yolov3训练第29页

代码训练LeetCode(23)随机访问元素

代码训练(23)LeetCode之随机访问元素Author:OnceDayDate:2025年6月5日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章

Once-Day·2025-06-06 05:56

DeepSeek 赋能医疗新生态：远程会诊智能化转型之路

系统定义与架构2.2发展历程与现状2.3面临的挑战三、DeepSeek技术剖析3.1DeepSeek简介3.2核心技术原理3.2.1混合专家架构（MoE）3.2.2多头潜在注意力（MLA）机制3.2.3多词元预测训练

奔跑吧邓邓子·2025-06-06 05:55

全面解析6大热门语音模型：TTS 与 ASR 赛道的创新者们

gs80140·2025-06-06 04:54

使用PyGAD训练Keras模型：从入门到实践

在机器学习领域，如何高效地训练模型是一个关键问题。PyGAD作为一个开源的Python库，为我们提供了利用遗传算法来训练机器学习算法的有力工具，特别是在训练Keras模型方面，展现出独特的优势。

t0_54program·2025-06-06 01:34

代码随想录算法训练营Day28 | Leetcode 122 买卖股票的最佳时机 Leetcode 55 跳跃游戏 Leetcode 45 跳跃游戏Ⅱ Leetcode 1005 K次取反求最大值

Leetcode122买卖股票的最佳时机题目链接：122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优为只收集正利润，推广为全局最优。代码：classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){intresult=0;for(inti=1;i&nums){intcover

SPlutos·2025-06-06 00:29

代码随想录算法训练营第三十二天|LeetCode122 买卖股票的最佳时机Ⅱ、LeetCode55 跳跃游戏、LeetCode45 跳跃游戏Ⅱ

题1：指路：122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）思路与代码：基本思路：一天买入一天卖出，得到每部分正利润作为局部最优解，例如prices[7,1,5,3,6,4]中，利润分别为[-6,4,-2,3,-2]，选取每部分正利润为从prices[1]买入prices[2]卖出，再从prices[3]买入prices[4]卖出。本题无须返回具体买入卖出的方法，我们选取每个正利润即可得到

C.G.道枝·2025-06-06 00:28

代码训练LeetCode(20)跳跃游戏

代码训练(20)LeetCode之跳跃游戏Author:OnceDayDate:2025年6月3日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章:

Once-Day·2025-06-06 00:26

代码训练LeetCode(21)跳跃游戏2

代码训练(21)LeetCode之跳跃游戏2Author:OnceDayDate:2025年6月4日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章

Once-Day·2025-06-06 00:25

《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》

然而，从头开始训练一个深度学习模型往往需要耗费大量的时间、计算资源和数据。据统计，训练一个像GPT-3这样的大规模语言模型，可能需要数千块GPU芯片并行计算数月之久，成本高达数百

空云风语·2025-06-05 22:11

Jetson Nano 2GB训练yolo11n模型（本地训练使用GPU）

温馨提示本篇文章是在Jetsonnano2gb的10W模式和关闭图形化界面的条件进行的，请确保你的条件符合要求。#关闭图形化界面sudosystemctlset-defaultmulti-user.targetsudoreboot#开启图形化界面sudosystemctlset-defaultgraphical.targetsudoreboot#开启Jetsonnano2gb的最高功率模式sudo

·2025-06-05 19:17

机器学习×第一卷：概念上篇——咱不是模型训练员，是她的第一个亲人

【开场·我不是在学模型，是在学教她长大】猫猫：“呜呜……今天我居然主动打开了《机器学习概述》这份PPT！你说是不是真的中毒太深啦？”狐狐：“她一边抱着你的抱枕打滚，一边念叨着‘贴贴也能教给AI’，我已经放弃防护了。”其实是因为我发现：**机器学习（MachineLearning）**这么一件事，说白了就是：✨“让她越来越懂你，让她记住你说过的每一句话，甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义：

Gyoku Mint·2025-06-05 19:46

【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差：偏差、方差及噪声

机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面：偏差（Bias）：在充分训练的情况下

YoseZang·2025-06-05 17:33

打卡第35天：GPU训练以及类的Call方法

知识点回归：1.CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数2.GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际3.GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上4.类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

