python基础刻意训练

MagicBot：AI 与算力让它在工厂立足

可能大家都曾在脑海中预想过机器人活跃于工厂的场景：它们如同训练有素的“工作狂魔”，在工厂的各个角落穿梭，自主分工合作，高效地完成各项任务。
算家云·2025-02-04 20:57

scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

【python基础】 01 - python解释器、Pycharm、python注释

1.解释器解释器的作用：将代码翻译成计算机能够识别的0、1序列python解释器的种类CPython：C语言开发的解释器（官方），应用最为广泛IPython：基于CPython的交互式解释器其他解释器：PyPy：基于Python语言开发的解释器Jython：运行在Java平台的解释器，将python代码编译成java字节码执行IronPython：运行在微软.Net平台上的Python解释器，可以
Cannta·2025-02-04 19:53

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

AI大模型学习的七个阶段，学完你就是大模型大师！

预训练、SFT、RLHF。第三阶段：编程基础与工具使用目标：掌握大
AGI大模型老王·2025-02-04 19:48

大模型文件格式GGUF格式

GGUF简介当前的大模型的参数规模较大，数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB，这不仅导致其使用成本很高，在不同平台进行交换也非常困难。
·2025-02-04 18:36

由表及里 探索元类(Python)的奥秘

二.什么是元类：元类，可以说是Python基础中的最后一关，也是“类和对象”
Daisy-Mo·2025-02-04 17:01

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的
道友老李·2025-02-04 16:59

蓝桥杯算法训练 排序C++

代码：#includeusingnamespacestd;intmain(){intnum[3];inttemp;cin>>num[0]>>num[1]>>num[2];for(inti=0;inum[i]){temp=num[j];num[j]=num[i];num[i]=temp;}for(inti=0;i<3;i++)cout<<num[i]<<"";return0;}
王大头不吃藕·2025-02-04 15:47

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

fit_transform方法在训练数据上拟合向量器并进行转换。模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【AI开源项目】Dify- 轻松打造可持续运营的 GPT 系列的 AI应用 —— 全面解析LLMOps平台

Q2:如何使用Dify“训练”自己的
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

Python基础语法：注释和代码风格（PEP 8）详解③

文章目录一、注释1.1单行注释1.2多行注释1.3文档字符串（docstrings）二、PEP8代码风格2.1缩进2.2每行字符数限制2.3空行2.4引号2.5空格2.6注释2.7命名约定2.8其他建议三、综合复杂示例四、结论在编写Python代码时，注释和代码风格是两个至关重要的方面。良好的注释能够帮助开发者更好地理解代码，提高代码的可读性和可维护性；遵循Python的官方代码风格指南（PEP8
邓瑞军说HelloWorld·2025-02-04 12:24

【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）

超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。
IT古董·2025-02-04 11:44

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

无论是在数据中心的大规模计算，还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上，MindSpore都能灵活适配，充分发挥各硬件平台的性能优势，实现模型的高效训练和推理。
deepdata_cn·2025-02-04 11:41

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型
kcarly·2025-02-04 08:50

深度学习框架PyTorch原理与实践

3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用paddlepaddle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

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。
辞落山·2025-02-04 07:16

Databricks 开源 LLM，训练只需三个小时

像ChatGPT和Bard这样的生成式AI，它们使用的数据通常来自于在成千上万不同网站，使用的数据量十分惊人，而且想要使用这些数据训练AI还需要数以千计的强大GPU在背后提供支持。
唐 城·2025-02-04 07:15

解决_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,but no persistent_load

Aloadpersistentidinstructionwasencountered,butnopersistent_loadfunctionwasspecified.报错原因：在加载模型参数时，torch版本发生变化，我报错因为训练前
邻家的狗2·2025-02-04 07:14

Python进阶——项目构建、Python 项目结构。

发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、项目结构关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python
只存在于虚拟的King·2025-02-04 06:36

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型，旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率

高效计算：使用MoE架构，40B总参数中仅有3.7B激活参数，训练计算消耗仅为同规模密集模型的9.25%，推理成本与3.7B参数的密集模型相当。
东方佑·2025-02-04 06:01

