Windows训练YOLOv4 第14页

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

Python字体处理工具FontTools教程与实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细解析了Python字体处理工具FontTools库及其WindowsAMD64平台上的使用方法。

聚合收藏·2025-03-01 19:21

【学习】电脑上有多个GPU，命令行指定GPU进行训练。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1假设要使用第二个GPU进行训练。CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

超好的小白·2025-03-01 19:18

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

python的pip如何升级

在Windows系统中，可以通过按下Win+R键，然后输入"cmd"来打开命令提示符；在Mac或Linux系统中，可以直接打开终端。检查当前pip版本。

一代码动乾坤·2025-03-01 18:13

HW基线检查

windows，Linux的敏感文件Windows系统：C:\boot.ini//查看系统版本C:\windows\system32\SAM//账号密码文件C:\windows\php.ini//php

kui954·2025-03-01 17:39

图像识别-pytorch

模型可以是预训练的，也可以自己搭建。损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

搜索赋能：大型语言模型的知识增强与智能提升

听吉米讲故事·2025-03-01 17:36

电脑开机黑屏无法进入桌面的常见解决方法

方法一：重启Windows资源管理器打开任务管理器当电脑开机后遇到黑屏问题时，可以尝试按下键盘上的Ctrl+Shift+ESC组合键，打开任务管理器。任务管理器是Windows系

mmoo_python·2025-03-01 16:32

windows电脑开机无法进入桌面(黑屏)解决办法

问题：电脑开机后，可以出现输入密码界面，输入密码后或无需密码的，点击登录后进入桌面黑屏没有反应解决：1、重启电脑，重启过程中连按F8或者连按F112、出现选择界面，选择进入安全模式或最后一次系统设置，进入即可3、如果是比较老旧的电脑，可能连按F11试试，有可能就能解决

拄杖忙学轻声码·2025-03-01 16:31

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

引言在千亿级大模型训练领域，计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。

探熵科技·2025-03-01 15:19

Eclipse极速安装指南：3分钟掌握Java开发环境

✅跨平台神器：Windows/Mac/Linux全支持✅免费开源：IBM开发，全球开发者共同维护✅插件生态强大：支持Java/Python/C++等20+语言✅智能代码提示：媲美IDEA的代码补全能力️

三流搬砖艺术家·2025-03-01 14:18

Windows上使用go-ios实现iOS17自动化

前言在Windows上运行iOS的自动化，tidevice对于iOS17以上并不支持，原因是iOS17引入新通信协议‌RemoteXPC+QUIC‌，改变了XCUITest的启动方式。

北条苒茗殇·2025-03-01 14:48

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术

那年一路北·2025-03-01 14:16

Anaconda的详细配置过程（附图）

Anaconda是跨平台的，有Windows、macOS、Linux版本，博主这里以W

椰卤工程师·2025-03-01 14:16

WPS office根目录在哪?_WPS加载项深入开发代码解析-2

ribbon是什么Ribbon是一种以面板及标签页为架构的用户界面，原先出现在MicrosoftOffice2007后续版本的Word、Excel和PowerPoint等组件中，后来也被运用到Windows7

weixin_39942726·2025-03-01 14:45

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估

他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。

jarreyer·2025-03-01 14:15

使用VSCode搭建Ruby on Rails集成开发环境

目录背景选择插件配置插件背景在windows平台下开发RubyonRails，之前使用的IDE是Rubymine，但是发现激活码失效了，于是怀着折腾的心思在VSCode上搭建一下RubyonRails集成开发环境

fredricen·2025-03-01 13:41

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。

NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

Meta：基于数据关系的LLM高效预训练

标题：Data-EfficientPretrainingwithGroup-LevelDataInfluenceModeling来源：arXiv,2502.14709摘要数据高效的预训练已显示出提高缩放定律的巨大潜力

大模型任我行·2025-03-01 12:37

使用Docker一键部署Blossom笔记软件

客户端：支持Windows端和ARM架构的Mac端，以及作为网页端部署。移动端：响应式网页移动端，主要为移动端设计，同时也作为博客供所有人访问。服务端：服务端支持在Docker中进行部署。

