YOLO训练第17页

Python_day38Dataset和Dataloader类

DAY38在遇到大规模数据集时，显存常常无法一次性存储所有数据，所以需要使用分批训练的方法。

且慢.589·2025-06-24 06:46

1524 - BMI

题目描述小Ｘ经过刻苦训练获得了NOIP的国一，并参加了NOI，获得了保送资格，被保送到南都大学学习，进入大学以后，小Ｘ觉得中学编程太辛苦了，应该好好犒劳一下自己，刚好南都大学周边美食如云，吃不胜吃，小Ｘ

寒燕舞·2025-06-24 05:10

基于通义大模型的智能客服系统构建实战：从模型微调到API部署

文章面向具备Python和深度学习基础的开发者，重点解决以下核心问题：如何针对客服场景准备和优化训练数据？如何高效微调通义大模型以适配特定业务需求？如何解决大模型部署中的延迟和并发挑战？如何构

大熊计算机·2025-06-24 04:35

深度学习--一个分类的例子

说明：本文会实现自定义模型实现对MINIST数据集的训练，训练完之后还会使用测试集进行测试。所依托的训练集和测试集都是由datasets.MNIST获取到的。

惊讶的猫·2025-06-24 04:35

C语言课程训练系统题-一维数组

C语言课程训练系统题-一维数组1.创建并输出一个一维数组（含20个元素），数组元素的值分别是下标的3倍多22.输入10个数，找出其中最小和最大的数及其位置3.输入10个数，找出最大的数及其位置4.编写程序计算一个包含

pitepa·2025-06-24 04:33

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

1.概述实时目标检测已成为许多实际应用的关键，而Ultralytics的YOLO（YouOnlyLookOnce）系列一直是最先进的模型系列，在速度和准确率之间实现了稳健的平衡。

发呆小天才O.o·2025-06-24 03:57

教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践

教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践关键词：私有化部署、知识蒸馏、教师模型、学生模型、协同蒸馏、蒸馏训练、边缘部署、模型压缩、国产大模型、自监督微调摘要：随着国产大模型在企业私有化环境中的广泛部署

观熵·2025-06-24 03:25

洛谷 P3953 [NOIP2017 提高组] 逛公园

开始刷题单啦~，这部分的洛谷好题作为个人训练记录和以后复习用，有兴趣的可以一起做做题目链接：P3953[NOIP2017提高组]逛公园题意都是中文就不翻译了题解：这是一道记忆化+搜索的题目，我们可以先用迪杰斯特拉求出每个点距离起点

11011b·2025-06-24 00:10

TensorFlow：深度学习基础设施的架构哲学与工程实践革新

：从静态图到动态执行的深度架构剖析1.1静态计算图的编译优化体系1.2动态图模式的实现原理1.3混合执行模式的编译原理二、张量计算引擎的深度架构解析2.1运行时核心组件2.2计算图优化技术2.3分布式训练架构三

双囍菜菜·2025-06-23 23:35

15.1 LangChain多轮对话训练实战：打造高自然度语言学习Agent的三大核心技术

LanguageMentorAgent对话训练功能设计与实现：日常对话提示工程关键词：对话式Agent设计，日常对话模拟，多轮提示工程，上下文管理，LangChain应用1.日常对话训练的技术挑战与设计思路日常对话训练需要解决三大核心问题

少林码僧·2025-06-23 23:05

深度学习Day-38：Pytorch文本分类入门

本文为：[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]任务：了解文本分类的基本流程学习常用数据清洗方法学习如何使用jieba实现英文分词学习如何构建文本向量1.前期准备

Point__Nemo·2025-06-23 22:55

30天pytorch从入门到熟练（day1）

其目标在于通过全流程自研方式，深入理解模型构建、训练优化、推理部署的关键技术环节。

·2025-06-23 22:53

【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task02 YOLO系列发展线

系列文章目录`文章目录系列文章目录前言V1-2015-JosephRedmonV2-2016-JosephRedmonV3-2018-JosephRedmonYOLO之父的退出V4-202004-Chien-YaoWangV5

