yolov3训练第33页

算法训练营 Day1 数组part01

一、704.二分查找左闭右闭区间classSolution{public:intsearch(vector&nums,inttarget){intleft=0;intright=nums.size()-1;while(lefttarget)right=middle-1;elsereturnmiddle;}return-1;}};二、27.移除元素暴力求解法classSolution{public:

qq_42826821·2025-05-31 00:03

算法训练营Day01-数组Part01

康复训练第一题，熟练一些vector的用法。classSolution{public:intsearch(vector&nums,i

shikinamiask·2025-05-31 00:03

代码随想录算法训练营DAY01 数组part01

目录704.二分查找01左闭右闭区间02左闭右开区间27.移除元素01暴力拆解法02双指针法704.二分查找给定一个n个元素有序的（升序）整型数组nums和一个目标值target，写一个函数搜索nums中的target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。01左闭右闭区间判断条件headnums[mid]){head=mid+1;}else{returnmid;}}return-1;}publi

79岁还在努力学习·2025-05-31 00:03

代码随想录算法训练营Day 50 | 动态规划part12 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费

代码随想录算法训练营Day50|动态规划part12|309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费文章目录代码随想录算法训练营Day50|动态规划part12|309.最佳买卖股票时机含冷冻期

m0_51759998·2025-05-31 00:02

国产大模型在体育竞技中的深度应用：赛事预测与运动表现分析实战路径

本文基于国产大模型如DeepSeek与千问的工程实践，从数据采集、模型训练到实际部署，系统剖析了如何构建一个精准的赛事结果预测系统与运动员状态评

观熵·2025-05-30 23:29

Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战

项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。

飞翔的袋鼠弟·2025-05-30 22:48

DAY 10 机器学习建模与评估

一、总体流程导库读取数据查看数据信息--理解数据补全缺失值处理异常值离散值处理删除无用列划分数据集特征工程模型训练模型评估模型保存模型预测二、导入需要的包importpandasaspd#用于数据处理和分析

acstdm·2025-05-30 21:41

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

一、数据集（Dataset）定义：用于训练、验证和测试模型的样本集合，通常包含输入特征（如图像、文本）和对应标签（如类别、回归值）。关键作用：数据划分：训练集：用于模型参数学习。

勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding and Reasoning Capability

GraphDirective：赋予大型语言模型图形理解和推理能力摘要1引言2相关工作3GraphInstruct基准4GraphLM：在GraphInstruction上训练大型语言模型5

UnknownBody·2025-05-30 18:17

R3GAN利用配置好的Pytorch训练自己的数据集

简介简介：这篇论文挑战了"GANs难以训练"的广泛观点，通过提出一个更稳定的损失函数和现代化的网络架构，构建了一个简洁而高效的GAN基线模型R3GAN。

这张生成的图像能检测吗·2025-05-30 17:17

Stable Diffusion 2025新手全套安装教程零基础小白一键解锁AI绘图神器，轻松玩转AI绘画

这意味着SD的核心作用就是生成类似于其训练数据的新数据,对于SD来说，这个数据就是(图像)图片简单的说StableDiffusion就是一种使用A

AI设计酷卡·2025-05-30 17:16

2025年大模型学习路线图：从入门到精通，非常详细，值得收藏！

大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型入门教程·2025-05-30 16:00

2025年5月AI科技领域周报（5.19-5.25）：大模型多模态突破具身智能开启机器人新纪元

大模型多模态突破具身智能开启机器人新纪元一、本周热点回顾1.百度发布全球首个千亿参数多模态大模型文心·灵眸重塑AI交互范式2.特斯拉Optimus2.0机器人量产下线具身智能进入规模化应用阶段3.英伟达发布新一代AI训练芯片

Poseidon、·2025-05-30 14:46

PyTorch实战（7）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)实践详解

PyTorch实战（7）——生成对抗网络实践详解0.前言1.生成对抗网络训练步骤2.准备训练数据2.1创建训练数据集2.2准备训练数据集3.构建生成对抗网络3.1判别器网络3.2生成器网络3.3模型训练

盼小辉丶·2025-05-30 12:34

DPO（Direct Preference Optimization）详解

DPO（DirectPreferenceOptimization）训练详解一、什么是DPO？

要努力啊啊啊·2025-05-30 10:18

0325_final project_preparation_dataset RML2016a

种数字调制方式，3种模拟调制方式数字：BPSKQPSK8PSK16QAM64QAMBFSKCPFSKPAM4模拟：WB-FMAM-SSBAM-DSB11种调制方式的信噪比在-20dB到20dB之间一半用来训练网络

