yolov2训练第6页

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

网络安全相关专业总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础，掌握网络技术领域专业知识和基本技能，在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练，具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。

网络安全工程师教学·2025-07-07 12:21

大语言模型应用指南：ReAct 框架

尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预

AI大模型应用实战·2025-07-07 11:44

PyTorch 的 torch.nn 模块学习

torch.nn是PyTorch中专门用于构建和训练神经网络的模块。

·2025-07-07 11:10

【网络安全基础】第七章---无线网络安全

仅供参考文章目录一、无线安全二、移动设备安全三、IEEE802.11四、IEEE802.11i五、习题训练一、无线安全严重威胁无线网络安全的关键因素：信道、移动性、资源、可访问性无线网络环境由三部分组成

薄荷椰果抹茶·2025-07-07 10:36

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结

大模型训练与微调（1）——优化器选择总结一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择二、Lion优化器：谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上

John_今天务必休息一天·2025-07-07 10:32

10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍

ChatGPT自动生成训练数据实战：37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中，高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。

少林码僧·2025-07-07 09:30

SFT（监督微调）详解：零基础入门到精通，一篇详细的入门教程！

文章目录具体步骤如下：应用场景优点举例步骤1：预训练模型的选择步骤2：数据收集与标注步骤3：数据预处理步骤4：数据集划分步骤5：加载预训练模型步骤6：数据编码步骤7：创建数据加载器步骤8：定义训练过程步骤

AGI大模型老王·2025-07-07 08:23

四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法

这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。

·2025-07-07 08:22

Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10）

模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。

不负韶华ღ·2025-07-07 08:21

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

60天python训练计划----day59

在之前的学习中，我们层层递进的介绍了时序模型的发展，从AR到MA到ARMA，再到ARIMA。本质就是把数据处理的操作和模型结合在一起了，实际上昨天提到的季节性差分也可以合并到模型中，让流程变得更加统一。季节性差分用S来表示，所以这个模型叫做SARIMA模型一、SARIMA模型SARIMA(SeasonalAutoRegressiveIntegratedMovingAverage)是标准ARIMA模

·2025-07-07 07:46

机器学习18-强化学习RLHF

在训练过程中，人类会对智能体的行为或输

坐吃山猪·2025-07-07 05:01

线性回归 python代码

下面是一个线性回归模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([

黄涵奕·2025-07-07 03:21

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

这个实现利用了numpy进行矩阵运算，并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面，代码中还包含了一个使用梯度下降法（GradientDescent）优化参数的实现。多元

源代码大师·2025-07-07 03:20

深度学习篇---简单果实分类网络

下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程，包括数据准备、模型构建、训练和部署，不依赖任何深度学习框架，仅使用NumPy进行数值计算。

·2025-07-07 03:20

RNN案例人名分类器（完整步骤）

自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理，满足训练要求第三步

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧

好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Chat Model API

它利用预训练的语言模型，如GPT（生成预训练转换器），以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。

虾条_花吹雪·2025-07-07 00:36

Python 库包 sentence-transformers

它基于Transformer架构（如BERT、RoBERTa、DistilBERT等）的预训练模型，并在大量语义相似性数据上进行了微调，能够捕捉句子之间的深层语义关系。

音程·2025-07-07 00:35

代码随想录算法训练营第十一天

LeetCode.150逆波兰表达式求值题目链接逆波兰表达式求值题解classSolution{publicintevalRPN(String[]tokens){Stackcstack=newStackset=newHashSetdeque=newLinkedListdeque.getLast()){deque.removeLast();}deque.add(val);}intpeek(){ret

天天开心(∩_∩)·2025-07-06 22:50

【图像超分】论文复现：密集残差链接Transformer！DRCT的Pytorch源码复现，跑通超分源码，获得指标、模型复杂度、结果可视化，核心模块拆解与源码对应，注释详细！

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-07-06 22:18

【技术派专享】并行智算云：RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力？

在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时，本地显卡（比如RTX3090/4090）常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。

山顶望月川·2025-07-06 20:01

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈

深度学习实验：GPU加速，突破性能瓶颈1.背景介绍随着深度学习模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU已经无法满足训练和推理的计算需求。