来两个炸鸡腿·2025-06-23 22:21

基于YOLOv11的实时人脸表情识别系统（附完整资源 + PyQt5界面 + 训练代码）

本文将详细介绍一个基于YOLOv11的人脸表情识别系统，该系统不仅能够实现实时人脸检测，还能准确识别多种表情状态，具有广泛的应用前景。

霜天红叶·2025-06-23 20:40

python二维码识别读取_python+opencv检测图片中二维码

失败的尝试--opencv训练大法不感兴趣的可跳过不看！解释：原文作者是训练检测舌头。。

weixin_39875832·2025-06-23 18:28

【PyTorch项目实战】CycleGAN：无需成对训练样本，支持跨领域图像风格迁移

文章目录一、风格迁移模型1、发展时间线2、分类与优缺点3、选择建议4、HuggingFaceDemo（instruct-pix2pix）——在线测试二、论文简读（1）FastStyleTransfer（快速风格迁移，Johnsonetal.,2016）1、原理概述2、特点与优势3、局限性（2）AdaIN（自适应实例规范化，Huang&Belongie,2017）1、原理概述2、特点与优势3、局限性

胖墩会武术·2025-06-23 16:13

写给大模型新人的经验：刷到少走三年弯路！

今天这篇文章，我不打算讲那些泛泛而谈的大模型原理，我就站在一个“老转行人+老程序员+老训练营主理人”的角度，跟你聊聊：

AI劳模·2025-06-23 16:10

DAY 39 图像数据与显存

blog.csdn.net/weixin_45655710知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业

·2025-06-23 14:31

蓝桥杯历届真题 # 训练士兵(JAVA,C++)

文章目录题目解读[蓝桥杯2024省A]训练士兵题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示思路完整代码参考题目解读原题链接[蓝桥杯2024省A]训练士兵题目描述在蓝桥王国中，有nnn名士兵

旧物有情·2025-06-23 14:30

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

2025-微调 Qwen3 实战教程

一、概述unsloth微调Qwen3模型提供显著优势：训练速度提高2倍，VRAM使用减少70%，支持8倍长的上下文。Qwen3–30B-A3B仅需17.5GBVRAM即可运行。

·2025-06-23 12:17

【RAG优化】深度解析开源项目MinerU：从PDF解析到多模态理解的工业级解决方案

项目始于大模型预训练数据清洗需求，现已成为支持多模态文档理解的工业级解决方案。

kakaZhui·2025-06-23 11:43

二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程：从格式规范到高质量数据集构建

二、数据工程核心架构图原始数据数据格式规范Alpaca格式多模态格式自定义格式规范数据清洗增强相似度去重噪声过滤合成数据生成优质数据注册验证数据集注册格式校验质量评估训练

陈奕昆·2025-06-23 11:40

LLaMA-Factory多模态训练：从文本到图像的综合应用

摘要本文深入探讨了LLaMA-Factory框架中的多模态训练技术。从基础的文本-图像对齐到复杂的多模态理解，全面介绍了如何利用LLaMA-Factory进行多模态模型的训练和优化。

CarlowZJ·2025-06-23 11:40

【LLaMA-Factory 实战系列】一、数据准备篇 - 从文本到多模态的完整流程

从文本到多模态的完整流程1.引言2.LLaMA-Factory数据格式概述2.1Alpaca格式2.2ShareGPT格式3.文本数据准备3.1Alpaca格式示例3.2ShareGPT格式示例3.3预训练数据格式

Zhijun.li@Studio·2025-06-23 11:08

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用1.Non-Local模块概述Non-Local模块是一种用于捕捉长距离依赖关系的注意力机制。

路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

AI人工智能领域神经网络的云计算集成应用

AI人工智能领域神经网络的云计算集成应用关键词：神经网络、云计算、AI集成、分布式训练、模型部署、弹性计算、深度学习摘要：本文深入探讨了神经网络在云计算环境中的集成应用，从基础概念到实际部署，全面分析了云计算如何赋能

AI大模型应用实战·2025-06-23 10:32

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库

若北辰·2025-06-23 09:29

BERT模型微调全攻略：从数据准备到模型部署

BERT模型微调全攻略：从数据准备到模型部署关键词：BERT模型、模型微调、数据准备、模型训练、模型部署摘要：本文全面介绍了BERT模型微调的整个流程，从数据准备开始，逐步讲解了数据预处理、模型训练以及最终的模型部署等关键步骤

AI智能探索者·2025-06-23 09:28

基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

的回归预测文章目录基于沙猫群算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于沙猫群算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快

智能算法研学社（Jack旭）·2025-06-23 09:27

基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

的回归预测文章目录基于战争策略算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测1.RELM原理2.预测问题求解3.基于战争策略算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快

·2025-06-23 09:27

DeepSeek已经落后？客观评价与深度解读爆火的DeepSeek V3大模型的性能与参数。

它似乎在训练效率和成本上具有优势，训练成本仅为600万美元，远低于GPT-4的1亿美元。一个意想不到的细节是，尽管模型参数高达6710亿，但通过MoE架构，每token只激活

