python识别简单训练模型

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。
彬彬侠·2025-03-11 11:53

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART
彬彬侠·2025-03-11 11:52

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses
sho_re·2025-03-11 11:51

三种优化算法

本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路，并使用python完整实现。实际上，越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候，一行代码就能实现我们的需求。
旅者时光·2025-03-11 11:20

知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》

Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出
宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

PDF处理控件Aspose.PDF，如何实现企业级PDF处理

“手动调整200页PDF目录耗时3天，扫描件文字识别错误导致数据混乱，跨平台渲染格式崩坏引发客户投诉……”作为开发者，你是否也在为PDF处理的复杂细节消耗大量精力？
CodeCraft Studio·2025-03-11 11:49

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。
·2025-03-11 11:52

Garfish 源码解析 —— 一个微应用是如何被挂载的

接入简单，可轻松将多个前端应用组合成内聚的单个产品因为当前对Garfish的解读极少，而微前端又是现代前端领域相当重要的一环，因此写下本文，同时也是对学习源码的一个总结本文基于garfish#0d4cc0c82269bce8422b0e9105b7fe88c2efe42a
moonrailgun·2025-03-11 11:48

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用，涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。
·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从数据模型设计到分布式同步策略的完整开发流程。
·2025-03-11 11:20

使用 Python 合并微信与支付宝账单，生成财务报告

干脆写了个Python脚本一键处理，核心就干两件事：把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown（直接拖进思源就能渲染）代码主要折腾了这些：支付宝账单前24行都是废话，直接skiprows
·2025-03-11 11:49

本地部署AI大模型之并行计算：什么是可重入互斥锁/递归锁

目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁（ReentrantMutex，或称为递归锁）是一种特殊类型的互斥锁，允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点：1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁（Mutex）在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁，会导致自死锁（线程无限等待自己释放锁）。2.可重入
杰瑞学AI·2025-03-11 11:47

flask实现mvc模式

目录结构flask_mvc_app/│──app/│├──models.py#Model(数据库模型)│├──v
dev.null·2025-03-11 11:47

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。
领码科技·2025-03-11 11:16

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification
努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

Python Flask 在网页应用程序中处理错误和异常

PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常PythonFlask在网页应用程序中处理错误和异常在我们所有的代码示例中，我们没有注意如何处理用户在浏览器中输入错误的
dowhileprogramming·2025-03-11 11:46

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析
WangYan2022·2025-03-11 11:45

HSPF模型有哪些优势？可以进行哪些模拟？HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。
WangYan2022·2025-03-11 11:15

合并HEX文件

本文将详细介绍如何合并IntelHEX文件，并提供一个基于Rust的简单实现。合并HEX文件的场景在某些
boringhex.top·2025-03-11 11:15

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。
DO_Community·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

手册内容涵盖基础入门、核心能力与模型对比、进阶提示语策略、场景化应用以及人机协作与能力进阶等方面。它不仅适合新手快速掌握DeepSeek的基础操作，还为进阶用户提供了系统性方法论。
2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

如何解决网站风险提示

以下是一些简单易懂、快速有效的解决方案。一、检查并更新SSL证书确认HTTPS协议：打开您的浏览器，访问目标网站。检查网址是否以“https”开头。
·2025-03-11 10:15

探索R语言：经典案例解析与源代码

下面是一个简单的示例，演示了如何导入和处理CSV格式的
翠绿探寻·2025-03-11 10:12

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

项目简介该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。
冷琴1996·2025-03-11 10:11

Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框

美化识别结果中的检测框：在一些目标检测场景中，YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。
CHERISH_KDX·2025-03-11 10:41

llama.cpp编译

-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main
1nv1s1ble·2025-03-11 10:10

# MAC系统多版本jdk安装

系统多版本jdk安装##说明jdk在macOS下的安装路径为/Library/Java/JavaVirtualMachines/；/usr/libexec/java_home是macOS下提供的工具，类似一个简单的
成知节·2025-03-11 10:10

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。
月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

python实现查找满足条件的数字

问题：一个四位数，知道其前两位和后两位分别相等，并且这个数还是一个平方数，求出这个数。一个四位数，范围只能是1000~9999，前两位和后两位分别相等，也就是说，它的结构应该是aabb。最后，这个数是一个平方数。有的小伙伴可能不知道啥叫平方数，暂且解释下，所谓的平方数就是指该数等于一个整数的平方。比如3的平方是9，那么我们就说9是个平方数。第一步，这是个四位数，前两位和后两位分别相等，我们将满足条
qq_恰同学少年·2025-03-11 10:10

python中常用的内置模块举例（入门级整理）

python对于初学者可以说是十分友好的一门编程语言，不仅语法简单，而且它自身还包含了十分丰富的第三方模块，我仅就将我自己常用的一些内置模块（自带的，无需安装）做一下简单的总结和介绍：1.turtleturtle
qq_恰同学少年·2025-03-11 10:39

Ansible集成Git的CI/CD流水线详解

Ansible是一款强大且易用的自动化工具，从简单的任务到复杂的多环境部署，Ansible提供了丰富的功能和灵活性。通过编写结构良好、易于维护的剧本，可以显著提高IT任务的效率和可靠性。
wespten·2025-03-11 10:09

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython
程之编·2025-03-11 09:39

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？
程之编·2025-03-11 09:39

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！
除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

【Python代码练习（简单应用）】

一、Python列表添加与删除元素：append()。
9...·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels
AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

统信uos20：利用docker部署python+jupyterlab开发环境

很多统信uos20计算机没有联网安装python开发环境的条件，但是工作中需要对数据进行分析处理，因而产生了离线部署python开发环境的想法。
阆遤·2025-03-11 09:36

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

第五周作业——第十章动手试一试

10-1Python学习笔记学习笔记：在文本编辑器中新建一个文件，写几句话来总结一下你至此学到的Python知识，其中每一行都以“InPythonyoucan”打头。
hongsqi·2025-03-11 09:06

.net WebAPI返回xml、json格式

WebAPI返回xml、json格式简单示例usingSystem.Net.Http.Formatting;publicclassTestController:ApiController{publicstaticListlist
dengqiu2187·2025-03-11 09:06

大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器

本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释，或者是注释和代码对应不上，这样对于了解业务逻辑，以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大，我们尝试下用大模型来解释代码。
ahauedu·2025-03-11 09:05

统信UOS下达梦数据库启动图形界面应用工具monitor报JAVA相关错：An error has occurred. See the log file

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一、前言在博文《基于飞腾2000CPU+浪潮电脑+统信UOS安装达梦数据库详解https://blog.csdn.net
LaoYuanPython·2025-03-11 09:34

整理一下arcGis desktop版本软件， 从入门到精通需要学习的知识点

ArcGISDesktop从入门到精通的学习知识点整理：一、软件初认识与基础操作软件初认识：了解ArcGISDesktop的界面布局，包括内容列表、ArcToolbox工具箱、结果窗口、地图窗口、目录窗口、搜索窗口、python
AnalogElectronic·2025-03-11 09:04

动态规划双剑合璧：C++与Python征服洛谷三大经典DP问题

动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题，通过C++与Python双语言对比实现，彻底掌握DP精髓！
三流搬砖艺术家·2025-03-11 09:03

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

20个简单的python代码练习

下面整理了20个简单的python代码练习，供大家学习交流使用，轻易上手，复制下来就能用！！！废话不多说，直奔主题1.输入一个不超过5位的正整数，输出其逆数。例如输入12345，输出应为54321。
qq_恰同学少年·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和
程之编·2025-03-11 09:03
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