training

Android Room 使用

官网介绍：https://developer.android.google.cn/training/data-storage/roomRoom是在SQLite上提供了一个抽象层，以便在充分利用SQLite
francisHuang·2025-01-30 19:24

大模型算法到底值不值得入行？

先讨论算法相关的方向，分成三部分吧pretrain、post-training和更偏应用的工作pretrain的机会应该是越来越少了，还能在这个方向做的应该都是很强的团队了，早期买了几百张卡就来混事那种团队基本都
和老莫一起学AI·2025-01-29 12:07

CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇（航空图像和交叉视角定位）

遥感/卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery
点云SLAM·2025-01-28 06:32

DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二）

论文的创新点Abstract:Therecentbreakthroughsinnaturallanguageprocessingformodelpretrainingonlargequantitiesofdatahaveopenedt
CL.LIANG·2025-01-25 11:51

【图像复原】论文精读：Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration

实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
十小大·2025-01-23 23:40

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能
old_power·2025-01-23 17:28

DeepSpeed 常见问题解决方案

DeepSpeed常见问题解决方案DeepSpeedDeepSpeedisadeeplearningoptimizationlibrarythatmakesdistributedtrainingandinferenceeasy
申晓容Lucille·2025-01-23 06:12

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

今天，我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本，这款标志着DeepSeekV2系列收官之作，为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。
2401_89759264·2025-01-22 11:02

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案，名
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

岭回归预测PM2.5

PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeltraining
qianjinwang·2025-01-22 03:32

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy
Ace_bb·2025-01-22 00:08

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

今天，我们将聚焦于深度求索团队发布的DeepSeekV2.5-1210版本，这款标志着DeepSeekV2系列收官之作，为我们带来了令人惊喜的Post-Training能力提升和备受期待的联网搜索功能。
·2025-01-21 22:53

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始，目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。
吴脑的键客·2025-01-20 15:05

【赵渝强老师】PostgreSQL的物理存储结构

如上图所示，环境变量$PGDATA指向的目录就是/home/postgres/training/pgsql/data。下表说明了其中的每个目录的
·2025-01-19 15:11

LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练

25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

‘float‘ object cannot be interpreted as an integer

今天写代码的时候遇到了新的问题：'float'objectcannotbeinterpretedasaninteger代码出错地方：forminibatch_indexinrange(num_training_batches
多欢喜 ·2024-09-14 17:51

《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》

《昇思25天学习打卡营第25天|基于MindSpore实现BERT对话情绪识别》活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp
Sam9029·2024-09-14 13:56

AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.07.25-2024.08.01

文章目录～1.PayingMoreAttentiontoImage:ATraining-FreeMethodforAlleviatingHallucinationinLVLMs2.MTA-CLIP:Language-GuidedSemanticSegmentationwithMask-TextAlignment3
小小帅AIGC·2024-09-12 06:37

TensorRT模型量化实践

trt2.2polygraphy工具:应该是对2.1量化过程的封装方式3：QAT(追求精度时推荐)使用TensorRT量化实践（C++版）使用TensorRT量化（python版）参考文献量化基本概念后训练量化PostTrainingQuantization
痛&快乐着·2024-09-12 01:00

多模态大模型论文总结

MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中，我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型（MLLMs）。
sudun_03·2024-09-10 13:45

pytorch NLP自然语言处理入门一：文本表示

开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch
whyte王·2024-09-09 16:13

【GitHub项目推荐-- AI4S平台：生物医学平台】【转载】

AI4S平台：生物医学平台源代码bigscience-workshop/biomedical:Toolsforcuratingbiomedicaltrainingdataforlarge-scalelanguagemodeling
旅之灵夫·2024-09-08 11:23

图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力
weixin_39777018·2024-09-07 11:40

powerdns mysql_PowerDNS安装部署

centos安装epel检验epel[root@trainingyum.repos.d]#lsCentOS-Base.repoCentOS-fasttrack.repoCentOS-Vault.repoCentOS-CR.repoCentOS-Media.repoepel.repoCentOS-Debuginfo.repoCentOS-Sources.repoepel-testing.repo
泰坦V·2024-09-07 01:03

