pytorch量化感知训练

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

Python调用C语言动态库（DLL）结构体/指针/变量的方法

文章目录前言一、如何生成C语言动态库DLL第一步：安装编译工具第二步：设计C代码第三步：编译成C语言动态库DLL二、如何使用C语言动态库第一步：python/pytorch调入DLL接口第二步：Python
ENOCH_Q·2025-02-16 08:29

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

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。
AI大模型应用之禅·2025-02-16 06:16

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

deepseek+python,离线api，持续对话

fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch#导入torch模块#配置4-bit量化
守着黎明看日出·2025-02-16 05:43

touchdesigner常用材质

该光在所有方向上均等地反射，因此观察者的位置不会影响感知的照明。镜面反射-镜面反射对
守着黎明看日出·2025-02-16 05:43

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

Go协程goroutine和管道channel

2、线程：轻量化进程，是系统调度的基本单位。在同一个进程的线程切换不会导致进程切换，不同进程里的切换会导致进程切换。3、协程goroutine：轻量化线程，一个进程可以轻松开启上万个协程。
始梦的少年·2025-02-16 04:06

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16 量化高精校准

下载方法SDK下载#安装ModelScopepipinstallmodelscope#SDK模型下载frommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('okwinds/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Int8-W8A16')Git下载#Git模型下载gitclonehttps://www.mod
AI天才研究院·2025-02-16 04:35

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

第三章 回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

deepseek与gpt，核心原理对比

DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。
test猿·2025-02-16 04:30

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt
吨吨不打野·2025-02-16 04:58

【Python】解决PyTorch报错：PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案

在使用PyTorch时，遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的
I'mAlex·2025-02-16 03:27

大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践

2023年，大模型如雨后春笋般爆发，58同城TEG-AILab作为AI平台部门，紧跟大语言模型技术发展步伐，打造了大语言模型平台，支持大语言模型训练和推理部署，并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域
AI产品经理·2025-02-16 03:53

【golang】量化开发学习（一）

均值回归策略简介均值回归（MeanReversion）假设价格会围绕均值波动，当价格偏离均值一定程度后，会回归到均值。基本逻辑：计算一段时间内的移动均值（如20天均线）。当当前价格高于均值一定比例，做空；当低于均值一定比例，做多。持仓等待价格回归后平仓。官网下载DOLGPHINDB总结✅Docker运行DolphinDB✅创建模拟股票数据表✅Golang连接DolphinDB进行查询这样，Gola
幺零九零零·2025-02-16 01:11

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

读懂AI Agent：基于大模型的人工智能代理

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:15

3. 意图分类prompt优化项目（实操版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:14

Badcase归因分析“四部曲”

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 22:14

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体
少林码僧·2025-02-15 21:08

【prompt示例】智能客服+智能质检业务模版

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-02-15 21:08

代码随想录-算法训练营day30(回溯算法06:重新安排行程,N皇后,数独,回溯算法总结)

第七章回溯算法part06●332.重新安排行程●51.N皇后●37.解数独●总结详细布置今天这三道题都非常难，那么这么难的题，为啥一天做三道？因为一刷也不求大家能把这么难的问题解决，所以大家一刷的时候，就了解一下题目的要求，了解一下解题思路，不求能直接写出代码，先大概熟悉一下这些题，二刷的时候，随着对回溯算法的深入理解，再去解决如下三题。大家今天的任务，其实是对回溯算法章节做一个总结就行。重点是
java菜鸡加油·2025-02-15 20:06

开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析

（预测实现时间：2025Q2）开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析（2024Q3）1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理
Mr' 郑·2025-02-15 20:05

天童美语：增强孩子的柔韧性

柔韧性训练有助于孩子骨骼、肌肉和关节的发育，降低运动损伤的风险。
t05777·2025-02-15 20:03

DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构 企业级RAG知识库

“DeepSeek-R1的输出，蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果，通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型，以下是具体解释：-**知识蒸馏技术原理**：知识蒸馏是一种模型压缩技术
qq_25467441·2025-02-15 20:00

【代码随想录训练营第42期 打卡总结 - 刷题记录】

跟着训练营坚持打卡的这段日子
逝去的秋风·2025-02-15 19:25

架构师面试（二）：计算机编程基础

A、协程在创建、切换和销毁时，操作系统都是无法感知的；B、理论上讲，用户应用程序是可以脱离操作系统运行起来的；C、Linux下的epoll是同步IO模型，Windows下的IOCP是异步IO模型；D、在
棕生·2025-02-15 18:20

掌握MiniQMT程序化交易：下单与撤单的实战技巧

掌握MiniQMT程序化交易：下单与撤单的实战技巧在量化交易领域，自动化执行交易策略是提高效率和准确性的关键。
量化投资技术·2025-02-15 18:20

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。
·2025-02-15 18:22

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind
SmallerFL·2025-02-15 15:23

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。
赵钰老师·2025-02-15 14:20

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势
North_D·2025-02-15 14:18

【YOLO】常用脚本

目录VOC转YOLO划分训练集、测试集与验证集VOC转YOLOimportosimportxml.etree.ElementTreeasETdefconvert(size,box):dw=1.
我才是真正的17号·2025-02-15 14:47

量化交易技术简介

量化交易1.C++技术栈高频交易和低延迟系统对C++和Linux内核的要求极高，需要高效的代码执行、低延迟的通信机制、以及对操作系统底层的深入优化。
0010000100·2025-02-15 13:13

106.map 和 switchMap

生命周期感知：转换后的LiveData同样具有生命周期感知能力，只有在观察者处于活动状态时才会传递数据。不同点：特性mapswitchMap转换方式map对原始LiveDa
我也念过晚霞·2025-02-15 13:41

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。
feibaoqq·2025-02-15 13:35

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training
仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

一、前言随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）已广泛应用于各种实际场景中，特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用，已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。
welcome_123_·2025-02-15 08:31

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

目录一、PyTorch简介：为什么选择它？
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

deepseek本地部署需要多少显卡资源

参考资料：https://modelers.cn/models/MindIE/deepseekv3部署DeepSeek-V3、R1模型浮点权重至少需要4台Atlas800IA2（8x64G）服务器，W8A8量化权重至少需要
yuanlulu·2025-02-15 06:45

华为昇腾部署 DeepSeek-R1 (671B) 大模型实战指南

通过本教程，您将掌握：模型权重转换与量化方法昇腾专用镜像的使用技巧多机分布式推理配置生产级服务化部署方案一、部署前准备1.1硬件要求部署类型服务器配置显存要求BF16推理4台Atlas800IA28*64GBW8A8
歌刎·2025-02-15 05:35

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

引言近年来，计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用，特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中，快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本博客将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的木材表面缺陷检测系统，包括数据集准备、模型训练、UI界面开发及完整代码实现。目录目
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27
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