linux服务器训练脚本

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的

清水白石008·2025-02-02 03:06

蓝桥杯——入门训练

.Fibonacci数列if(n==1){return1;}if(n==2){return2;}intvalue[]=newint[4];value[1]=1;value[2]=1;for(inti=3;im?result-m:result);}returnvalue[n&3];}在这里插入代码片实现求第n个斐波那契数列数并模m2.求圆的面积java中Π的为Math.PI，并且结果保留n位小数，S

Luvsic·2025-02-02 02:58

C++蓝桥杯入门训练之Fibonacci数列

C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，现在我们想知道，FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包

Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

python封装sql脚本_Python数据库封装实现代码示例解析

Django中(原生mysql封装)1.函数封装importpymysql#查所数据defget_all(sql):conn=pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="root",database="db6")cur=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)cur.execute

weixin_39647412·2025-02-02 00:45

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型

Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。

清水白石008·2025-02-01 23:08

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。

知识鱼丸·2025-02-01 21:53

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。

Luzem0319·2025-02-01 21:51

看深度求索如何思索自己的未来

的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破，但其未来能否持续"狂飙"，需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析：一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量：将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈

tuan_zhang·2025-02-01 19:11

LitGPT - 20多个高性能LLM，具有预训练、微调和大规模部署的recipes

文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练

伊织产研·2025-02-01 19:38

shell 脚本获取redis 指定hash 值

记录第一次用shell脚本来获取redis的值#!

西瓜汁大数据·2025-02-01 19:35

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。

Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

使用Python和API实现文本翻译功能

如果你还没有安装，可以使用以下命令进行安装：pipinstallrequests代码实现下面是一个完整的Python脚本示例，它使用了一个公开的翻译A

FLK_9090·2025-02-01 18:29

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型

大名顶顶·2025-02-01 17:22

HBase Shell基本操作

一、进入HbaseShell客户端先在LinuxShell命令行终端执行start-dfs.sh脚本启动HDFS，再执行start-hbase.sh脚本启动HBase。

wanglingli95·2025-02-01 17:20

使用Python批量加密和解密PDF文件

为了更高效地应对这个问题，我们可以使用Python编写脚本来批量完成PDF文件的加密和解密。首先，我们需要安装PyPDF2库，这个库可以很方便地对PDF文件进行操作，包括加密、解密、合并、

NoABug·2025-02-01 17:18

Nginx与Web安全：遵循OWASP最佳实践

Web应用程序面临着各种威胁，包括SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、跨站请求伪造（CSRF）等。Nginx作为高性能的HTTP和反向代理服务器，提供了丰富的功能来增强Web应用的安全性。

墨夶·2025-02-01 17:45

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。

·2025-02-01 16:49

pytorch实现简单的情感分析算法

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文

u013250861·2025-02-01 15:05

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

PyTorch实现GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）的完整代码，使用中文语料进行训练，包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。

纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

keepalived 各模式设置

以下是对“trackscript”的详细解释：一、定义与功能定义：“trackscript”是Keepalived等高可用软件中用于定义跟踪监控脚本的配置项。

伏虎山真人·2025-02-01 15:28

Shell 之无法进入某一目录解决 No such file or directory.

Shell之无法进入某一目录解决问题：shell脚本中通过读取文件中的路径，进入到某一目录，但是提示：path:Nosuchfileordirectory.whilereadlinedocdxxx/path

Hi Man·2025-02-01 12:41

linux指定脚本运行的python版本

which命令获得自己指定的python版本路径whichpython2.7输出：/usr/bin/python2.7whichpython3.4输出：/usr/bin/python3.42.将下列代码放入到脚本文件的开头

白蛇仙人·2025-02-01 12:09

深度学习-笔记1

：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型

·2025-02-01 12:15

excel python脚本_Python自动化处理Excel脚本

经常看到身边的同事(包括自己)在弄Excel表格的时候，各种复制粘贴非常麻烦，尤其是每天做一样的工作，重复枯燥费时间，于是打算写个小脚本自动更新Excel表格。

Yu-Demon32~·2025-02-01 10:28

【项目集成Husky】

项目集成Husky安装初始化Husky在.husky→pre-commit文件中添加想要执行的命令安装使用Husky可以帮助你在Git钩子中运行脚本，例如在提交代码前运行测试或格式化代码pnpmadd-

软件205·2025-02-01 10:55

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。

智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生

自由鬼·2025-02-01 09:15

AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码，生成元代码级别的AI功能单元代码，然后再由AI组织为另一个AI，实现AI开发AI的能力；用AI协助探索迭代新构型AI将会出现，并成为一种新的技术路线潮流。

liron71·2025-02-01 09:15

AIGC时代的Vue或React前端开发

例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可

GISer_Jinger·2025-02-01 09:42

BUUCTF [b01lers2020]little_engine

看判断函数sub_5608DAAB85A0：综上，写出加密脚本：a=[0xE1,0xE

皮皮蟹！·2025-02-01 09:11

什么是“脚本语言”

一、脚本脚本语言又被称为扩建的语言,或者动态语言,是一种编程语言,用来控制软件应用程序,脚本通常是以文本(ASCⅡ)保存,只是在被调用时进行解释或者编译。当执行脚本时，计算机会执行一连串的操作。

暮雨澪·2025-02-01 09:41

redis从安装到三主三从集群

文章目录一、为什么要使用Redis1、读写的二八原则2、信息的统一管理二、常见缓存方案的对比三、安装redis1、下载redis安装包、上传linux服务器2、安装依赖3、解压安装包4、进入文件夹、编译并安装

敲代码的旺财·2025-02-01 08:10

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸

kcarly·2025-02-01 08:37

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

如何用pycharm运行.sh文件

在PyCharm中运行.sh文件有几种方法，以下是其中一种常见的方法：创建Shell脚本运行配置：打开PyCharm，确保您的项目已经打开。

椰椰荔枝糖·2025-02-01 07:57

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中，目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。

小oo呆·2025-02-01 06:48

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

编译汇编链接--从此看懂之后遇到的每一个.ld链接文件

文章目录〇前言一、预备知识1.源代码文件（.c）➡️可执行文件2.汇编文件（.s）➡️可执行文件3.链接器脚本（.ld）二、基本语法1.ENTRY（程序的入口点）2.MEMORY（系统的内存布局）3.SECTIONS

绒绒毛毛雨·2025-02-01 05:15

MySQL-9.1.0 GTID模式

2GTID模式实现主从复制2.1增加配置文件内容2.2创建主从复制账号MASTERSLAVE1SLAVE22.3实现GTID的自动定位SLAVE1&&SLAVE23导入数据查看是否成功3.1主服务器导入SQL脚本

妍妍的宝贝·2025-02-01 05:41

开发者交流平台项目部署到阿里云服务器教程

本文使用PuTTY软件在本地Windows系统远程控制Linux服务器；其中，Windows系统为Windows10专业版，Linux系统为CentOS7.664位。

独自破碎E·2025-02-01 05:39

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

推荐频道