C++11新特性综述

ScottMeyersTrainingCoursesAnOverviewoftheNewC++(C++11/14)SpecificationofthelatestversionofC++(“C++11”
CC-xx·2024-09-06 11:53

【AI学习】简单聊聊后训练（Post-Training）的重要性

最近的学习，越来越领会后训练的重要性。预训练只能学到语言本身的统计概率、基础通用的语义，如果希望模型发挥更好的作用，后训练显得越来越重要。这里，我想，可能存在这样一个逻辑，在预训练阶段，只是学习到了网络的平均水平，而通过后期的对齐和引导，模型是可以输出高于网上数据的平均水平的结果，进一步的，模型也可以自动的引导这个提升过程，就像《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageMode
bylander·2024-09-05 19:39

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4

-4GPT-1    2018年年中，就在Transformer架构诞生⼀年后，OpenAI发表了⼀篇题为“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training
三月七꧁ ꧂·2024-09-03 19:04

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）的全过程。
LQS2020·2024-09-02 19:32

LLM训练、精调与加速：大型语言模型的高效开发与应用策略

1.训练（Training）训练是指使用大规模数据集对LLM进行初步的学习，使其能够理解和生成自然语言。训练过程通常涉及以下步骤：数据收集与预处理：收集大
知识学习分享交流·2024-09-02 12:22

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调
Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测）训练过程中遇到问题的解决攻略（看下图的方式是“前序遍历”）modelbias出现问题的情况：1.看trainingdata
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

【早安心语】

2020-5-10】早安春夏秋冬Youmustknowthatthebeautyofapersonisnottheface,butallthepastexperiences.Eleganceisnotatraining
壹典心理咨询·2024-09-01 16:51

机器学习（2）单变量线性回归

在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。
天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI
CXDNW·2024-08-30 03:40

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）长尾分布（Long-Tailed）DeiT-LT:DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets
路漫漫独求索·2024-08-26 14:12

【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation

havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
Bosenya12·2024-08-24 16:35

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources
Bosenya12·2024-08-24 16:04

PyTorch踩坑记录1

1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout
普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

AIGC：Kolors: Effective Training of Diffusion Model for Photorealistic Text-to-Image Synthesis

代码：GitHub-Kwai-Kolors/Kolors:KolorsTeam论文：Kolors/imgs/Kolors_paper.pdfatmaster·Kwai-Kolors/Kolors·GitHub模型：huaggingface:https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusersmodelscope:https://modelscope
微风❤水墨·2024-08-22 17:11

Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models

SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接：arxiv关键字：LargeLanguageModels、Pre-training
liferecords·2024-03-14 20:18

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs
qwfys200·2024-03-14 07:30

KGCN---pytorch代码（1）---data_loader

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
sweet_Mary·2024-03-14 04:27

深度学习踩坑记录（持续更新）

目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错
芒果不茫QAQ·2024-03-13 15:39

机器学习-02-机器学习专家系统

主要介绍机器学习中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程：定义问题（ProblemDefinition）->数据收集(DataCollection)->数据分割(DatasetSpitup)->模型训练(ModelTraining
IT从业者张某某·2024-03-07 12:04

waymo open dataset v2.0.0 (Perception dataset) 大小

testinggsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/testing_locationgsutildu-shgs://waymo_open_dataset_v_2_0_0/traininggsutildu-shgs
wzy-666·2024-03-07 02:23

C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测

IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection
乱蜂朝王·2024-03-04 09:59

XGB-12:在 Kubernetes 上进行分布式 XGBoost 训练

通过KubeflowXGBoostTrainingOperator支持在Kubernetes上进行分布式XGBoost训练和批量预测。
uncle_ll·2024-02-27 09:48

【TF】TensorFlow的模型保存save和加载load

训练过程中保存checkpointscheckpoint_path="training_1/cp.ckpt"checkpoint_dir=os.path.dirname(checkpoint_path)
nothk·2024-02-27 04:43

多模态相关论文笔记

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training
靖待·2024-02-24 10:27
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