yolo5自定义数据集训练第14页

LORA 微调大模型：从入门到入土

在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。

大模型.·2025-03-17 17:49

【源码阅读】olmocr中的prompts

目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil

海绵波波107·2025-03-17 17:46

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

两个神经网络相互博弈，通过一次次迭代训练，最终生成器可以生成足以骗过

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈，直到生成器能够生成非常逼真的数据，使判别器难以区分生成数据和真实数据。

「已注销」·2025-03-17 16:13

2025前端面试题超全面解析（附答案与深度扩展）

**WebComponents实战：如何封装一个自定义按钮组件？**3.**WebWorker的用途与限制**二、CSS篇（扩展版）1.

北辰alk·2025-03-17 16:08

open-webui使用searXNG插件连接自定义的联网搜索服务程序

chinayeren·2025-03-17 15:32

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

该模型配备了一个名为ST-Align的数据集，专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。

·2025-03-17 15:12

PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架

该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升，展现了其在弱监督学习中的有效性

·2025-03-17 15:11

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

2025-02-07，由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集，该数据集包含1,000个精心挑选的问题，并配以推理轨迹和答案，为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。

·2025-03-17 14:37

ChatGPT智能聊天机器人实现

技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架

云端源想·2025-03-17 14:57

【第十节】windows sdk编程：截获控件消息

但在需要实现特殊交互逻辑（如自定义点击效果、消息过滤或增强功能）时，可通过消息处理函数替换技术截获控件消息。

攻城狮7号·2025-03-17 14:56

React封装通用Form组件，类型转换、命名控件样式隔离、支持表单验证、位置自定义、自定义布局、提示信息info等功能。未采用二次封装调整灵活，包含使用文档

封装思想二、react代码三、css代码四、实现效果五、使用文档BasicFormModal表格模态框组件组件简介功能特点使用方法基础用法宽度和位置控制使用初始值多种输入类型示例表单验证字段提示信息禁用字段自定义样式更新日志

夜斗(dou)·2025-03-17 14:26

使用自定义域名访问github上的pages

1.什么是pages大家应该知道github提供了pages功能，详细介绍见pages.github.com(英文的，估计很少人仔细看)。其实就是，可以把你的代码仓库作为静态站点的资源文件。对于普通用户来说又分为两种pages：userpages和projectpages。1.userpages的仓库名必须是username.github.io比如我的github账号时zhouchangxun，所

六圈儿·2025-03-17 14:25

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。

kimi-222·2025-03-17 14:24

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...详解目标检测中的多尺度训练和测试?

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…详解目标检测中的多尺度训练和测试?

努力毕业的小土博^_^·2025-03-17 14:53

探秘C# .NET Core Health Checks：从零打造全方位应用健康监测系统——实战代码解析与深度注释

这种健康检查机制允许开发人员轻松地集成各种自定义检查，确保系统的健康状况，并通过HTTP接口对外暴露检查结果，便于监控工具或服务发现组件进行自动化监控。

墨瑾轩·2025-03-17 13:52

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。

来自于狂人·2025-03-17 13:51

android 自定义分辨率,Moonlight Android端自定义分辨率，解决黑边问题

更新：使用原版moonlight修改特殊分辨率需要root权限，没有root权限可尝试此版本的moonlight选择当前设备分辨率。再次更新：moonlight9.8版本以上已经支持设置为当前设备分辨率。问题描述本人手机分辨率是2340×1080，在使用moonlight串流时分辨率选择1080p，发现有黑边，此时串流的分辨率为1920×1080。解决方案第一步，调整主机分辨率可以看到，主机实际显

weixin_39661589·2025-03-17 13:50

Ollama 基本概念

通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。

Mr_One_Zhang·2025-03-17 13:47

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业

前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47

【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作

PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集

-一杯为品-·2025-03-17 13:17

Linq的理解

Linq（link）代表语言集成查询（LanguageIntegratedQuery）Linq是.NET框架的扩展，它允许我们以使用SQL查询数据库的方式来查询数据集合。