【分割评价指标-nnUNet V2训练】- AutoDL

目录一、DSC二、IOU三、VOE(VolumeOverlapError)四、RVD(RelativeVolumeDifference)五、Hausdorff95(95thPercentileofHausdorffDistance)六、ASSD(AverageSymmetricSurfaceDistance)七、MSD(MeanSurfaceDistance)八、NSD(NormalizedSur
HUI 别摸鱼了·2025-02-04 05:00

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用
亚里·2025-02-04 05:59

蓝桥杯——试题集——入门训练

入门训练BEGIN-1A+B问题问题描述输入A、B，输出A+B。输入格式输入的第一行包括两个整数，由空格分隔，分别表示A、B。输出格式输出一行，包括一个整数，表示A+B的值。
唐煜鑫·2025-02-04 04:54

蓝桥杯训练1——缩位求和

缩位求和例如123输出为6n=int(input())lst=list(str(n))sum=0foriinlst:sum+=int(i)whilesum>=10:s=0lst1=list(str(sum))foriteminlst1:s+=int(item)sum=sprint(s)
会编程的小孩·2025-02-04 04:52

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第 21 期）

HackQuest第21期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单7月23日-8月1日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前，HackQuest组织的共学营已达20期
·2025-02-04 03:50

Move on Sui 实战 —— Web3 开发者免费训练营「第22期」

HackQuest第22期MoveonSui共学营即将开营！MoveonSui共学营信息清单7月31日-8月8日免费（成功结营的小伙伴还将获得Sui基金会提供的奖金）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段，我们计划招募小伙伴们一起
·2025-02-04 03:50

机器学习笔记20241017

文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing
tt555555555555·2025-02-04 03:11

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

MOE模型入门

如何训练、微调MOE模型？基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义：MOE架构MOE:混合专家模型，多个专家共同决策的模型。
云帆@·2025-02-04 01:29

本周AI动态：生成型AI的命运掌握在法院手中

诉讼声称，Udio和Suno在未经音乐公司同意的情况下，使用这些公司的音乐训练生成型AI模型，要求每首涉嫌侵权的作品赔偿15万美元。唱片公司在投诉中表示，“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的
·2025-02-04 00:15

Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第17期）

HackQuest第17期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单6月18日-6月27日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段，我们计划招募小伙伴们
·2025-02-04 00:44

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

特别是以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型为代表的大规模预训练语言模型，已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。
不要em0啦·2025-02-03 23:07

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

本博客将详细介绍如何使用YOLOv5模型搭建一个打架检测系统，包含数据集准备、YOLOv5训练、UI界面设计以及优化和部署
2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。音频特征提取：使用预训练模型VGGish。文本分析：使用预训练模型GloVe。
m0_59933522·2025-02-03 21:20

Qwen2.5-Max

Qwen2.5-Max是阿里巴巴于2024年1月29日发布的一款旗舰级人工智能模型，基于混合专家（MoE）架构开发，拥有超过20万亿tokens的超大规模预训练数据。
百态老人·2025-02-03 20:18

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

代码随想录算法训练营Day51 | 101.孤岛的总面积、102.沉没孤岛、103.水流问题、104.建造最大岛屿

文章目录101.孤岛的总面积思路与重点102.沉没孤岛思路与重点103.水流问题思路与重点104.建造最大岛屿思路与重点101.孤岛的总面积题目链接：101.孤岛的总面积讲解链接：代码随想录状态：直接看题解了。思路与重点nextx或者nexty越界了则说明当前的x或y处于边界处，所以当前的岛不是孤岛，不能记入总面积。#include#includeusingnamespacestd;intdir[
Harryline-lx·2025-02-03 19:43

Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2

1、背景环境：Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH，有其独特的优势，为此，完整的安装这一平台，是开展所有工作的首要条件，一开始，笔者认为应该轻松的完成，但是发现实际上要从零完成这一工作
小楼昨夜，东风·2025-02-03 19:11

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。
Icomi_·2025-02-03 19:39

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

DeepSeek-R1 论文. Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

工作原理：主要技术，就是训练出一些专有用途小模型，来帮助大模型训练。主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的
davenian·2025-02-03 18:56

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。
weixin_30777913·2025-02-03 15:07
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