train

基于autokeras的简单天气预报例子和运行输出

importnumpyasnpfromautokerasimportStructuredDataClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

piaopiaolanghua·2025-04-12 09:31

原生多模态大模型时代：统一感知的智能跃迁

1.模态编码统一（ModalityTokenization）2.统一骨干（Backbone）：Transformer进化体3.目标函数协同（Multi-taskPretrainingObjectives

gs80140·2025-04-11 23:24

人工智能：GPT技术应用与未来展望

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为自然语言处理领域的代表性技术，近年来在各行业的实际应用中展现出广泛潜力。

meisongqing·2025-04-11 07:34

使用hutool工具类jwt生成token

需要引入hutool依赖cn.hutoolhutool-all5.8.10工具类packagecom.jiawa.train.common.util;importcn.hutool.core.date.DateField

wahaha..·2025-04-10 22:06

Android里面如何优化xml布局

每增加一层布局，测量/布局时间增加1-2ms解决方案：工具：使用AndroidStudio的LayoutInspector或LayoutValidation可视化层级2.优先使用高效布局性能排序：ConstraintLayout

斗锋在干嘛·2025-04-10 20:57

# 基于BERT的文本分类

数据集介绍2.1数据集基本信息数据集自定义类型二分类（正面/负面）样本量训练集+验证集+测试集文本长度平均x字（最大x字）领域商品评论、影视评论#加载数据集dataset=pd.read_csv('data/train.txt

@MrLiu·2025-04-10 20:25

BN层和Dropout在训练与测试时的差别以及实现细节

1·BN层介绍及测试训练的差别BN也即BatchNormalization，批规范化，是由谷歌的大佬们在2015年《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift

andyL_05·2025-04-10 10:22

安卓ConstraintLayout + Barrier 实战：让 TextView 动态宽度但不超过另一个控件

场景需求在日常开发中，我们经常遇到这样的需求：一个TextView（比如标题）需要根据文字内容动态变宽，但不能超过右侧的另一个控件（比如时间日期）的区域。并且还要在文字末尾显示一个小圆点或标志紧贴着文字。实际UI示意大致如下：[图标][标题内容……][小圆点][时间]挑战在于：tv_title的宽度是动态的，不能写死；但又不能超过tv_date；而view_sign要紧跟在文字后；使用Constr

居然是阿宋·2025-04-09 02:49

【通用技术】自定义注解完成303校验

可参照已有注解来定义，如NotBlank@Documented@Constraint(validatedBy={ListConstraintValidator.class})@

和尚用0飘柔0·2025-04-08 06:10

【AI提示词】商业分析师

##Goals:-分析和评估指定公司的商业模式##Constrains

结冰架构·2025-04-07 21:43

参数高效微调（PEFT）研究综述

1.引言近年来，随着深度学习模型规模的不断扩大，预训练大模型（Pre-trainedLargeModels）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的性能提升。

Ender（弹射回家版）·2025-04-07 00:34

Nature Communications|柔性高密度、高灵敏应变传感器阵列（柔性应变传感/界面调控/电子皮肤/柔性电子）

，在《NatureCommunications》上发布了一篇题为“High-density,highlysensitivesensorarrayofspikycarbonnanospheresforstrainfieldmapping

感知科学前沿·2025-04-07 00:31

BERT训练环节（代码实现）

.代码实现#导包importtorchfromtorchimportnnimportdltools#加载数据需要用到的声明变量batch_size,max_len=1,64#获取训练数据迭代器、词汇表train_iter

Hiweir ··2025-04-06 19:57

将MATLAB神经网络数据转换为C/C++进行推理计算

代码进行推理计算，有以下几种主要方法：1.使用MATLABCoder生成C/C++代码这是最直接的方法，MATLABCoder可以将神经网络转换为优化的C/C++代码：%1.首先训练并保存你的神经网络net=trainNetwork

东北豆子哥·2025-04-06 16:39

✅ 2025最新 | YOLO 获取 COCO 指标终极指南 | 从标签转换到 COCOAPI 评估 (训练/验证) 全覆盖【B 站教程详解】

三、核心挑战与解决方案(视频教程核心内容)1.YOLO标签格式➡️COCO标签格式转换2.创建独立评估脚本，直接输出COCO指标3.验证(Validation)过程中启用COCOAPI评估4.训练(Train