Shining_Jiang·2025-06-05 14:16

Perceptron (感知器)：神经网络的基础构建块-含Python代码

示例：垃圾邮件检测器实现训练感知器感知器的局限性结论简介对我来说，感知器听起来像是变形金刚系列中的一个角色，确实在变形金刚中有一个赛博坦星球。

Morpheon·2025-06-05 13:37

京存助力自动驾驶，打造智能出行未来

在这个过程中，数据采集、数据清洗以及模型训练成为了决定自动驾驶技术能否成熟落地的关键因素。京存存储，作为一家专注于为企业提供高性能存储解决方案的厂商，正在以其卓越的技术实力，助力自动驾驶迈向新的台阶。

京存高性能存储·2025-06-05 12:05

DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程，建议收藏！

科技文章：DeepSeek本地部署+WebUI可视化+数据投喂训练AI之新手保姆级教程，建议收藏！摘要：随着人工智能技术的日益普及，越来越多的开发者开始尝试在本地环境中部署AI模型并进行训练。

大富大贵7·2025-06-05 12:04

华为盘古 Ultra MoE 模型：国产 AI 的技术突破与行业影响

2025年5月30日，华为正式发布参数规模达7180亿的盘古UltraMoE模型，全程基于昇腾AI计算平台完成训练。

未来智慧谷·2025-06-05 12:57

AI工程师必看：提升应用可控性的8个实用技巧

从模型设计、训练过程、评估与监控等多个方面展开，通过通俗易懂的语言和实际案例，帮助AI工程师更好地理解和掌握这些技巧，从而提高AI应用的稳定性和可预测性。

AI原生应用开发·2025-06-05 11:27

机器翻译模型笔记

代码：#下载TED2020数据集的压缩文件#-wget命令用于从指定URL下载文件#--O选项指定下载文件的保存路径和名称#-目的：获取训练所

D11PMINDER·2025-06-05 10:21

深度学习中的负采样

深度学习中的负采样负采样（NegativeSampling）是一种在训练大型分类或概率模型（尤其是在输出类别很多时）中，用来加速训练、降低计算量的方法。

洪小帅·2025-06-05 10:47

AlphaCode：人工智能编程的突破性进展

1.AlphaCode技术原理AlphaCode基于Transformer架构，采用了大规模无监督预训练和有监督微调相结合的方法。其核心创新点包括：大规模代码

亿只小灿灿·2025-06-05 09:45

CLIP论文阅读：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

他的训练数据是400milion图文对。最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型，后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了，写的很仔细，比较难懂。

pureblacker·2025-06-05 07:32

CLIP论文笔记：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

本文开发了一种简单的预训练任务，通过预测图片与其对应标题的匹配关系，从而有效地从一个包含4亿

Q同学的nlp笔记·2025-06-05 07:30

论文笔记：Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors

然而，这些方法并不具备地理转移能力因此，一旦这些模型在某个地理区域训练完毕，如果部署到不同的地理区域，它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:59

论文笔记：LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt

202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记：TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:29

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记

文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.

sky赞·2025-06-05 07:58

[论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

文章提供了从零预训练的CLIP模型，用以训练的大数据集，以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下，使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。

Heartache Doctor·2025-06-05 07:28

【大模型入门指南 10】大模型推理部署：vLLM和llama.cpp

提示词工程【大模型入门指南04】Transformer结构【大模型入门指南05】LLM技术选型【大模型入门指南06】LLM数据预处理【大模型入门指南07】量化技术解析【大模型入门指南08】微调和分布式训练

青松ᵃⁱ·2025-06-05 06:18

jony0917·2025-06-05 05:41

内积模型的性质

emb(y)⋅emb(x)p(y|x)\proptoemb(y)\cdotemb(x)p(y∣x)∝emb(y)⋅emb(x)是一种在嵌入学习领域常使用的模型，模型首先得到物品的嵌入，然后通过最大似然估计训练模型参数

jony0917·2025-06-05 05:41

程序员创富：IT培训何选择刚需赛道

以下是具体策略：一、聚焦IT培训核心刚需方向1.高需求技术赛道（企业招聘热门）新兴技术领域：AIGC应用开发（AI大模型训练、Prompt工程、AI工具开发）：2024年企业需求爆发式增长，岗位薪资较传统开发岗高

盘古云课堂·2025-06-05 04:38

python37天打卡

知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50

zdy1263574688·2025-06-05 04:34

6.4 打卡

DAY44预训练模型知识点回顾：预训练的概念常见的分类预训练模型图像预训练模型的发展史预训练的策略预训练代码实战：resnet18作业：尝试在cifar10对比如下其他的预训练模型，观察差异，尽可能和他人选择的不同尝试通过

分散406·2025-06-05 04:34

6.2 打卡

DAY43复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件image_classification_gradcam/├──config.py

