tensorflow自定义训练

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。AscendC的特点C/C++原语编程编程模型屏蔽硬件差异类库API封装，兼顾易用与高效孪生调试，可在CPU侧模拟NPU侧的行为开发基本流程环境准备使用AscendC完成Add算子核函数开发；使用ICPU_RUN_KFCPU调测宏完成算子核函数CPU侧运行验证
小超编程·2025-02-05 03:45

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读人工智能在过去十年中的发展令人惊叹。其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

心法利器[128] | 2024年算法小结-个人成长-打开思路-生日

往期回顾心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125]|24年算法思考-RAG技术论文和实践小
机智的叉烧·2025-02-05 01:07

心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习

往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
机智的叉烧·2025-02-05 01:37

python属性修饰器

在Python中，属性装饰器（@property）是一种用于管理类属性访问的高级工具，它可以让你在访问或修改属性时添加自定义逻辑（如数据验证、计算属性等）。
kyle~·2025-02-05 01:35

电控---中断

ProgramCounter,PC），也叫程序指针2.当外部中断（ExternInterrupt,EXTI）事件发生的时候，单片机有一定的策略保护好当前执行的状态，将PC跳转到中断服务函数（即回调函数），然后执行相应的用户自定义编写的处理策略
kyle~·2025-02-05 01:35

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlow是谷歌大脑团队开发的开源机器学习库，广泛应用于深度学习、人工智能等领域。
ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

php设置文件路径的常量方法_PHP 系统常量及自定义常量

__FILE__这个默认常量是PHP程序文件名。若引用文件(include或require)则在引用文件内的该常量为引用文件名，而不是引用它的文件名。__LINE__这个默认常量是PHP程序行数。若引用文件(include或require)则在引用文件内的该常量为引用文件的行，而不是引用它的文件行。PHP_VERSION这个内建常量是PHP程序的版本，如‘3.0.8-dev’。PHP_OS这个内建
亚马逊Kindle·2025-02-05 01:33

大模型带你学pytorch课程

PyTorch是一个强大的开源机器学习框架，由Facebook的人工智能研究实验室开发，被广泛用于深度学习模型的构建和训练。让我们开始你的PyTorch旅程吧！1.预备课程大纲1.1引入Pyth
立杰说·2025-02-05 01:33

jar可执行文件怎么转换成exe可执行文件

下面是一些常用的工具和方法：1.Launch4jLaunch4j是一个跨平台的工具，可以将Java应用程序封装成Windowsnative可执行文件，并且支持自定义图标、JRE路径配置等特性。
java我跟你拼了·2025-02-05 01:02

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

C++实现一个自定义字符串类（string）

本博客将详细介绍如何在C++中实现一个自定义的字符串类string，这个类模仿了标准库中std::string的关键功能。
hqxnb666·2025-02-05 01:01

ICT网络赛道备赛Day2【1-24】

（D）A、Ctrl+UB、Ctrl+PC、左光标D、上光标在VRP系统中，ctrl+U为自定义快捷键，ctrl+P为显示历史缓存区的前一条命令，左光标为移动光标，上光标为访问上条历史命令。
Ares^o^·2025-02-05 00:27

开源游戏服务器引擎goworld源码解析14_aoi

以下是对代码的详细解释：Coord类型：Coord是一个自定义的浮点型，用于表示坐标轴上的值。AOI结构体：x和y：表示AOI在二维空间中的位置。dist：表示AOI的半径或范围。Data：一个接口
lao geng·2025-02-05 00:26

Build and install error messages

TensorFlowusesGitHubissuesandStackOverflowtotrackanddocumentbuildandinstallationproblems.Thefollowinglistlinkserrormessagestoasolutionordiscussion.Ifyoufindaninstallationorbuildproblemthatisnotlisted
高桐@BILL·2025-02-05 00:53

自定义MyBatis插件

接下来，我们通过自定义插件实例来进一步深度理解MyBatis插件的插件机制。插件接口MyBatis插件接口-Interceptor有哪些方法？
灯塔下的守望者·2025-02-04 23:17

如何使用tmux工具快捷键自定义

前言：Tmux是一个终端复用工具（terminalmultipler）,在我们工作中经常需要编译安卓或者大型工程时需要ssh远程到服务器编译，一但使用远程的电脑断掉ssh连接（休眠、关机、重启、关掉ssh连接等）使用ssh登录的操作编译、vim等工作状态就随着ssh会话结束而断掉。使用tmux工具，可以做到窗口与ssh会话的进进程解绑，可以保留当前的会话的工作继续运行。一、tmux工具配置1.1配
月上柳青·2025-02-04 23:47