一只云卷云舒·2025-04-06 15:33

从研究动机视角对无监督图像去雾论文的分类

1.数据依赖与配对数据稀缺问题1.1论文《DEHAZE-GLCGAN:UNPAIREDSINGLEIMAGEDEHAZINGVIAADVERSARIALTRAINING》-2020年模型的特点如下：将去雾问题转化为图像到图像的转换问题

梦姐的编程日志·2025-04-06 02:38

自我激励语言模型：解锁AI训练新范式

自我激励语言模型：解锁AI训练新范式self-rewarding-lm-pytorchImplementationofthetrainingframeworkproposedinSelf-RewardingLanguageModel

秋玥多·2025-04-06 02:05

GPT 模型原理解析，从五年 NLP 开发经验工程师的角度看在过去的五年里，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的进展总结

特别是，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型成为了一个标志性的突破，使得深度学习在处理人类语言方面的应用更加强大。

monday_CN·2025-04-05 18:14

【AI提示词】正能量大师（有趣）

##Constrains:-我将尽量

结冰架构·2025-04-05 14:46

图文生成领域常用的数据集——我的学习记录(刚整理完)

人脸数据集CUB-200-2011鸟类数据集cub200_2011数据集结构简介（解压后）文件/文件夹解释1.images/2.images.txt3.image_class_labels.txt4.train_test_split

源客z·2025-04-05 13:42

生成对抗网络（GAN）详解

GANs的基本概念Thisframeworkcanyieldspecifictrainingalgorithmsformanykindsofmodelandoptimizationalgorithm.Inthisarticle

frostmelody·2025-04-04 14:09

GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析

GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析报告一、引言1.GPT-4简介GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的新一代预训练语言模型

Aicytab·2025-04-04 08:30

用LLama factory时报类似Process 2504721 got signal: 1的解决方法

之前用nohup来远程跑LLamafactory微调脚本，是没有问题的，但今天发现运行类似下面这个命令时，nohupllamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora.yaml

蛐蛐蛐·2025-04-04 04:28

mlstm_biaffine_cyc_fgm

INFO-main-*****DataSummary*****07/16/202421:07:27-INFO-main-Batchsize=6407/16/202421:07:27-INFO-main-Numtrainsteps

风吹草地现牛羊的马·2025-04-03 12:53

超简单YOLO显示中文标签

源码改用UTF编码4.最终训练结果4.识别结果1.初始训练结果2.yaml配置文件标签改为中文同时，文件属性改为UTF-8path:test_dataset/images#数据集目录，相对于data目录train

真相很简单·2025-04-02 23:52

SV_11_随机约束

目录1.随机变量1.1两种变量类型2.randomize()2.1constraint_mode()2.2rand_mode()2.3randomize()with2.3pre/post_randomize

ICCJJ·2025-04-02 21:08

量化方法分类

6.量化方法分类大模型的量化方法主要分为两个大类：✅6.1训练后量化（Post-TrainingQuantization,PTQ）定义：PTQ是指在模型训练完成后，直接对其参数（权重和激活值）进行量化处理

大多_C·2025-04-02 09:17

DRAM每日一问:DRAM的DVFS模式是什么意思

电压/频率的变化会带来一些training的参数值会有些变化，所以在training阶段需要对各个可能使用到的电压

DRAM视界·2025-04-01 22:29

【论文阅读】SAM2LONG: ENHANCING SAM 2 FOR LONGVIDEO SEGMENTATION WITH A TRAINING-FREE MEMORY TREE

SAM2LONG:ENHANCINGSAM2FORLONGVIDEOSEGMENTATIONWITHATRAINING-FREEMEMORYTREE原文摘要：背景与问题：SAM2是一种强大的基础模型，用于图像和视频中的对象分割

s1ckrain·2025-03-30 18:50

Java 与 AI 结合的实际操作规程案例

模型训练：利用OpenNLP的DocumentCategorizerME类加载训练数据，通过train()方法生成分类模型。分

小徐博客·2025-03-30 12:36

Flutter_常用控件及其属性

constraints→BoxConstraints适用于儿童的其他限制。decoration→Decoration孩子背后的装饰。foregroundDecoration→Decora

红烧馍·2025-03-30 06:25

C++编程语言：抽象机制：泛型编程(Bjarne Stroustrup)

