acm初级训练

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境
奇华智能·2025-03-05 16:30

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求
richenlin·2025-03-05 15:56

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练实战篇
AI小怪兽·2025-03-05 15:24

【数据分析之道-NumPy(二)】多种方式创建数组_创建一个3行4列的二维数组(1)

✍本文录入于《数据分析之道》，本专栏针对大学生、初级数据分析工程师精心打造，对python基础知识点逐一击破，不断学习，提升自我。
2401_84159839·2025-03-05 15:21

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练本文是XGBoost系列的第四篇，聚焦参数调优与模型训练实战，从参数分类到调优技巧，结合代码示例解析核心方法。
什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

JAVA程序员架构师教程资料MCA高级开发教程-从初级到高级（免费下载分享）

架构师是负责系统整体架构设计的核心角色，其核心职责在于将业务需求转化为技术实现方案，确保系统的可扩展性、可维护性及高性能等非功能性需求‌15。他们需具备跨领域协调能力，既要深入技术细节（如技术选型、模块设计、代码规范），又要统筹全局，解决跨团队协作与边界划分问题‌教程下载JAVA程序架构师教程资料MCA高级开发教程下载https://pan.baidu.com/s/1ZWC_49O-S_V3UGc
2501_90850230·2025-03-05 14:39

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

图像去噪（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·2025-03-05 13:01

大模型训练内存预估计算方法

方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion（十亿）,因此，671B模型指拥有
junjunzai123·2025-03-05 13:29

零基础也能看懂的ChatGPT等大模型入门解析！大模型入门到精通，看这篇就够了！

GPT对应的是三个关键概念：生成式（Generative）、预训练（Pre-Training）和Transfo
大模型微调实战·2025-03-05 12:27

曝罗永浩挖走小米前50号员工要做AIOS；谷歌呼吁美国政府不要拆分公司；Copilot+PC能本地运行DeepSeek|极客头条

AAAI2025杰出论文奖出炉，南大周志华团队获奖字节跳动以约3150亿美元估值启动新一轮股票回购计划消息称vivoOS部门新成立AI领域，大模型训练重心向端侧转移为“AIOS”招兵买马：消息称罗永浩挖来小
极客日报·2025-03-05 12:55

DeepSeek 各版本的区别

训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒
dushky·2025-03-05 12:25

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习
·2025-03-05 11:10

探秘Mixup：数据增强的新利器

这个项目的目标是通过混合不同样本的数据点生成新的训练样本，从而帮助模型更好地学习数
荣正青·2025-03-05 10:42

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

它基于海量代码数据进行训练，对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。
程序猿学长·2025-03-05 09:33

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签
肆——·2025-03-05 08:28

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练，而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。
小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。
小赖同学啊·2025-03-05 07:24

大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析
LCG元·2025-03-05 07:21

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇

这一解决方案为新视图合成（NVS）带来了前所未有的视觉质量，但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时，且渲染速度很慢。
AndrewHZ·2025-03-05 06:11

【大模型开源实战】10 分钟,教你如何用 LLama-Factory 训练和微调大模型

在这个AI快速发展的时代，我们很高兴为大家带来LlamaFactory-一个为AI开发者和爱好者量身打造的实用工具平台。作为非计算机专业出身的开发者，我们深深受益于计算机世界的开放共享精神。今天，我们希望通过LlamaFactory为这个社区贡献我们的一份力量。LlamaFactory能为您提供什么？英文文档的AI翻译：利用大语言模型将英文文档翻译成中文，助您更便捷地获取最新技术信息。快速获取主流
Langchain·2025-03-05 06:40

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。
天一生水water·2025-03-05 05:00

tensorflow Serving架构详解和代码示例

tensorflowServing的原理和代码实现,并提供简要的代码阅读指导.如何serve一个模型具体的步骤可以参考官方文档.主要包括两个部分：1.导出模型1.启动服务需要说明的是导出模型部分.如果要把我们训练的模型拿来提供服务
lloyd_chou·2025-03-05 03:44

DeepSeek 提示词技巧深度解析：从原理到实践

统计数据显示，经过专业提示词训练的用户，其获取有效答案的成功率可提升300%以上。要实现这种质的飞跃，需要掌握以下核心认知：1.信息解码机制：AI通过token化处理理解文本，
悠悠空谷1615·2025-03-05 02:00

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入
卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。
XianxinMao·2025-03-04 23:41

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

问题：Word2Vec模型是预训练模型吗？由于训练的特性，word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。
衣衣困·2025-03-04 22:36

代码随想录算法训练营第五十六天| 图论02

99.岛屿数量注意深搜的两种写法，熟练掌握这两种写法以及知道区别在哪里，才算掌握的深搜。注意广搜的两种写法，第一种写法为什么会超时，如果自己做的录友，题目通过了，也要仔细看第一种写法的超时版本，弄清楚为什么会超时，因为你第一次幸运没那么想，第二次可就不一定了。代码随想录深度搜索，定义上下左右四个方向，找到一个第一个邻接矩阵就递归该点的上下左右，避免重复计算。版本一：direction=[[0,1]
Rachela_z·2025-03-04 21:00

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。
路野yue·2025-03-04 20:49

《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》

而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。
·2025-03-04 19:16

我的2024年总结

【坚持健身，不用私教自己训练】这个也做到了，虽然做不到一周三四练，但基本上还是保证一周可以两练，同时尝试自己去健身房进行健身，感觉效果也不错。后面
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:36

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合
前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

代码随想录算法训练营第十天|1. 两数之和，第454题.四数相加II

文档讲解：代码随想录难度：一般嗷~~1.两数之和力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个整数数组nums和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素不能使用两遍。示例:给定nums=[2,7,11,15],target=9因为nums[0]+nums[1]=2+7=9所以返回[0,1
火车叨位去1949·2025-03-04 17:54

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。
·2025-03-04 14:28

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型，如SAM及其变体，集中优势在形状、边缘等初级定位感知
猛码Memmat·2025-03-04 13:23

python流水线自动化项目教程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署
小白教程·2025-03-04 12:46

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

AI大模型与区块链技术的结合

模型可信度：区块链记录模型的训练和使用过程，确保模型的透明性和
小赖同学啊·2025-03-04 10:31

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。
·2025-03-04 10:52

大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞WebUI

#避免从HuggingFace下载模型导致网速不畅USE_MODELSCOPE_HUB=1llamafactory-cliwebui1.训练在模型开始训练之
m0_74823705·2025-03-04 05:56

神经网络之CNN文本识别

但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

：2.特征选择方法介绍：实践示例：适用场景：优缺点：3.正则化（Regularization）正则化类型：实践示例：适用场景：优缺点：总结与对比总结在机器学习中，过拟合（Overfitting）是模型训练过程中常见的问题
HP-Succinum·2025-03-04 05:24

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

你可以直接通过它训练生成词向量，也就是一个新的Word2Vec，也可以使用预训练好的词向量，也就是那里直接用。
热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

AI大模型教程入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了！AI大模型零基础入门教程（适合小白）

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？
AGI大模型学习·2025-03-04 01:21

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

负责整个模型开发生命周期，包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作，理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化，确保模型的准确性、效率和可扩
执于代码·2025-03-03 23:39

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot：空手道大师的思维（无需任何示例）核心原理：利用模型预训练知识直接推
曦紫沐·2025-03-03 22:05

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，无需监督微调（SFT）作为初步步骤，展示了卓越的推理能力。
AI专题精讲·2025-03-03 22:05

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化（Normalization）是提升模型性能、加速训练的重要技巧
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55
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