python怎么训练模型

27.2:Python的Django框架优点和缺点是什么？

课程概述①易于学习和使用②高度可定制③强大的安全性④性能问题——举例分析（博客应用程序，包括博客文章、评论和标签等功能）——举例分析（电子商务网站，包括商品、购物车和订单等功能）课程总结课程概述Python
小兔子平安·2025-03-11 22:14

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

开源项目1、核心功能：该项目利用ESP32S3开发板，结合通义千问大模型，实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互，机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。
驴友花雕·2025-03-11 22:44

http与https的区别

HTTPhttp是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。
weixin_30467087·2025-03-11 22:13

模型优化前沿趋势与行业应用实战

内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

批量图片水印添加工具

批量图片水印添加工具这是一个可以批量给图片添加水印的Python程序。程序会根据原始图片的分辨率自动调整水印大小，确保水印效果美观。
木木黄木木·2025-03-11 21:41

【电机控制器】ESP32C3——持续更新

【电机控制器】ESP32C3——持续更新文章目录@[TOC](文章目录)前言一、ADC、PWM、UART二、语言模型四、参考资料总结前言使用工具：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ADC
Kisorge·2025-03-11 21:41

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。
好评笔记·2025-03-11 21:09

PythonWeb——Django框架

2.框架的优缺点可重用、成熟,稳健、易扩展、易维护3.Python中常见的框架大包大揽Django被官方称之为完美主义者的Web框架。
Error_exception_worn·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT
Unknown To Known·2025-03-11 21:09

【报错】zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

pythonpd.read_excel(excel_path,sheet_name='Sheet1',engine='openpyxl',header=None)出现报错zipfile.BadZipFile
Jude_lennon·2025-03-11 21:38

报表DSL优化，享元模式优化过程，优化效果怎么样？

报表DSL优化与享元模式应用详解一、报表DSL优化1.问题背景报表系统通常使用领域特定语言（DSL）定义模板结构、数据绑定规则及样式配置。随着复杂度提升，DSL可能面临以下问题：冗余配置：重复定义样式、布局或数据源。解析效率低：嵌套层级过深或语法冗余导致解析耗时增加。维护困难：DSL文件臃肿，难以快速定位问题。2.优化策略结构扁平化：减少嵌套层级，通过引用机制复用公共配置块。#优化前（嵌套冗余）t
蒂法就是我·2025-03-11 21:07

Python实现链表反转：迭代与递归双解法详解

目录一、问题描述二、核心代码实现2.1迭代法实现迭代法中的prev初始值是None的原因：关键步骤图解2.2递归法实现递归法中要设置head.next=None的原因递归过程拆解三、方法对比与选择建议一、问题描述链表反转是数据结构中的基础算法问题，常见于面试和算法题库（如LeetCode#206）。要求将单向链表的节点顺序完全倒置二、核心代码实现2.1迭代法实现时间复杂度：O(n)空间复杂度：O(
达不溜先生 ୧⍢⃝୨·2025-03-11 21:07

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型
曲幽·2025-03-11 21:36

数据一致性问题怎么解决？幂等问题怎么解决？

单机与微服务的区别架构模式:单机架构:整个应用程序部署在一台机器上，通常是一个大型的单体应用。所有的功能模块紧密耦合，难以单独进行升级与扩展。微服务架构:应用程序被拆分为一组小的、独立的服务，每个服务通过API进行通信。服务可以被独立开发、部署和扩展。部署与扩展:单机架构:任何变更都需重新部署整个应用，扩展通常需要增加更强的单一硬件。微服务架构:每个服务可以独立部署，支持快速迭代与独立扩展，容易应
蒂法就是我·2025-03-11 21:06

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

Anthropic在发布最新模型Claude3.5Sonnet时，同时官宣了一个针对ClaudeAI重要的更新，那就是Artifacts。
AI信息Gap·2025-03-11 20:05

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域
AI天才研究院·2025-03-11 20:03

ROS实践（三）xacro文件基础（urdf扩展）

文件常见组成部分1.命名空间声明2.定义宏3.调用宏4.定义参数5.条件语句6.转换xacro文件为urdf7.gazebo标签三、代码示例1.gazebo标签使用（仿真参数配置）2.引用仿真配置并定义机器人模型
简约少年·2025-03-11 20:33

Django框架的全面指南：从入门到高级

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net
步入烟尘·2025-03-11 20:32

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。
·2025-03-11 20:10

项目风险分析报告怎么写

厘清项目背景、识别关键风险源、评估发生概率与影响、制定对应应对方案，是写好项目风险分析报告的四大核心步骤。看似简单的条目，却在实际操作中蕴含着深厚的方法论与经验积累。我个人特别强调“识别关键风险源”，因为若定位不准、范围过宽或过窄，都可能导致资源浪费或风险漏判。掌握准确的风险范围能帮助我们在后续的评估和应对阶段精准发力，避免将过多精力投入到不具备实际威胁的环节中。“识别关键风险源”的实质是通过系统
·2025-03-11 20:09

LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker

一、Flask框架1.1Blueprint流程：创建蓝图对象；在蓝图上定义路由和视图函数；在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西，先执行这个东西然后再正常执行（hook）；并且先执行flas
NLP的小Y·2025-03-11 20:00

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

数据库备份这件事，说实话，我一直没怎么上心。平时服务器跑得好好的，谁会想着备份呢？直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。
·2025-03-11 20:08

Sijia_y的个人经历以及计算机行业发展

我就开始学习Python，学会一
Sijia_y·2025-03-11 20:29

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。
·2025-03-11 20:07

第 146 题「LRU缓存机制」（手撸LRU算法）

LRU算法的描述怎么描述呢，其实上述描述的就是LRU算法要实现的逻辑只不多是人能理解的活，那么如何从写代码的角度来说一下实现LRU算法的逻辑呢，这个时候就要通过基础的数据结构结合来讲LR
冰火同学·2025-03-11 20:29

为什么Python使用者远远大于perl

的语法虽然比较特立独行,但也不是很难.总结如下原因:library(或者叫package)的使用如果是本语言原生的library,那没有问题.如果是需要调用外部函数/过程的package的话,那么就会有巨大的差异.python
·2025-03-11 20:06

如何用本地部署的DeepSeek-R1模型结合OmniParser V2实现无网络 WPS 文件交互？（适合小白）

今天我们来实现一个本地部署的方案，使用deepseekr1模型和OmniParserV2，通过WPS的图形界面（GUI）完成文件操作。别担心，即使你是编程小白，这篇文章会用简单语言一步步带你完成。
Leaton Lee·2025-03-11 20:28

前端 UI 框架发展史

你可以以轻松娱乐的心态来看这篇文章，同时也大概了解一下我们前端开发是怎么发展到现在这样子的。这样可以让你更好地去理解将要学习的前端UI
之道前端·2025-03-11 20:57

AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！
Leaton Lee·2025-03-11 20:57

微信小程序云开发的sql语法 where `$and` 运算符怎么用？踩坑总结！

微信小程序云开发$and组合查询时间戳转换**最近在小程序云开发里用$and组合查询，结果直接翻车，明明条件写对了，却总是查不出数据，要么就是报错，真是要被折腾疯了，官方文档也没给完整示例，最终折腾了半天，终于找到正确用法，现在分享出来，避免大家踩坑1.$and查询失败的真正原因在云开发数据库查询时，如果你的$and组合条件查不出数据，大概率是因为数据类型不匹配，特别是在时间筛选时，很多人会写成这
代码简单说·2025-03-11 19:55

入坑 Python 全能实战小白训练营，470 集干货 12.9G 大揭秘！

家人们，我最近挖到了一个Python学习的宝藏——Python全能实战小白训练营。整整470集，内容超丰富，资源包有12.9G，完全就是为咱们这些想系统学习Python的小白量身定制的。
七七知享·2025-03-11 19:54

【学习思维模型】

学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆（ActiveRecall
宇希啊·2025-03-11 19:24

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程

以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。
程之编·2025-03-11 19:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16
小圆圆666·2025-03-11 19:53

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径
量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

【C#实现手写Ollama服务交互，实现本地模型对话】

前言C#手写Ollama服务交互，实现本地模型对话最近使用C#调用OllamaSharpe库实现Ollama本地对话，然后思考着能否自己实现这个功能。
吾与谁归in·2025-03-11 18:49

《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》

《AI浪潮中的璀璨新星：MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言：AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下，AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点，竞争激烈程度堪称白热化。
空云风语·2025-03-11 18:18

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。
xxgshxs·2025-03-11 18:48

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践大家好，我是Echo_Wish，一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。
Echo_Wish·2025-03-11 18:47

池化的定义与核心思想

增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。
code 旭·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。导数：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

Kibana 单机与集群部署教程

目录Kibana单机与集群部署教程第一部分：Kibana概述第二部分：Kibana单机部署教程1.安装Kibana1.1安装依赖项1.2下载和安装Kibana1.3启动Kibana2.单机案例代码实现（Python
闲人编程·2025-03-11 18:14

JavaScript面试宝典

DOM（文档对象模型）：用于操作HTML和XML文档的API，可以动态修改网页内容、结构和样式。
傻小胖·2025-03-11 18:44

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。
m0_74825223·2025-03-11 18:43

INCA二次开发GUI实例化

通过Python语言结合COM接口技术，实现从软件架构设计到功能模块开发的完整闭环，为汽车电子领域工程师提供可复用的开发范式。
智海行舟·2025-03-11 18:13

Postman怎么针对一个接口重复测试 ?

Postman是一个常用的API测试工具，用于测试和调试接口。它提供了许多功能来让我们能够更轻松地进行接口测试，其中之一就是针对一个接口的重复测试。以下是从零到一的详细和规范的步骤来针对一个接口重复测试的文章：第一步：确定接口首先，我们需要确定要重复测试的接口。可以是一个已经存在的接口，也可以是一个新接口。确保理解接口的功能和预期的输出。第二步：创建Postman环境在开始重复测试之前，我们需要创
静姐说测试·2025-03-11 18:13
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他