C#字典Dictionary用法详解

本文详解C#字典Dictionary用法目录本文详解C#字典Dictionary用法1定义2特点3常用属性4常用方法5具体例子6集合初始化7自定义类作为值或键1定义Dictionary是一个泛型集合，它存储唯一键和值的集合
未来无限·2025-02-04 22:41

DeepSeek 微调变得简单：使用 Python 创建自定义 AI 模型 学习针对所有用例微调 DeepSeek R1 模型

简介当每个人都竞相在ChatGPT上构建应用程序时，精明的开发人员正在悄悄发现DeepSeek-R1的微调功能，这是一颗隐藏的宝石，可以将通用人工智能转变为专业的数字专家。通过本文，您将了解如何将通用的DeepSeekR1模型转变为专门的、特定领域的LLM。推荐文章《使用DeepseekZeroCodingExperience创建类似飞扬的小鸟游戏》权重1，DeepSeek《如何在本地电脑上安装和
知识大胖·2025-02-04 22:09

招商银行2022 Fintech精英训练营数据赛道-第4名方案分享

0.比赛简介竞赛时间：4月29日9:00-5月12日17:00竞赛流程：4月29日9:00-5月9日24:00，赛题开放A榜数据（test_A榜），预测结果数据每天限提交3次；5月10日00:00-5月12日17:00，赛题开放B榜数据（test_B榜），预测结果数据每天限提交3次。重复提交或提交格式错误均扣除有效提交次数，请谨慎提交答案，结果提交后请务必点击“运行”按钮，方可查看当前个人排名。排
藏在云中的猫·2025-02-04 22:38

Llama最新开源大模型Llama3.1

以下是关于Llama3.1的详细介绍：参数规模与训练数据Llama3.1拥有4050亿（405B）参数，是目前开源领域中参数规模最大的模型之一。
kcarly·2025-02-04 21:32

Mac电脑上好用的免费截图软件

优点：操作简单，界面美观，支持自定义快捷键和设置，适合日常使用和专业需求。下载方式：可在A
kcarly·2025-02-04 21:01

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

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。
Luzem0319·2025-02-04 19:22

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

Jenkins环境变量探讨

这些变量可以分为Jenkins内置变量和自定义变量。本文将详细讨论这两类变量的使用和管理。Jenkins内置环境变量在Jenkins流水线中，所有内置的环境变量都通过全局变量env进行暴露。
DevOps探索者·2025-02-04 18:45

C语言超详细讲解——函数

前言本文围绕C语言函数展开，介绍函数概念、库函数、自定义函数等，还阐述参数、语句、调用方式及声明定义等知识要点。
飞鸟吟·2025-02-04 18:44

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

Easysearch Chart Admin 密码自定义

使用EasysearchChart0.2.0之前的版本（包括0.2.0）创建出来的集群，admin用户初始密码固定为admin，这样的集群存在安全隐患。Easysearch1.8.3版本优化了初始化脚本（bin/initialize.sh），添加了初始化密码环境变量判断，可手工设置EASYSEARCH_INITIAL_ADMIN_PASSWORD环境变量来指定集群admin用户初始密码。现在我们来
·2025-02-04 18:05

MySQL基本操作

目录一.Express框架1.前后端交互（1）在服务器端进行跨域设置：安装、配置cors模块（2）创建自己的路由文件：路由中间件——接口文件（API）（3）前后端数据的传输：（4）在项目中配置自定义的路由文件
m-TT·2025-02-04 18:11

【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

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
程序员辣条·2025-02-04 16:57

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

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

蓝桥杯常用算法——排序算法

排序算法自定义算法函数冒泡排序选择排序插入排序快速排序希尔排序归并排序基数排序堆排序计数排序桶排序自定义算法函数冒泡排序时间复杂度：O(n^2)冒泡排序是一种严格的稳定排序算法，它不改变序列中相同元素之间的
图灵贼灵·2025-02-04 14:42

ArkUI中自定义组件的生命周期_arkui 生命周期

页面与自定义组件的区别自定义组件：@Component装饰的UI单元，可以组合多个系统组件实现UI的复用，可以调用组件的生命周期。页面：即应用的UI页面。
程序猿_zDT·2025-02-04 14:11

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

Dify的名称由来了解LLMOpsDify的核心功能兼容多种LLMsDify的优势完全开源核心能力如何安装Dify快速启动使用HelmChart在Kubernetes上部署自定义配置使用Dify创建AI
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

【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

浏览器自定义脚本管理插件系列介绍（一）：暴力猴(ViolentMonkey)

用户可以根据自己的需求编写自定义脚本，例如自动填写表单、屏蔽广告、增强网页功能等。这使得Violentmo
AI时代的程序员·2025-02-04 11:10

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

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch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，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用
辞落山·2025-02-04 10:40

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
加德霍克·2025-02-04 10:36
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