svm训练完保存权重第6页

蓝桥杯单片机基于西风模板超声波底层

(i=0;i<8;i++){TX=1;发送信号Delay(12)us哦Tx=0在延时12us}这样波的初始化就好了}unsignedcharWave_Read(){unsignedinttime;定义完时间变量以后再进行定时器

立志当c大牛的白·2025-02-14 13:56

什么是闭包以及闭包的作用

二、闭包的作用1.封装变量2.保存状态3.函数工厂三、闭包的注意事项1.内存泄漏2.陷阱：异步操作一、什么是闭包？闭包是指在一个函数内部定义的函数，可以访问其外部函数作用域的变量。

我胡为喜呀·2025-02-14 12:54

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

从0到1带大家搭建spring cloud alibaba 微服务大型应用框架（九）文件服务篇（1）：minio 单机与集群搭建

优点：这样做比较便利，项目直接引用就行，实现起来也简单，无需任何复杂技术，保存数据库记录和访问

峡谷电光马仔·2025-02-14 10:43

nano 编辑器保存退出

你可以按照以下步骤操作：保存文件并退出：按Ctrl+X。如果你有未保存的更改，系统会提示你是否要保存。按Y（是）或N（否）来选择。如果你选择保存（按Y），系统会要求你确认文件名。直接按Enter保存。

孤独的程序员dis1500·2025-02-14 10:42

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

RIME-CNN-SVM故障诊断

在这一模型中，CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理，随后，这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型，由SVM进一步执行分类与回归分析的任务，从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。

小宇爱·2025-02-14 10:39

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！

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

Robot251·2025-02-14 10:38

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

分布式训练通过多维度并行策略实现：算力维度：聚合多卡计算能力存储维度：分布式参数存储通信维度：优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。

WHCIS·2025-02-14 10:07

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？

一、参数单位解读B=Billion（十亿）：在AI模型领域，"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义：神经网络中可调节的权重数值，决定模型的信息处理能力计算示例：32B=32×10⁹=320亿参数GPT

燃灯工作室·2025-02-14 10:35

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练

wendy_ya·2025-02-14 08:56

【python】并发编程——多线程

1一些概念1.1线程概念1.2线程模型1.2.1多对一1.2.2一对一1.2.3多对多1.2.4双层模型2ThreadinPython2.1threading2.1.1示例2.1.2关于线程返回值设置保存运行结果的全局变量重写

南隅。·2025-02-14 08:25

本地离线方式安装普罗尼修斯（prometheus）监控软件，以及简单使用

从上到下：展示，给用户提供一个清晰明了的展示界面，使用：grafana存储，把收集来的数据进行分类保存，为展示平台做支撑，使用：prometh

「已注销」·2025-02-14 07:18

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

在训练复杂度方面，生成式模型通常较为复杂，因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如，常

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

电脑文件防泄密软件

以下是对该软件的详细介绍：一、软件概述天锐绿盾（又名绿盾信息安全管理软件）是一款功能强大的企业加密软件，它通过在操作系统的核心驱动层实施文件透明加密，确保所有受保护的文档（如设计图纸、源代码、办公文档等）在创建、编辑、保存时自动加密

Tianrui Green Shield·2025-02-14 06:08

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】ALBERT提出了特定的参数缩减技术，以降低内存消耗并提高BERT的训练速度

·2025-02-14 05:05

SRE随笔---无状态服务

例如，用户登录某个购物网站，登录信息会保存在服务端节点的session数据中(状态)，用户再次发送请求给服务端时，服务端会依赖session

·2025-02-14 05:04

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

python视频爬虫

文章目录爬虫的基本步骤一些工具模拟浏览器并监听文件视频爬取易错点一个代码示例参考爬虫的基本步骤1.抓包分析，利用浏览器的开发者工具2.发送请求3.获取数据4.解析数据5.保存数据一些工具requests

zoujiahui_2018·2025-02-14 04:53

深度解析Linux中的编译器gcc/g++

g++用来编译C/C++程序的翻译步骤经历四个过程的1、预处理（进行宏替换/去注释/条件编译/头文件展开等）这个-E的意思是从现在开始，进行程序的翻译，一但预处理做完了，就停下来那么这里的code.i保存的是预处理之后的结果我们这里的

xghfcgc·2025-02-14 04:52

前端面试题

文章目录一、闭包（完）二、原型链（完）三、防抖和节流（完）四、Vue相关1、MVC和MVVM的区别2、v-model原理3、vue中的data为什么是一个函数？

木輮·2025-02-14 04:21

【Transformer】小白入门指南

Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork）位置编码（PositionalEncoding）残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else

GHXX.·2025-02-14 04:18

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成

dgay_hua·2025-02-14 04:16

华为 MindStudio 安装指南

它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务，并依赖CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为计算架构基础。

丰年稻香·2025-02-14 03:01

亚信安全春节14天双倍假期通告

31582680秒亚信安全一直驰骋于云网安世界奋战在“安全+数智化”的壮阔征途上如今，新春的脚步渐近长达14天的春节长假能让我们暂且放下忙碌的工作去除班味，裹满年味咱就是说，这假期长到能在家“躺平”追完一整部剧

亚信安全官方账号·2025-02-14 03:58

力扣455.分发饼干贪心算法

先理解题意，理解完了之后我们会发现排序后会更好做，排完序之后我们依次来比较大小不就好了吗！

Leosaf·2025-02-14 02:56

使用Confluence进行知识管理和协作

使用Confluence进行知识管理和协作技术背景介绍Confluence是一个由Atlassian开发的企业级wiki协作平台，主要用于保存和组织项目相关的资料。

eahba·2025-02-14 02:53

DeepSeek为何如此厉害，先是横扫华尔街，又是引得国内三大运营商争相加入？普通人又该如何入局？

在DeepSeek诞生之前，全世界对于AI大模型的认知是：只有疯狂砸钱，堆算力才能做出类似于OpenAI这样强大的AI大模型；可在DeepSeek诞生之后，直接将AI大模型的训练成本降低为不到原先的1%

2501_90560745·2025-02-14 02:51

Redis系列之Redis持久化机制

执行flushall命令flushall复制代码清空Redis之前，保存当前Redis快照执行主从复制操作(第一次)第一次主从复制时需要生成rdb文件，会保存当前Redis快照RDB执行流程流程分析Redis

2501_90339150·2025-02-14 02:50

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

商汤大装置上架DeepSeek系列模型，限免体验、服务升级！

升级服务：全周期定制化方案，赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源，形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系，确保客户开发效率与应用效果的双重提升。

·2025-02-14 01:01

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过$T$步逐渐向数据$x_0$添加高斯噪声，最终得到纯噪声$x_T$。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

在VS Code中渲染 Markdown 并保存为 PDF

在VisualStudioCode(VSCode)中渲染Markdown并保存为PDF，可以通过以下步骤实现。