AI天才研究院·2025-07-06 20:57

大模型在蛛网膜下腔出血预测与诊疗方案制定中的应用研究

大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于蛛网膜下腔出血预测的可行性分析四、大模型预测蛛网膜下腔出血的具体方案4.1术前风险预测4.1.1数据收集与预处理4.1.2模型构建与训练

·2025-07-06 20:25

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3

Victor Zhong·2025-07-06 19:53

【Torch】nn.Embedding算法详解

1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。

油泼辣子多加·2025-07-06 17:01

GPT-SoVITS项目重大更新全解析：从语音合成到多语言支持的技术演进

该系统不断迭代更新，在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持

胡晗研·2025-07-06 17:58

校招秋招，最佳的准备时间、时间线和关键节点

小猫测试网，秋招春招，网申在线测评（训练题库）3~6月储备与定位期应届毕业生如果想在秋招进入心

Luntu·2025-07-06 13:03

超详细yolov8/11-segment实例分割全流程概述：配置环境、数据标注、训练、验证/预测、onnx部署(c++/python)详解

因为yolo的检测/分割/姿态/旋转/分类模型的环境配置、训练、推理预测等命令非常类似，这里不再详细叙述，主要参考**【YOLOv8/11-detect目标检测全流程教程】**，下面有相关链接，这里主要针对数据标注

·2025-07-06 09:24

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

真题训练1-算法思维训练

真题训练1-算法思维训练文章目录真题训练1-算法思维训练前言项目环境例题1：斐波那契数列例题2：判断一个数组中是否存在某个数参考前言第十四章《通用解题的方法论》我们讨论了解题的方法论，宏观上可以分为以下

不懂的浪漫·2025-07-06 07:11

Qwen3 Reranker模型可以微调吗？

可以，官方已经开放了完整的微调代码与训练范式，甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调，把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表，然后分步骤讲怎样落地。

修昔底德·2025-07-06 07:41

Day.49

cbam训练：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.rcParams

m0_64714591·2025-07-06 06:05

【算法训练营Day07】字符串part1

文章目录反转字符串反转字符串II替换数字反转字符串题目链接：344.反转字符串双指针法，两个指针的元素直接调转即可classSolution{publicvoidreverseString(char[]s){inthead=0;intend=s.length-1;while(head=k){reverseString(charArray,head,head+k-1);}else{reverseSt

·2025-07-06 05:00

[代码随想录算法训练营 Day09 字符串 Part2]

Day09文章目录Day09字符串6.实现strStr（力扣28）7.重复的子字符串（力扣459）字符串今天两道KMP：KMP功能，在一个字符串中找到是否出现另一个字符串本篇会再更新~6.实现strStr（力扣28）题目描述：找出字符串中第一个匹配项的下标heystack干草堆，needle针，大海捞针~思路：KMP算法B站一个讲的很好的视频整体思路：假设有主串n和模式串m，在暴力算法当中，每当主

yancyss·2025-07-06 05:29

DAY08 算法训练营| 字符串part01

344.反转字符串-力扣（LeetCode）字符串和数组算法题目思路类似反转字符串是经典双指针法（回忆反转链表，有序数组的平方，三数之和，四数之和）classSolution{public:voidreverseString(vector&s){len=s.length();for(inti=0,j=s.size()-1;iusingnamespacestd;intmain(){strings;/

天空的孩子·2025-07-06 05:59

60天python训练计划----day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transfor

尘浮728·2025-07-06 04:52

python训练60天挑战-day51

DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy

·2025-07-06 04:21

DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高（一）Day43代码importosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch

忧陌606·2025-07-06 03:50

Day36 复习日

目录一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中，查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目，利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr

cylat·2025-07-06 03:20

【python深度学习】DAY 51 复习日

作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets

抽风的雨610·2025-07-06 03:20

Day51 复习日-模型改进

day43对自己找的数据集用简单cnn训练，现在用预训练，加入注意力等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

cylat·2025-07-06 03:19

ppocrv5训练参数设置完整配置(实测在2080ti可成功运行且f1＞85%)

Global:model_name:PP-OCRv5_server_det#Tousestaticmodelforinference.debug:falseuse_gpu:trueepoch_num:&epoch_num500log_smooth_window:20print_batch_step:5save_model_dir:./output/PP-OCRv5_server_detsave_e

·2025-07-06 01:37

小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨

问题：训练集有69张，验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸，每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标，这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。