linux服务器训练脚本第8页

基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析）

项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型（LLM），需实时采集以下数据：全球30+主要证券交易所（NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等）的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据

海拥✘·2025-03-20 23:57

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向，深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理，详解从数据预处理、

lmtealily·2025-03-20 21:37

数据分析_python进行数据筛选1_行筛选

以titanic的训练数据为例进行展示，为了简化取前十行为例首先导入模块，导入数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\admin

Monkey*王·2025-03-20 20:28

《魔兽争霸-黑潮》游戏秘籍

DECKMEOUT部队升级EVERYLITTLETHINGSHEDOES魔法升级GLITTERINGPRIZES增加黄金、木材、油量ITISAGOODDAYTODIE无敌MAKEITSO加快建筑、训练、

小魚資源大雜燴·2025-03-20 19:25

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3

Donvink·2025-03-20 19:24

开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇（十二）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-20 19:23

基于大模型的腮腺多形性腺瘤全周期诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究现状与趋势二、大模型预测原理与方法2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1肿瘤特征预测3.2风险评估3.3案例分析四、

LCG元·2025-03-20 19:53

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

vite中使用Web Worker 脚本

MDN对WebWorker的说明WebWorker为Web内容在后台线程中运行脚本提供了一种简单的方法。线程可以执行任务而不干扰用户界面。

·2025-03-20 19:07

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色

知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。

PersistDZ·2025-03-20 18:47

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD

Liudef06·2025-03-20 18:12

Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF

兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全

mingo_敏·2025-03-20 17:37

Ts学习笔记

一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集，用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言，用于创建动态网页。

初学者7.·2025-03-20 17:35

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

以下是一些应对小样本问题的有效方案：1.数据增强（DataAugmentation）通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据，例如：几何变换：旋转、缩放、平移、翻转等。

yuanpan·2025-03-20 16:01

详细介绍 Jupyter nbconvert 工具及其用法：如何将 Notebook 转换为 Python 脚本

nbconvert是Jupyter提供的一个非常强大的工具，允许用户将JupyterNotebook文件（.ipynb）转换成多种格式，包括Python脚本（.py）、HTML、PDF、LaTeX等。

源代码杀手·2025-03-20 15:24

CTF杂项挑战：使用已知字典破解ZIP文件密码

本文将介绍两种在已知密码字典文件的情况下，破解ZIP文件密码的方法：一种是使用Python脚本进行暴力破解，另一种是通过zip2john和john命令结合进行破解。

0dayNu1L·2025-03-20 15:22

如何在 Python 中将语音转换为文本

我们的Python代码生成器让您只需点击几下即可创建Python脚本。现在就现在试试！

无水先生·2025-03-20 14:17

模型微调：让AI更懂你的魔法棒

模型微调：让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里，模型微调（Fine-tuning）就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”，让它更适应特定的任务。

带上一无所知的我·2025-03-20 14:10

ubuntu高并发内核参数调优 - （压测客户端调优）

/bin/bash#脚本名称:check_benchmark_server_kernel_params.sh#描述:查询压测服务

sj1163739403·2025-03-20 14:40

聊聊关于Python与人工智能那些事

Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。

小G-biu-·2025-03-20 13:37

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？

代码骑士·2025-03-20 12:57

安全地自动重新启动 Windows 资源管理器Bat脚本

安全地自动重新启动Windows资源管理器脚本可以直接运行的Windows批处理脚本，用于安全地自动重新启动Windows资源管理器。

小云很优秀·2025-03-20 12:25

批处理脚本基础知识快速掌握

一、批处理脚本概述定义批处理脚本是一种基于命令行的自动化脚本语言，通过.bat或.cmd文件保存，由Windows系统的cmd.exe解释器执行。

感叹号的豆浆·2025-03-20 10:45

批处理脚本NTP服务Windows操作系统时间同步设置

脚本如下：///创建时间同步服务@echooff@echooff&&@chcp65001>nulsetlocalenabledelayedexpansion::设置版本号set"o=cls&echo"&

