13 09:36

推荐频道

SVM分类模型