Roc-xb·2025-03-01 12:04

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

npm : 无法加载文件 D:\Program Files\nodejs\npm.ps1

问题：npm:无法加载文件D:\ProgramFiles\nodejs\npm.ps1这个错误表明尝试在Windows系统上运行npm脚本时遇到了问题。

追梦-少年·2025-03-01 11:55

Windows安装Rust环境（详细教程）

一、安装mingw64(C语言环境)Rust默认使用的C语言依赖VisualStudio，但该工具占用空间大安装也较为麻烦，可以选用轻便的mingw64包。1.1安装地址(1)下载地址1-GitHub：Releases·niXman/mingw-builds-binaries·GitHub(2)下载地址2-WinLibs：WinLibs-GCC+MinGW-w64compilerforWindow

m0_74825466·2025-03-01 11:53

Windows和AD域提权枚举脚本及工具介绍

在Windows和ActiveDirectory(AD)域环境中，权限提升和枚举是渗透测试的关键部分。为了有效进行这些操作，使用特定的工具和脚本可以帮助你识别和利用系统中的漏洞。

vortex5·2025-03-01 10:18

FFmpeg av_read_frame 和iOS系统提供的 AVAudioRecorder 实现音频录制的区别

跨平台性：FFmpeg是跨平台的，可以在macOS、Linux、Windows等多个平台上运行。依赖性：需要集成FFmp

陈皮话梅糖@·2025-03-01 10:13

最详细的Windows下安装node.js 和 npm大全

说明Node.js®是一个免费、开源、跨平台的JavaScript运行时环境,它让开发人员能够创建服务器Web应用、命令行工具和脚本。NPM的全称是NodePackageManager，是一个NodeJS包管理和分发工具，已经成为了非官方的发布Node模块（包）的标准。2020年3月17日，Github宣布收购npm，GitHub现在已经保证npm将永远免费。安装时一般要选择LTS版本，也就是长期

i建模·2025-03-01 10:12

全面解析：如何查找电脑的局域网与公网IP地址‌

在Windows和Mac系统中，查找局域IP地址的方法略有不

hgdlip·2025-03-01 09:05

代码随想录算法训练营day47（0215）

开始单调栈，我记得这个第一题我某次笔试就遇到过1.每日温度题目739.每日温度给定一个整数数组temperatures，表示每天的温度，返回一个数组answer，其中answer[i]是指对于第i天，下一个更高温度出现在几天后。如果气温在这之后都不会升高，请在该位置用0来代替。示例1:输入:temperatures=[73,74,75,71,69,72,76,73]输出: [1,1,4,2,1,1

Lazy.land·2025-03-01 08:00

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本

乔大将军·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

Ubuntu+GPU+python编程环境

(1)Ubuntu系统这次安装Ubuntu的时候，最新版本是20.04，当然要安装最新的了，不过由于要对双系统作出分区安排，还是花了一些时间整理windows下的资料，腾出干净的空间出来。然

liwenkaitop·2025-03-01 07:25

golang安装与使用

目录环境准备windows安装环境配置GoModulesgo命令行工具gomod命令行工具开发工具go语法基础数据类型字符串类型数组和切片映射类型（字典）结构体与接口常量枚举指针环境准备windows安装下载地址

燎原君·2025-03-01 07:25

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数

我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书

还没入门的大菜狗·2025-03-01 07:21

Golang概述

二、开发环境搭建SDK安装Windows：下载对应版本（3

BUG 劝退师·2025-03-01 07:20

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

机器幻觉指的是人工智能模型在处理信息时，做出错误的、非理性的判断或预测，这种现象往往源于模型在训练数据中的偏差、不完全信息或过度依赖某些特定模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

ubuntu 安全策略(等保)

windows三个帐号屏保设置组策略,密码超时次数/审计记录；linux应具有登录失败处理功能，应配置并启用结束会话、限制非法登录次数和当登录连接超时自动退出等相关措施。

Henry_Wu001·2025-03-01 06:14

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠

~啥也不会~·2025-03-01 06:12

Windows对比MacOS

Windows对比MacOS文章目录Windows对比MacOS1-环境变量1-Windows添加环境变量示例步骤1：打开环境变量设置窗口步骤2：添加系统环境变量2-Mac系统添加环境变量示例步骤1：打开终端步骤

坐吃山猪·2025-03-01 06:10

Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析

目录核心功能安装指南Linux/macOSWindows进阶特性管理与安全生态系统集成持续更新核心功能️交互体验类ChatGPT界面:提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应

·2025-03-01 06:17

如何使用rust开发gui

在这些GUI库中，GTK和Qt在Linux上都很流行，而wxWidgets在Windows和MacOS上很流行。这意味着你可以使用这些库开发跨平台的GUI程

Jay星晴·2025-03-01 04:30

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

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