It_sharp·2025-03-17 13:15

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、编写自定义函数在三线表中添加p值

R语言使用table1包绘制（生成）三线表实战：单变量分列构建三线表、编写自定义函数在三线表中添加p值目录R语言使用table1包绘制（生成）三线表、使用单变量分列构建三线表、编写自定义函数在三线表中添加

statistics.insight·2025-03-17 12:12

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

python_学习爬虫遇到的第一个问题_urllib获取baidu首页源代码

#导入urllib所需要的库importurllib.request#左边自定义名称，右边是要访问的地址url='https://www.baidu.com/Index.htm'#左边自定义名称可以叫做响应

KJDETL·2025-03-17 11:38

Python（1）Python全方位指南：定义、应用与零基础入门实战

跨领域通吃‌：从Web开发到AI训练，覆盖90%以上技术场景。‌企业级应用‌：YouTube用Python处理视频推荐，NAS

一个天蝎座白勺程序猿·2025-03-17 10:31

GitHub一周热门ai项目 2025.3.17

BillyXie23·2025-03-17 10:31

AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！

AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？

大模型教程·2025-03-17 10:30

hive-进阶版-1

第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。

数据牧马人·2025-03-17 10:59

doris：安全概览

内置认证：Doris内置了用户名/密码的认证方式，可以自定义密码策略；LDAP认证：Doris可以通过LDAP服务集中管理用户凭证，简化访问控制并增强系统的安全性。

向阳1218·2025-03-17 10:27

【C++修炼之路】C++动态内存管理

️专栏：【C++修炼之路】主页：f狐o狸x“于高山之巅，方见大河奔涌；于群峰之上，更觉长风浩荡”目录一、C++内存管理方式1.1new/delete处理内置类型1.2new/delete处理自定义类型二

f狐0狸x·2025-03-17 10:27

去除Dialog出现时背景变暗效果的方法

在样式XML文件下添加自定义Dialog样式，继承自android:Theme.Dialog主题样式true@android:color/transparentfalse加入以上属性后重写onCreateDialog

Shawn_LX·2025-03-17 10:57

android 自定义悬浮菜单

android中的自定义的悬浮菜单，其实就是一个dialog。类似于下图。

Shawn_LX·2025-03-17 10:57

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测

@金色海岸·2025-03-17 09:54

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。

阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

初识C语言之函数(上)

(同一个函数如果能完成某项特定任务的话，这个函数就可以重复使用，从而提高开发软件的效率)3.函数的分类:①库函数:由C语言库直接提供②自定义函数:由自己创造的函数二.库函数标准库和头文件:库函数的相关信息主要详见于下方链接

乞丐1469·2025-03-17 09:48

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势，包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

lua C语言api学习3 lua中调用C语言函数

本文介绍如何在lua中如何调用自定义C语言函数1C函数要求Lua可以调用C语言函数，但这并不意味着Lua可以调用所有的C函数。当Lua调用C函数时，这个C函数必须遵循某种规则来获取参数和返回结果。

刘阿去·2025-03-17 06:03

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景

facaixxx2024·2025-03-17 06:01

python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成

该模型利用FLD-5B数据集，该数据集包含54亿个注释，涵盖1.26亿张图像，用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构

哦里哦里哦里给·2025-03-17 06:00

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战）

这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算

闲人编程·2025-03-17 06:24

新手村：数据预处理-特征缩放

特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Selenium时间等待_显示等待

特点：针对具体元素进行时间等待可以自定义等待时长和间隔时间按照设定的时间，不断定位元素，定位到了直接执行下一步操作如在设定时间内没定位到元素，则报错（TimeOutException）显示等待概念：设置一个等待时间和一个条件

Mr_Python2024·2025-03-17 05:49

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？