感叹号的豆浆·2025-03-20 10:44

NSSCTF_crypto_[HGAME 2022 week3]RSA attack 3

太多了自己去看，提示:维纳攻击首先在做这题之前你得先懂得维纳攻击的原理https://www.cnblogs.com/wandervogel/p/16805992.htmlok啊看懂了维纳攻击的原理就来开始写脚本吧

岁岁的O泡奶·2025-03-20 10:14

脚本编译vs工程_使用msbuild

它可以执行构建脚本，完成各种Task──最主要的是把.NET项目编译成可执行文件或者DLL。从技术角度来说，制作EXE或者DLL的重要工作是由编译器（csc，vbc等等）完成的。

miffy888·2025-03-20 10:12

VS项目批量编译，Bat脚本实现

很多时候，我们需要编译各种各样的工程，特别是每次都要编译一堆的工程，比如Debug/Releasex64/win32，每次都要在vs设置中来回选择切换，影响食欲；偷懒的方法当然是用bat批量编译，其实本质上还是用VS的sln项目方案文件。以下是bat内容，请珍惜。-----------------------------------------------------------------@ec

紫火桑葚·2025-03-20 10:42

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—

大富大贵7·2025-03-20 10:10

批处理脚本编译vs工程

使用脚本直接编译vs工程，减少操作步骤，快速编译执行代码如下@colorb@echoenvironmentinit…@SETVARTOOL=“C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio

感叹号的豆浆·2025-03-20 10:08

Nodejs模块：使用Helmet 增强Web应用安全性

它通过设置各种HTTP响应头，帮助你的应用抵御多种常见的Web漏洞攻击，例如跨站脚本攻击(XSS)、点击劫持(Clickjacking)、内容嗅探攻击(ContentSniffing)等。

ohn.yu·2025-03-20 10:07

进入Tokio的异步世界

长耗时的纯CPU计算只需要写一个脚本跑就可以了，比较简单为什么采用Rust来

lipicoder·2025-03-20 09:04

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

【Flutter】从安卓与iOS包体优化到一键自动打包脚本的一条龙服务

Systemversion:MacOS12Flutterversion:1.22.5Dartversion:2.10.4AndroidStudioversion:4.1.1介绍APK优化包体大小APK多渠道打包APK一键打包脚本

sugood·2025-03-20 08:23

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

什么是 XSS（跨站脚本攻击）？

XSS（Cross-SiteScripting）是黑客通过在网页中注入恶意JavaScript代码，让受害者的浏览器执行这些代码的攻击方式。常见攻击场景XSS攻击通常发生在网站允许用户提交内容的地方，例如：论坛、留言板（黑客发布恶意评论）博客文章（黑客在评论区插入恶意代码）搜索框（黑客让受害者访问特定链接）XSS实战演示1️⃣漏洞场景：不安全的留言板假设一个网站vulnerable.com允许用户

Aishenyanying33·2025-03-20 07:17

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

TDE透明加密技术：免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储

在数字经济与云计算深度融合的今天，华为云ECS（弹性云服务器）已成为企业数字化转型的核心载体，承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。

安当加密·2025-03-20 07:43

谈高考真题的使用（数学）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中，大家常说“以本为本，以纲为纲，高考真题当主粮”，就是以教材内容为根本，以“考试大纲”为准绳，以高考真题的训练为主线；抓住了本，把握了纲

weixin_34116110·2025-03-20 06:33

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。

·2025-03-20 06:41

docker-compose install nginx(解决fastgpt跨区域)

它的主要作用如下：同源策略限制：Web浏览器的同源策略限制了从一个源加载的文档或脚本如何与另一个源的资源进行交互。

CIAS·2025-03-20 05:53

【mysql】mysql之主从部署以及介绍

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中

向往风的男子·2025-03-20 04:20

在WINDOWS中如何运行VBS脚本，多种运行方式

今天有个哥们问我如何运行VBS脚本，我整理了如下内容。

涛涛讲AI·2025-03-20 04:49

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短

龙胥伯·2025-03-20 04:48

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

游戏开发引擎对比：Godot、Unity、Unreal与cocos2d的优劣分析

使用GDScript脚本语言，易于上手。跨平台支持良好。缺点：社区相对较小，资源不如Unity丰富。在3D游戏开发方面不如

scoone·2025-03-19 23:40

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

推荐频道

linux服务器训练脚本