fpga实操训练第19页

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。

yyc_audio·2025-02-28 10:47

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。

AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Transformer 代码剖析2 - 模型训练（pytorch实现）

参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析

lczdyx·2025-02-28 09:38

Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记

LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练

Im Bug·2025-02-28 07:24

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。

化作星辰·2025-02-28 07:53

DeepSeek R1 简单指南：架构、训练、本地部署和硬件要求

DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法，通过强化学习（RL）提升大型语言模型（LLM）的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下，增强LLM解决复杂问题的能力上，取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型，而是包括DeepSeek-R1-Zer

爱喝白开水a·2025-02-28 07:52

【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标

通俗介绍：学术解释：2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和

人才程序员·2025-02-28 06:11

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs

互联网之路.·2025-02-28 05:11

深度解析：大模型开源的真与假

目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了

rs勿忘初心·2025-02-28 05:39

DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？

一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。

曦紫沐·2025-02-28 04:03

利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南

具体来说，DSPy编译器会在内部追踪你的程序，然后为大型语言模型（LLMs）创建高质量的提示（或为小型LLMs训练自动微调），以教会它们任务的步骤。

scaFHIO·2025-02-28 04:01

使用LangChain与GPT4All模型进行交互

核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型（LLMs）的开源项目，通过训练大量干净的数据，能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与

bavDHAUO·2025-02-28 04:28

前言：什么是大模型微调

大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练，具备广泛的语言理解和生成能力。

伯牙碎琴·2025-02-28 04:26

A股散户情绪综合评估指标探讨

投资者情绪指数（调查与行为数据）4.市场活跃度指标5.社交媒体与搜索数据6.技术指标辅助二作为散户，在资源有限的情况下，可以通过更简化且易获取的指标结合行为策略来捕捉市场情绪，以下提供一套可行性较高的实操方案

@半良人·2025-02-28 03:25

游戏语音趋势解析，社交互动有助于营造沉浸式体验

OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实，引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型，这些模型除了文本标记外，还能原生理解和生成音频。

网易数智·2025-02-28 03:22

FPGA中利用fifo时钟域转换---慢时钟域转快时钟域

FPGA中利用fifo时钟域转换—慢时钟域转快时钟域一、时间计算方法FIFO的输入数据的时钟是40MHz，FIFO输出数据取60MHz，刚好是40MHz的1.5倍，将慢时钟域转快时钟域。

@晓凡·2025-02-28 02:16

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

算力革新引领数字中国智能跃迁

当前算力体系呈现三大演进方向：异构计算突破传统芯片性能瓶颈，实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度；边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升，形成“云-边-端”三级计算网络；量子计算则在加密通信

智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

ZeRO分布式训练策略

ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO（ZeroRedundancyOptimizer）是微软提出的分布式训练优化框架，与传统数据并行方法不同，ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上

AIGC_ZY·2025-02-28 02:13

【教程4＞第1章＞第4节】FPGA时序图制作小工具

欢迎订阅《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例》教程

fpga和matlab·2025-02-28 01:10

《揭秘机器学习中的交叉验证：模型评估的基石》

交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中，模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声，从而在新数据上表现不佳，这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集，模型在不同子集上

·2025-02-28 01:03

扩散模型基本概念

1.核心思想从最原始的DDPM来讲，扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链，相当于VAE+流模型。与标准化流相比，扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程，负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼

AndrewHZ·2025-02-28 00:57

利用GPT开发应用005：Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4

它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的，并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底，OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型

翰墨之道·2025-02-28 00:56

ASFF算法

这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算，降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因：当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时，其他层特征图

神笔馬良·2025-02-28 00:21

最全中文对话数据集（不定期更新）

为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。

数据猎手小k·2025-02-27 22:06

【保姆级视频教程（二）】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML 配置避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测！

【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建：标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测！

一只云卷云舒·2025-02-27 21:03

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。

量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

与此同时，我国大模型领域仍然存在多方面痛点，例如：云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等，仍是市场

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

SQL注入（一）—— sql手动注入实操

SQLSQL注入sql注入的核心SQL手注的一般流程判断注入点——第一步判断字段数——第二步判断回显点——第三步查询相关内容——第四步判断库名判断表名判断列名查询具体信息总结SQL注入SQL注入攻击是目前web应用网络攻击中最常见的手段之一，曾被冠以“漏洞之王”的称号，其安全风险高于缓冲区溢出漏洞等所有其他漏洞，而市场上的防火墙又不能对SQL注入漏洞进行有效的检测和防范。SQL注入攻击普遍存在范围

逆熵SEC.·2025-02-27 18:30

haclon模板匹配

*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像（用于创建模板的图像）read_image(Image,'D:/训练照片/4.png

CallZhang210·2025-02-27 18:30

14-1.Java 多线程编程之 CountDownLatch（CountDownLatch 核心功能、CountDownLatch 核心方法、CountDownLatch 实例实操）

一、CountDownLatchCountDownLatch是Java并发编程中的一个同步工具类，用于协调多个线程的执行CountDownLatch允许一个或多个线程等待其他线程完成操作后再继续执行CountDownLatch的核心思想是通过一个计数器来实现线程的等待和通知机制二、CountDownLatch核心功能1、计数器CountDownLatch内部维护一个计数器，初始值为指定的正整数每当

我命由我12345·2025-02-27 18:29

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

FPGA三大串行通信接口之UART

UART是一种通用串行数据总线，用于异步通信。该总线双向通信，可以实现全双工传输和接收。在嵌入式设计中，UART用于主机与辅助设备通信，如汽车音响与外接AP之间的通信，与PC机通信包括与监控调试器和其它器件，如EEPROM通信。UART通信在使用前需要做多项设置，最常见的设置包括数据位数、波特率大小、奇偶校验类型和停止位数。数据位（Databits）：该参数定义单个UART数据传输在开始到停止期间

ritian73·2025-02-27 16:46

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

高效能计算与高速数据传输的完美结合：飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板

为应对这些挑战，一款高效能、灵活可扩展的定制主板应运而生，基于飞腾D2000处理器和复旦微FPGA技术，提供了一流的计算能力和高速数据传输能力，成为企业高性能计算与数据处理需求的理想选择。

国产化嵌入式平台解决方案·2025-02-27 15:10

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。

人肉推土机·2025-02-27 15:08

DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

摘要：本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境，实现与模型交互，助力FPGA工程师多方面工作。

AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。

huangpg丶·2025-02-27 14:04

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持

Vip.Gong·2025-02-27 14:03

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。

lyyiangang·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

优秀源头定制线束源头供应商-力可欣: 新能源储能线束领域的先行者

公司拥有标准线束生产车间，拥有先进的自动化生产设备和训练有素的生产

港澳粤生活网·2025-02-27 13:54

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

大模型成本优化实战：从分布式训练到量化剪枝，轻松降低AI计算开销

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-02-27 08:54

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化

LCG元·2025-02-27 08:52

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。

清水白石008·2025-02-27 07:16

代码随想录训练营DAY07

四数相加classSolution(object):deffourSumCount(self,nums1,nums2,nums3,nums4):""":typenums1:List[int]:typenums2:List[int]:typenums3:List[int]:typenums4:List[int]:rtype:int"""dict={}foriinnums1:forjinnums2:i

程序员正在诞生中·2025-02-27 07:15

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