AlgorithmsandLifting)24.3概念(此指模板参数的插件)(Concepts)24.3.1发现插件集(DiscoveringaConcept)24.3.2概念与约束(ConceptsandConstraints

ComputerInBook·2025-03-30 02:01

DeepSeek最新成果-NSA(Native Sparse Attention)

论文地址：NativeSparseAttention:Hardware-AlignedandNativelyTrainableSparseAttention论文翻译：原生稀疏注意力机制(NSA)：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制

X.Cristiano·2025-03-28 23:55

TensorFlow-MNIST手写数字分类

数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集（已划分为训练集和测试集）(x_train,y_train),

Enougme·2025-03-28 07:59

python train 函数_Python之并行--基于joblib

Python的并行远不如Matlab好用。比如Matlab里面并行就直接把for改成parfor就行（当然还要注意迭代时下标的格式），而Python查一查并行，各种乱七八糟的方法一大堆，而且最不爽的一点就是只能对函数进行并行。当然，这点困难也肯定不能就难倒我们，该克服也得克服，毕竟从本质上讲，也就只是实现的方式换一换而已。大名鼎鼎的sklearn里面集成了很方便的并行计算，这在之前的机器学习教程里

weixin_39786850·2025-03-27 21:16

AI算法成长练习第一篇——Task-Adaptive Negative Envision for Few-Shot Open-Set Recognition代码复现

ArchitecturesAttnClassifier.pyimporttorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassClassifier(nn.Module):def__init__(self,args,feat_dim,param_seam,train_weight_base

威少的书童·2025-03-27 19:06

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer

程序猿阿伟·2025-03-27 04:06

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘scipy‘

Traceback(mostrecentcalllast):File"/media/visionx/monica/newproject/globetrotter/main.py",line20,infromtrainerimportTrainerFile

鳗小鱼·2025-03-27 02:57

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在Unsloth中，save_pretrained_merged方法用于将微调后的LoRA（Low-RankAdaptation）适配器权重与原始模型

背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

uv - 配置 [官方文档翻译]

文章目录配置概述配置文件设置`.env`配置pip接口环境变量`UV_BREAK_SYSTEM_PACKAGES``UV_BUILD_CONSTRAINT``UV_CACHE_DIR``UV_COMPILE_BYTECODE

知识搬运bot·2025-03-26 18:56

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

zgpa_train.csv中存放着训练数据，zgpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。

DHC丶·2025-03-25 11:33

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

train函数是这段代码的核心，每调用一次train就进行一次迭代。with里面是前向传播形

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

【后端】【django】【models】【进阶】索引和约束全解

djangomodels索引和约束Django的Meta类支持索引（Indexes）和约束（Constraints），用于优化查询性能并确保数据完整性。

患得患失949·2025-03-25 01:20

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。

Langchain·2025-03-24 16:08

BUAA-SCSE Training day2

好多题目是uva上的然后当时看过刘汝佳的书再看看就好还有一些思路都很清晰代码也很少就没有什么可写的了A-OpenCreditSystemTimeLimit:3000MSMemoryLimit:0KB64bitIOFormat:%lld&%lluSubmitStatusPracticeUVA11078DescriptionProblemEOpenCreditSystemInput:StandardI

屎宝宝·2025-03-24 12:07

BUAA-SCSE Training day2 指导……

题目的确选择的比昨天难多了....http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=25719#overviewAinti,x,y;cin>>T;while(T--){cin>>n;x=-1>y;ans=max(x-y,ans);x=max(y,x);}cout>n&&n){memset(s,0,sizeof(s));f=0;while(n

Sd_无心插柳·2025-03-24 12:32

MotionLayout（二）：MotionLayout是什么？MotionLayout调试技巧、KeyFrame关键帧等等

●定位：AndroidJetpack中的高级布局容器，继承自ConstraintLayout。

前期后期·2025-03-24 03:16

青少年编程与数学 02-011 MySQL数据库应用 09课题、规则、约束和默认值

、规则1.规则的概念2.规则的类型3.规则的定义和应用3.1创建表3.2定义规则3.3应用规则4.规则的管理和维护5.规则的性能影响6.其他相关概念二、规则应用示例（一）、检查约束（CHECKConstraints

明月看潮生·2025-03-23 05:33

推荐频道