mnist数据集训练

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

2025年初，以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品，而训练成本仅为传统模型的几十分之一。

AIQL·2025-02-17 07:52

代码随想录算法训练营第一天：二分查找，移除元素，有序数组的平方

一.数组1.要点：数组下标都是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的数组的元素是不能删的，只能覆盖。C++中二维数组在地址空间上是连续的。（java就不是了）二.二分查找二分查找有两种方法1.target在左闭右闭[left,right]while(lefttarget)target偏小，在left与middle的左侧，right要赋值为middle-1，left不用改变，因为当前这个nums[m

坚持不懈的猫喵·2025-02-17 07:22

代码随想录算法训练营第三天| 反转链表，设计链表，移除链表元素

206.反转链表-力扣（LeetCode）structListNode*reverseList(structListNode*head){typedefstructListNodeListNode;ListNode*tmp;ListNode*cur=head;ListNode*pre=NULL;while(cur){tmp=cur->next;cur->next=pre;pre=cur;cur=t

坚持不懈的猫喵·2025-02-17 05:42

代码随想录算法训练营第六天 | 242.有效的字母异位词、349. 两个数组的交集、202. 快乐数、1. 两数之和

代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和第五天休息，就没写文章，hh感悟：今天的任务相对轻松一些。

虾饺爱下棋·2025-02-17 05:41

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面

学无止尽5·2025-02-17 04:59

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。

测试者家园·2025-02-17 03:52

如何避免redis长期运行持久化AOF文件过大的问题：AOF重写

数据一致性：确保AOF文件仅包含有效数据集的完整操作记录。二、触发AOF重写的方式1.自动触发通过redis.conf配置触发条件：auto-aof-rewrite-per

学会了没·2025-02-17 01:43

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

Spark 性能优化（四）：Cache

当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。

LevenBigData·2025-02-17 00:04

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

柑橘叶子病害检测数据集VOC+YOLO格900张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：900标注数量(xml

FL1623863129·2025-02-16 23:28

doris:查询缓存

SQLCache基于以下关键因素来存储和获取缓存：SQL文本视图定义表和分区的版本用户变量和结果值非确定函数和结果值行策略定义数据脱敏定义以上因素的组合唯一确定一个缓存数据集。

向阳1218·2025-02-16 22:17

LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

chenweiPhD·2025-02-16 21:15

spiking neural network概念学习

在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

建筑物损坏程度分割数据集labelme格式2816张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2816标注数量(json文件个数)：2816标注类别数：5标注类别名称:["minor-damage

FL1623863129·2025-02-16 20:03

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

第一天：爬虫介绍

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:25

第三天：爬取数据-urllib库.

每天上午9点左右更新一到两篇文章到专栏《Python爬虫训练营》中，对于爬虫有兴趣的伙伴可以订阅专栏一起学习，完全免费。键盘为桨，代码作帆。

朱剑君·2025-02-16 19:55

8 ＞查找

基本概念查找表：用于查找的数据集合称为查找表，由同类元素组成。静态查找表：只需要进行查找操作。动态查找表：还可以进行增删操作。唯一表示数据元素的数据项。

irisart·2025-02-16 18:49

如何使用DeepSeek训练模型

目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些

LCG元·2025-02-16 18:17

Python Pandas数据清洗之缺失数据处理

无论是在数据收集、传输或存储的过程中，数据集可能会出现部分丢失。缺失数据的存在不仅会影响数据的完整性，还可能对后续的数据分析和建模造成不利影响。为了保证数据质量，合理处理缺失数据至关重要。

python慕遥·2025-02-16 17:45

计算机视觉：COCO数据集

COCO（CommonObjectsinContext）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。

00&00·2025-02-16 17:15

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1

Robot251·2025-02-16 17:12

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好

知来者逆·2025-02-16 16:08

Deepseek详细的自我介绍

中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练

welcome_123_·2025-02-16 16:06

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。

码农三叔·2025-02-16 16:35

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

Windows系统上，基于GGUF文件部署了DeepSeek模型（DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本），但是GGUF是已经量化的版本，我们除了对其进行微调之外，无法对其训练

搏博·2025-02-16 14:48

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

我用最生活化的比喻来解释这两个关键概念---###**1.损失函数：考试得分计算器****场景**：你是个教练，训练学生投篮-**核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子*

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

labelme转YOLOv8、YOLOv5 标签格式标注数据

前言本文分析将labelme的标签，转为YOLOv8、YOLOv5的格式，实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式，然后了解labelme标签格式，最近实现数据格式转换。

一颗小树x·2025-02-16 10:20

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

只需要训练好yolov8的检测模型然后调用：results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪，persist=True表示持续跟踪。

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

MNIST Examples for GGML - Fully connected network

MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1

Yongqiang Cheng·2025-02-16 09:06

MNIST Examples for GGML - Convolutional network

MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1

Yongqiang Cheng·2025-02-16 09:06

GitHub 热点项目介绍

Oumi-端到端的基础模型平台项目简介Oumi是一个全开源平台，旨在解决大模型在各个阶段面临的复杂问题，提供构建先进端到端基础模型所需的一切，涵盖数据准备、训练、评估和部署等环节。

tomlone·2025-02-16 08:34

golang 文件

golang文件概念文件是计算机系统中用于存储和管理的数据集合，具有唯一的名称，存在于存储介质上，包含创建、修改等属性，通过文件系统进行组织，用户可进行读取、写入等操作文件流文件输入流（InputStream

千年死缓·2025-02-16 07:56

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。

·2025-02-16 07:40

Elasticsearch和Kibana的安装部署及服务器配置

Elasticsearch和Kibana是一对强大的工具，用于搜索、分析和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，而Kibana是一个用于数据可视化的开源工具。

TpCode·2025-02-16 06:17

机器学习网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。

网络安全Max·2025-02-16 06:15

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实

AIGC大模型吱屋猪·2025-02-16 05:12

ADX物化视图的内存优化与去重策略

在AzureDataExplorer（ADX）中使用物化视图（MaterializedView）时，处理大规模数据集的去重和聚合操作时，可能会遇到内存问题。

t0_54coder·2025-02-16 05:12

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）

AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

Topaz Video AI中文v6.0.4 免费版

受过视频训练专门针对视频剪辑而不是静止图像进行训练。

sdddsada·2025-02-16 04:33

推荐频道