yolov3训练第30页

存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳

每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。

·2025-06-04 14:42

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | FMEN的Pytorch源码复现，跑通源码，整合到EDSR-PyTorch中进行训练、重参数化、测试

【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·2025-06-04 13:10

多目标建模总结

为了能平衡最终的多个目标，需要对多个目标建模，多目标建模的常用方法主要可以分为：多模型的融合多任务学习底层共享表示的优化任务序列依赖关系建模多模型的融合是根据不同的指标训练不同的模型，最终对多个模型的结果做融合

zhiyong_will·2025-06-04 13:08

WeClone：用微信聊天记录克隆数字分身

WeClone是一个开源项目，它的目标很直接——用微信聊天记录训练出一个和“你”或“TA”极为相似的数字分身。这个“分身”不仅能通过文本和你互动，还能模仿你或者你朋友的声音进行语音对话。

开源项目精选·2025-06-04 13:36

深度学习框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例

深度学习框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。

2401_89451588·2025-06-04 12:59

DeepSeek的预热策略到底是什么？如何优化模型初始表现？

引言在AI模型的训练过程中，预热（Warm-up）策略是一个看似简单却极其关键的技术细节。它直接影响模型在训练初期的稳定性和最终性能。那么DeepSeek的预热策略究竟是如何设计的？

AI多边形·2025-06-04 09:06

《终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》

面试官已经问了许多技术问题，包括深度学习模型的架构设计、分布式训练框架的原理等。然而，就在面试的最后5分钟，面试官突然抛出了一个意想不到的难题：面试官提问面试官：小明，我们来聊个实战问题。

itAred·2025-06-04 05:32

AI大模型Prompt提示词最佳实践：修改文本但保持风格

接着，我们将详细解析自然语言处理和预训练模型原理，以及大模型优化与训练技术。文章的第二部分将聚焦于AI

AI天才研究院·2025-06-04 05:29

5.28 孔老师 nlp讲座

本次讲座主要介绍了语言模型的起源、预训练模型以及大语言模型（需要闫老师后讲）等内容。首先，语言模型的起源可以追溯到语音识别中的统计语言模型，通过估计声学参数串产生文字串的概率来找到最大概率的文字串。

柠石榴·2025-06-04 01:39

让AI弹琴作曲不再是梦：Python+深度学习玩转自动化音乐创作

你没听错，现在的AI已经可以基于训练好的模型，自动生成旋律、

Echo_Wish·2025-06-04 00:03

【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数

Module常用函数设置训练和评估模式**作用：**在PyTorch中，模型有训练(training)和评估(evaluation)两种模式，它们会影响某些层的行为。

越轨·2025-06-03 22:15

Python训练营打卡Day43

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@浙大疏锦行选择DogsvsCats数据集（Kaggle经典二分类问题）完整代码实现1.设置环境并加载数据

宸汐Fish_Heart·2025-06-03 21:11

解剖DeepSeek四把刀，一场深到源码，大到行业，细到人心的手术盛宴

他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”，而非原始训练框架：就像给你组装好的乐高战舰，却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸

·2025-06-03 21:00

.train()和.eval()区别

在深度学习和神经网络的上下文中，.train()和.eval()是两个用于控制网络训练状态的方法，它们的主要区别如下：训练模式与评估模式：.train()：将网络设置为训练模式。

O_o381·2025-06-03 21:07

Pytorch的梯度控制

在PyTorch中，控制梯度计算对于模型训练和微调至关重要。这里区分两个常用方法：1.tensor.requires_grad=False目标：单个张量（通常是模型参数nn.Parameter）。行

白雾街·2025-06-03 20:02

T5和GPT哪个更强大

Text-to-TextTransferTransformer）GPT（GenerativePretrainedTransformer）模型类型编码器-解码器（Encoder-Decoder）解码器-only（Decoder-only）训练目标将一切任务转化为

Ash Butterfield·2025-06-03 20:00

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式

激进小猪1002·2025-06-03 19:51

Python----目标检测（训练YOLOV8网络）

一、数据集标注在已经采集的数据中，使用labelImg进行数据集标注，标注后的txt与原始图像文件同名且在同一个文件夹（data）即可。二、制作数据集在data目录的同目录下，新建dataset目录，以存放制作好的YOLO的数据集，执行以下代码，完成数据划分（dataloader.py）importosimportrandomimportshutil##定义数据集目录和分割比例source_roo

