YOLOV5训练自己的数据集第5页

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

站在巨人的肩膀！字节跳动的这份高并发架构设计的太牛了，不愧是一线大厂（附完整版PDF）

前言我们知道，高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。

跟着我学Java·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

高德地图API详解

以下是对高德地图API的详细介绍：一、主要功能地图显示：支持全球范围各地的地图显示，包括街道、建筑物、自然地理等，用户可以将高德地图以图片形式嵌入自己的网页或应用中。

芯作者·2025-03-23 15:23

关于Java的变量和常量的应用

在Java语言中，关于数据的存储和其他语言都大差不差，都是在磁盘中找到一个位置，把数据放进去，然后给这个位置做上标记，以便后续的查找，只不过各种语言都有自己的查找和标记的方式，这里讲到的Java则是通过

MOSCATO,·2025-03-23 14:22

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。

芯作者·2025-03-23 14:21

Ubuntu18.04之网络配置+域名配置+软件源配置+ssh免密登陆

中生效查看当前系统网口连结状态，使用ipa查看对应网口，如果状态不是down而是up,则选择改网口进行配置编辑/etc/netplan/xxx.yaml#注意，如果每个配置后面有内容，则:号后面需加一个空格，再加入自己的

那记忆微凉·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

[特殊字符] 计算机领域创作挑战赛，邀你共绘文字海洋！

你是否热爱写作，渴望在文字的海洋中遨游，展示自己的创作才华？你是否对计算机领域充满热情，希望将你的知识和见解分享给更多人？如果你对这两点都给出了肯定的答案，那么这个创作活动就是为你量身定制的！

爱编程的Loren·2025-03-23 11:33

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

Python 用户账户(让用户拥有自己的数据)

Web应用程序的核心是让任何用户都能够注册账户并能够使用它，不管用户身处何方。在本章中，你将创建一些表单，让用户能够添加主题和条目，以及编辑既有的条目。你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击，这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。然后，我们将实现一个用户身份验证系统。你将创建一个注册页面，供用户创建账户，并让有些页面只能供已登录的用户访问。接下来，我们将修改一些视图

钢铁男儿·2025-03-23 10:21

学习笔记——GPU

本文为学习笔记，故只对知识点依据自己的理解作概要总结，方便以后复习激活记忆。注：本文中GPU的讲解以A100型号为例，V100跟A100的架构差别不大也可适用，但是其他架构可能会有所出入。

鹤岗小串·2025-03-23 09:17

春招，作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备？

想法&随记对即将毕业的大学生来说，秋招和春招是求职的好机会，也是一次尝试向社会进行"自我推销"的机会，体现自己的综合能力，是“意满签Offer”？还是“露出马脚，社死场面”？

十八朵郁金香·2025-03-23 08:11

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。

Ms_lan·2025-03-23 08:38

生成对抗网络（GAN）的高级变体及在图像生成领域的创新实践

本文深入探讨了GAN的多种高级变体，如CycleGAN、StyleGAN等，详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处，阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势，并结合丰富的实际案例，展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果

算法探索者·2025-03-23 08:08

Java单例设计模式（懒汉式和饿汉式）

2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。单例模式确保某个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。

俺是凡人很好·2025-03-23 08:37

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。

TGITCIC·2025-03-23 07:02

MySQL的多租户和多云部署架构设计

一、多租户部署架构设计多租户是指在一个系统中，通过虚拟化技术将多个租户隔离开来，每个租户都拥有自己的独立环境和资源。

vipfanxu·2025-03-23 07:25

介于YOLOv5的裂缝识别系统

介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。

dgay_hua·2025-03-23 06:43

技术干货：如何选择最适合自己的RDMA网卡

近些年来，RDMA网卡的技术应用在全球以太网通讯市场上刮起一股旋风，特别是阿里、腾讯、浪潮、超微、联想等一些互联网巨头企业在服务器上大量部署RDMA网卡。2019年，据官方数据报道，天猫双11当天成交额达到2684亿元，订单创新峰值达到54.4万笔/秒，单日数据处理量达到970PB，这个惊为天人的数值出现，再一次将RDMA网卡的应用推上话题的顶峰。但是很多用户表示，看着这数据很牛逼，但是RDMA网

深圳联瑞电子LRLINK·2025-03-23 06:12

CUDA 学习(3)——CUDA 初步实践

程序让每个thread输出自己的id号:#include__global__voidprint_id(){intid=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;pr

哦豁灬·2025-03-23 05:08

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？

一键难忘·2025-03-23 05:04

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

蓝桥杯——算法训练——粘木棍

输出格式一行一个整数，表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner

大柠丶·2025-03-23 05:02

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500，数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-

大柠丶·2025-03-23 05:32

芯片人生存之道：如何偷偷扩展视野，但不被看作“抢活“的人？

一方面，技术日新月异，谁都想拓展自己的技能；另一方面，每个人都守着自己那一亩三分地，生怕别人"越界"。那么，如何既能扩展自己的视野，又不会被同事视为"威胁"呢？一、理解

iccnewer·2025-03-23 04:00

基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目

对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理

我的sun&shine·2025-03-23 04:57

基于偏移量、游标分页的详解

前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。

B_rownJay·2025-03-23 04:24

Windows和Linux系统上的Mamba_ssm环境配置

第一种方法2、第二种方法（感觉可靠）3、第三种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装2）、安装mamba-ssm1、第一种方法2、第二种方法：直接下载大神编译好的文件进行安装一、Linux系统安装如果自己的系统不是

清纯世纪·2025-03-23 04:23

docker学习整理

买别墅虚拟机就像买别墅：每个别墅（虚拟机）自带独立地基（操作系统）、水电系统（系统资源），启动慢（分钟级）、资源占用大（GB级）[1][10]容器就像合租：大家共享小区基础设施（宿主机内核），但每个房间（容器）有自己的家具摆放

24k小善·2025-03-23 04:23

关于forward函数

在训练和验证过程中都会被调用。特点必须实现：在PyTorch中，forward函数是模型的核心部分，必须显式定义。灵活性高：可以根据模型需要，自由定义forward函数的内容，包括各种计算操作。

oioz·2025-03-23 04:52

怎样才能把网页数据保存到网络上？

要将网页数据存放到网络中，一般可以通过以下几种常见的方式：1.使用后端服务器自建服务器：你可以搭建自己的服务器，例如使用Node.js的Express框架或者Python的Flask、Django框架。

2301_79698214·2025-03-23 04:18

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二

Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接

窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详

shuoac·2025-03-23 03:11

Ret2syscall（超详细）

我用自己的话说就是设置对应寄存器的值，达到调用系统函

LuoYaFu·2025-03-23 02:10

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。

eahba·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

「Kubernetes Objects」- Service（学习笔记） @20210227

每个Pod都有自己的IP地址，但是这些IP地址不能视为可靠的。那么，如果前端的一部分Pod依赖于后端的Pod，那前端的这些Pod如何找出并追踪后端的Pod？ServiceService是一个抽象，定

k4nzdroid·2025-03-23 01:02

网络管理 Introducing Meraki – Your Complete Network Management S

此外，Meraki还提供强大的RESTAPI接口，开发者可以利用这些API来定制属于自己的应用。通过将现有工具、流程和工具合成为一体的网络管理解决方

AI天才研究院·2025-03-23 01:58

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