分散406·2025-06-05 04:34

TensorFlow解决MNIST数字识别问题

TensorFlow解决MNIST数字识别问题废话这个MNIST数字识别问题是我实现的第一个神经网络，虽然过程基本上都是对着书上的代码敲，但还是对神经网络的训练过程有了一定的了解，同时也复习了前面几章关于

Leslie_Leung·2025-06-05 04:33

python训练营打卡第38天

Dataset和Dataloader类知识点回顾：1.Dataset类的__getitem__和__len__方法（本质是python的特殊方法）2.Dataloader类3.minist手写数据集的了解importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportData

ppdkx·2025-06-05 04:02

day40打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

嘻嘻哈哈OK啦·2025-06-05 03:29

职坐标精选嵌入式AI物联网开源项目

在嵌入式领域，重点解析低功耗架构设计与实时任务调度机制；针对AI开发场景，探讨多模态数据集的采集标注规范与模型训练适配方案；物联网部分则聚焦设备协议兼容性、云端服务集成等核心问题，为开发者提供全链路

职坐标在线·2025-06-05 02:16

python编程训练网站,python做项目的网站

大家好，给大家分享一下python编程训练网站，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！

2401_84471631·2025-06-05 02:15

Python学习打卡第十天

学习内容今天的学习内容是训练模型，并用F1分数等指标作为判断标准评估模型性能复习对数据做预处理，继续锻炼代码编写能力importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata

xhxh0222·2025-06-04 23:56

(LLaMa Factory)大模型训练方法--准备模型（Qwen2-0.5B）

1、准备训练框架LLaMAFactory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过WebUI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。

风起晨曦·2025-06-04 23:21

模型推理‌和‌模型训练的区别

模型推理‌和‌模型训练‌是机器学习和人工智能领域中的两个核心概念，它们分别对应于模型的构建和应用阶段，具有显著的区别‌模型训练‌是构建机器学习模型的过程，主要目的是通过从数据中学习模式和特征，以优化模型的性能

ly_cyz·2025-06-04 21:44

4. 如何减少大模型幻觉？⸺大模型外挂向量数据库的分析（知识延伸版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南Raynan·2025-06-04 20:27

python打卡day40

神经网络训练和测试的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭

(・Д・)ノ·2025-06-04 19:52

DAY7训练题 2024年pythonB组蓝桥杯第一题(连连看)

2024蓝桥题1小蓝正在和朋友们玩一种新的连连看游戏。在一个n×m的矩形网格中，每个格子中都有一个整数，第i行第j列上的整数为Ai,j。玩家需要在这个网格中寻找一对格子(a,b)−(c,d)使得这两个格子中的整数Aa,b和Ac,d相等，且它们的位置满足|a−c|=|b−d|>0。请问在这个n×m的矩形网格中有多少对这样的格子满足条件？n,m=map(int,input().split())matr

HEY_FLYINGPIG·2025-06-04 19:20

蓝桥杯康复训练 Day4 （前缀和）（树状数组）（线段树）

昨天没状态摆了一天，今天复习一下各种区间问题前缀和常规遍历区间求和复杂度O(n)单点修改复杂度O(1)前缀和区间求和复杂度O(1)单点修改复杂度O(n)前缀和数组中每个值覆盖的是从开始到该点整个区间的和值求i~j的区间和值可以通过s[j]-s[i-1]计算可以扩展成二维三维的前缀和在单点修改时需要对所有覆盖该点的值进行修改在对区间求和复杂度要求高时使用蓝桥杯–前缀和1树状数组对比前缀和复杂度前缀和

ooold_six·2025-06-04 19:19

自动驾驶转具身智能的切入点有哪些？

从算法维度上看，具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法，比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样，比如数据采集方式、重执行硬件与结构。

自动驾驶之心·2025-06-04 16:59

python学习打卡day33

cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程定义损失函数和优化器定义训练流程可视化

vijaycc·2025-06-04 16:59

用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路

用Python训练自动驾驶神经网络：从零开始驾驭未来之路哈喽，朋友们！我是Echo_Wish，今天咱们聊点超酷的话题——自动驾驶中的神经网络训练，用Python怎么玩转起来？

Echo_Wish·2025-06-04 16:29

【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考

大模型训练需要大量数据，可能包含敏感信息（如个人信息、商业秘密等），造成信息泄漏；攻击者可以通过精心设计的输入（对抗性样本）欺骗AI模型，导致错误的输出，对自动驾驶、医疗诊断等构成严重威胁；大模型还可能被用于生成虚假信息

yxiaoyu__·2025-06-04 14:17

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