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-06-03 19:49

DAY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：并拆分成多个文件数据集来源水母图像数据集---JellyfishImageDataset，对水母图片进行分类

zx43·2025-06-03 18:13

【python深度学习】Day43 复习日

主题：cnn训练+grad-cam做可视化数据集信息：1000多张猫和狗的图片。构建一个模型，该模型可以尽可能准确地在图像中的猫和狗之间进行分类。

抽风的雨610·2025-06-03 17:37

大模型、AI人工智能：核心技术与发展趋势

其通常基于深度学习架构，通过海量数据进行训练

milk_yan·2025-06-03 17:04

苹果AI功能，AI训练数据缺乏，SD3推出，MJ6推出新特性

一支烟一朵花·2025-06-03 16:31

自动混合精度（AMP）训练在低版本显卡上的使用问题

AMPtrainingonNVIDIAGeForceGTX1660SUPERGPUmaycauseNaNlossesorzero-mAPresults,soAMPwillbedisabledduringtraining.这个警告提示表明在NVIDIAGeForceGTX1660SUPER显卡上使用自动混合精度（AMP）训练可能导致损失变为

shangjg3·2025-06-03 16:57

道路目标检测和分类数据集

道路目标分类数据集是用于训练计算机视觉模型识别道路场景中各类目标（如车辆、行人、交通标志、道路设施等）的重要资源。以下是关于道路目标分类数据集的详细介绍，包括常见数据集、特点、获取方式及应用场景等。

shangjg3·2025-06-03 15:54

【AI News | 20250415】每日AI进展

采用DiT架构和对抗后训练技术，推理速度较同类快62倍，训练成本仅为行业1/3。目前已通过即梦平台提供试用，其低成本高

三道杠卷胡·2025-06-03 15:23

机器学习训练营（十）：模型部署，从Jupyter到生产环境

欢迎来到机器学习训练营的第十天，也是本系列的收官之战。

Bryan Ding·2025-06-03 15:51

算法训练 Cantor 表（15 pts）c++实现

Cantor表（15pts）问题描述现代数学的著名证明之一是GeorgCantor证明了有理数是可枚举的。他是用下面这一张表来证明这一命题的：输入两个分数，算出这两个分数的积（需要约分），输出积在原表的第几列第几行，若积是整数或1/积，则以“积/1”或“1/积”结算。输入共两行。每行输入一个分数（不一定是最简分数）。输出两个整数，表示输入的两个分数的积在表中的第几列第几行，注意约分。输入样例4/5

End_Water·2025-06-03 13:39

3.07训练赛

cf1183E题意简单版本和困难版本之间的唯一区别是约束。子序列是一种字符串，它可以通过删除一些符号或不删除符号而不改变剩余符号的顺序来从另一个字符串中导出。.要删除的字符不需要连续，它们之间可以有任何间隔。例如，对于字符串“abaca”，以下字符串是子序列：“abaca”、“ABA”、“AAA”、“a”和“”（空字符串）。但以下字符串不是子序列：“aabaca”、“CB”和“BCAA”。您将得到

zc.ovo·2025-06-03 11:25

DAY36打卡@浙大疏锦行

1.接35day作业补充总体来看，配置2和配置3在准确率和损失值上表现较好，但配置3训练速度更快；配置1在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求（如对训练时间和准确率的侧重）来选择最终使用的超参数配置。

weixin_71046789·2025-06-03 11:54

DAY43打卡

@浙大疏锦行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fruit_cnn_project/├─data/#存放数据集（需手动创建，后续放入图片

weixin_71046789·2025-06-03 10:50

Java实现蓝桥杯算法训练乘法次数

乘法次数资源限制时间限制：1.0s内存限制：999.4MB问题描述给你一个非零整数，让你求这个数的n次方，每次相乘的结果可以在后面使用，求至少需要多少次乘。如24：22=22（第一次乘），2222=24（第二次乘），所以最少共2次；输入格式第一行m表示有m(1input=newArrayList();ArrayListresult=newArrayList();Scannersc=newScann