AI老李·2025-06-23 09:55

TensorFlow 安装与 GPU 驱动兼容（h800）

特殊注意事项PyCharm和终端环境变量设置方法测试GPU是否可用的Python脚本#使用TensorFlow2.13在NVIDIAH800上启用GPU加速完整指南在使用TensorFlow进行深度学习训练时

weixin_44719529·2025-06-23 07:17

利用ms-swift微调LLaVA-OneVision

利用ms-swift微调LLaVA-OneVision资料合集环境安装目录详情训练模型下载模型准备训练(train)数据和验证集(validation)数据提前改一些小bug脚本Merged-LoRA脚本

moTcream·2025-06-23 07:16

动手学强化学习第10章-Actor-Critic 算法训练代码

基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码Actor-Critic.py#!/usr/bin/envpythonimportgymimpo

zhqh100·2025-06-23 06:08

【动手学深度学习】4.2~4.3 多层感知机的实现

目录4.2.多层感知机的从零开始实现1）初始化模型参数2）激活函数3）模型4）损失函数5）训练4.3.多层感知机的简洁实现1）模型2）小结.4.2.多层感知机的从零开始实现现在让我们实现一个多层感知机。

XiaoJ1234567·2025-06-23 06:08

Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析

某医疗影像公司面临以下挑战：多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时

墨夶·2025-06-23 04:28

DB-GPT-HUB Text-to-SQL微调

DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高Text-to-SQL能力的同时降低模型训练成本

__如风__·2025-06-23 04:56

点云从入门到精通技术详解100篇-基于参数平面拉伸的点云流形攻击(续)

目录3.3.4重构分析3.3.5消融实验4基于参数平面拉伸的点云流形攻击4.1点云流形攻击算法设计4.2点云流形攻击网络4.2.1基于TPS的参数平面拉伸4.2.2点云流形攻击对抗样本生成4.2.3训练损失

格图素书·2025-06-23 03:14

[AI] 解密人工智能：深度分析与未来趋势的全景探索

目录[AI]解密人工智能：深度分析与未来趋势的全景探索1.人工智能的核心技术演进1.1从机器学习到深度学习1.2生成式AI的崛起2.人工智能的最新发展趋势2.1超大规模预训练模型的突破2.2自监督学习的崛起

代码行者123·2025-06-23 01:28

《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结

介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型，该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型，通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练，能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能

胡萝拔贝贝·2025-06-23 00:58

单机环境下基于 LLM-Agent 框架的数据查询智能体训练教程

单机环境下基于LLM-Agent框架的数据查询智能体训练教程以下教程介绍如何在单机环境（CPU或1~2张GPU）上，使用LLM-Agent框架搭建并训练一个混合数据源查询智能体。

·2025-06-23 00:53

Yolo算法训练MPII人体姿势关键点检测数据集的yolo格式数据集建立基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统姿态识别数据集的训练

基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统，并使用PyQt6编写GUI界面支持图片、视频和摄像头实时检测文章目录1.数据准备和格式转换1.1将MPII数据集转换为YOLO格式2.训练YOLO模型2.1创建数据配置文件

·2025-06-23 00:21

CoR-GS：仅需3张图片即可训练Gaussian场景！

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫

3Ｄ视觉工坊·2025-06-22 22:39

智能客服系统数据库设计

数据库设计目标本项目数据库设计的目标包括以下几方面：保证智能客服系统中各类数据的结构清晰、访问高效；支持多渠道用户接入，能追踪对话上下文；为AI模型提供可供训练与推理的数据支撑；保证历史消息

大数据张老师·2025-06-22 21:08

faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程（附github源码）

图片来源于网络图片来源于网络1、训练平台：R53600、RTX2060Super，16G运行内存。

weixin_39958631·2025-06-22 21:07

AI系统持续交付原理与代码实战案例讲解

然而,AI系统的开发和部署过程通常比传统软件系统更加复杂,需要处理大量的数据、训练模型、调整超参数等步骤。为了确保AI系统的高质量和可靠性,需要建立一个高效的持续交付流程。

AI天才研究院·2025-06-22 21:37

day43python打卡

作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件importosimporttorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform

qq_58459892·2025-06-22 21:37

小型图像数据集效果优化：使用预训练的CNN

面对解决小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。那么什么是预训练网络呢？

幸运六叶草·2025-06-22 21:05

KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现

本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集，并提供完整的代码实现，向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。

Aurora曙光·2025-06-22 20:28

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