南墙·2025-06-03 08:05

Java实现蓝桥杯VIP算法训练石子游戏

试题算法训练石子游戏资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述石子游戏的规则如下：地上有n堆石子，每次操作可选取两堆石子（石子个数分别为x和y）并将它们合并，操作的得分记为(x+1)×(

南墙·2025-06-03 08:05

python归一化互相关_python 特征工程归一化计算相关性矩阵

仙女山的仙女鹿·2025-06-03 08:32

python打卡day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业：今日代码较少，理解内容即可在

(・Д・)ノ·2025-06-03 07:28

python打卡day34

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

(・Д・)ノ·2025-06-03 07:27

【Python/Pytorch 】-- 滑动窗口算法

文章目录文章目录00写在前面01基于Python版本的滑动窗口代码02算法效果00写在前面写这个算法原因是：训练了一个时序网络，该网络模型的时序维度为32，而测试数据的时序维度为90。

电科_银尘·2025-06-03 07:56

Keras模块介绍

它旨在实现快速实验，能够简单、快速地构建和训练深度学习模型。Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。

听风二里·2025-06-03 06:20

【仿生系统】qwen的仿生机器人解决方案

收到完整需求后，我将从系统架构设计、算法实现路径、训练方法三个维度为您构建完整的仿生机器人解决方案。

DFminer·2025-06-03 04:39

强化学习-深度学习和强化学习领域

SupervisedFine-Tuning）和GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization）是两种不同的训练范式

高效匠人·2025-06-03 04:38

大模型备案环节如何评估模型的安全性

大模型备案安全评估体系框架一、数据安全评估（1）数据隐私保护机制评估训练数据全生命周期管理流程，重点审查敏感信息识别能力及隐私防护措施的有效性。

cybtec大模型安全评估·2025-06-03 04:05

大模型备案对模型训练语料的要求

昨天接到一位客户的咨询，说他们的模型还在开发阶段，想提前了解一下大模型备案政策中对于模型训练语料有什么具体要求，提前规避一下。客户确实有前瞻性，考虑得比较充分。

AI产品备案·2025-06-03 03:04

大模型备案安全评估报告如何撰写？

在申请大模型备案过程中，有一个安全评估报告比较重要，很多人不会写，它其实主要是评估你的大模型在语料处理、模型训练、服务提供等环节中的安全性，下面小编给大家详细讲讲大模型备案安全评估报告如何撰写？

纵深企服·2025-06-03 03:03

Ray2.4.0

Ray最大限度地减少了用这些组件运行你的分布式个体和端到端机器学习工作流程的复杂性：用于常见机器学习任务的可扩展的库，如数据预处理、分布式训练

大势下的牛马·2025-06-03 01:15

深度学习FPGA开发方式

CNN算法的步骤划分，训练（P

jack_201316888·2025-06-03 01:45

FlashAttention（flash_attn）的高效注意力机制实现库学习，与 torch.nn.MultiheadAttention 在数学上是完全相同

它通过减少显存占用和加速计算，显著提升大模型（如LLM、视觉Transformer）的训练和推理效率。

Hali_Botebie·2025-06-03 00:09

【深度学习】数据集的划分比例到底是选择811还是712？

1引入在机器学习中，将数据集划分为训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）和测试集（TestSet）是非常标准的步骤。

猫天意·2025-06-03 00:07

box_loss、cls_loss 和 dfl_loss 三个核心损失函数

在目标检测模型（如YOLOv8）的训练过程中，box_loss、cls_loss和dfl_loss是三个核心损失函数，分别用于优化不同方面的检测性能。

shangjg3·2025-06-03 00:05

图像生成详解

它接收随机噪声向量作为输入，通过一系列的卷积转置层和激活函数，生成与训练数据相似的图像。生成器的目标是生成足够逼真的图像，以欺骗判别器认为这些图像是真实的。

水花花花花花·2025-06-03 00:04

Python训练打卡Day19

常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF特征降维一般有2种策略：1.特征筛选：从n个特征中筛选出m个特征，比如方差筛选，剔除方差过小的特征；利用皮尔逊相关系数筛选；lasso筛选（lasso自带的系数可以理解为重要性）、利用树模型自带的重要性、shap重要性等筛选；特征递归方法2.特征组合：从n个特征中组合出m个

编程有点难·2025-06-02 21:17

Python训练打卡Day28

比如创建一个随机森林类，然后就可以调用他的训练和预测方法。