JC.GGBond·2025-05-30 10:15

机器学习-随机森林算法预测房租模型

文章目录机器学习-随机森林算法预测房租模型解决问题数据集探索性数据分析数据预处理构建模型并训练结果分析与评估参数调优结果预测模型保存经验总结参考文章机器学习-随机森林算法预测房租模型解决问题根据待租房源相关信息

花菜回锅肉·2025-05-30 10:13

Comfyui基础文生图工作流所需的7个节点

1、大模型加载节点大模型加载节点是Comfyui的核心节点之一，用来加载训练好的模型文件，不同的模型包容性和偏向性不同，模型可以在C站（https://civitai.com）免费下载使用，也可以自己基于某个基础模型训练处自己的模型

AI魔法师9527·2025-05-30 09:11

AIGC的常见概念

生成式模型和判别模型生成式模型：模型根据数据集训练得出其所有特点，进而实现判断和生成同类实物的功能判别模型：模型根据数据集训练得出，数据间的最大差异性，进而实现判断的功能Token定义：大模型处理文本的基本和计费单位

艾露z·2025-05-30 09:38

基于照片环境信息的AI定位技术：从原理到实战的深度解析

结合多模态融合、深度学习优化等前沿技术，分析如何通过AI训练提升定位精度，并探讨该技术在智慧城市、自动驾驶等领域的落地价值与未来发展趋势。

灏瀚星空·2025-05-30 09:08

英伟达：LLM多任务和语言的偏好数据集

OpenHuman-AnnotatedPreferenceDataacrossDiverseTasksandLanguages来源：arXiv,2505.11475摘要偏好数据集对于使用人类反馈强化学习（RLHF）训练通用领域

大模型任我行·2025-05-30 08:06

大模型在胫骨平台骨折预测及治疗方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法和创新点二、大模型预测胫骨平台骨折的原理和方法2.1相关大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化2.4模型评估指标三、术前预测与手术方案制定

LCG元·2025-05-30 07:56

MATLAB 实现 INFO-ELM（向量加权算法优化极限学习机）进行多输入单输出回归预测

本项目将涵盖数据生成、UNFO-ELM算法的实现、ELM模型构建与训练过程、评估指标，以及未来改进方向和项目总结。

nantangyuxi·2025-05-30 04:59

python60天打卡训练营第三天

创建一个包含三个字符串元素的列表tech_list，元素分别为“Python”,“Java”,“Go”。获取列表中的第一个元素，并将其存储在变量first_tech中。向tech_list的末尾添加一个新的字符串元素“JavaScript”。修改tech_list中的第二个元素（索引为1），将其从“Java”更改为“Ruby”。移除列表中的元素“Go”。计算当前tech_list的长度，并将结果存

whyeekkk·2025-05-29 23:50

python打卡day36

作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。

ZHPEN1·2025-05-29 22:47

Python训练打卡Day31

文件的规范拆分和写法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解把一个文件，拆分成多个具有着独立功能的文件，然后通过import的方式，来调用这些文件。1.可以让项目文件变得更加规范和清晰2.可以让项目文件更加容易维护，修改某一个功能的时候，只需要修改一个文件，而不需要修改多个文件。3.文件变得更容易复用，部分通用的文件可以单独拿出来，进行其他项目的复用。回顾机器学

编程有点难·2025-05-29 22:47

Python训练打卡Day33

神经网络的训练知识点回顾：PyTorch和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

编程有点难·2025-05-29 22:47

Python训练打卡Day35

模型可视化与推理知识点回顾：三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观推理的写法：评估模式模型结构可视化理解一个深度学习网络最重要的2点：1.了解损失如何定义的，知道损失从何而来----把抽象的任务通过损失函数量化出来2.了解参数总量，即知道每一层的设计---层设计决定参数总量为了了解参数总量，我们需要知道层设计

编程有点难·2025-05-29 22:43

使用大模型预测颅前窝底脑膜瘤的技术方案大纲

目录（一）术前阶段1.数据收集与整理2.大模型构建与训练3.术前预测与分析（二）术中阶段1.实时数据监测与输入2.术中决策支持（三）术后阶段1.术后数据收集与整理2.术后预测与评估（四）并发症风险预测与应对

LCG元·2025-05-29 19:56

基于大模型预测的膝内翻畸形诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、大模型预测原理及数据基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前预测与准备3.1术前病情评估指标3.2

LCG元·2025-05-29 19:26

大模型在先天性肌性斜颈诊疗全流程中的应用研究报告

应对突发状况四、大模型对并发症风险的预测4.1常见并发症分析4.2大模型预测原理与方法五、基于大模型预测制定治疗方案5.1手术方案定制5.2麻醉方案选择六、术后护理与大模型的作用6.1伤口护理指导6.2康复训练计划制定七

LCG元·2025-05-29 19:24

[蓝桥杯C++ 2024 国 B ] 立定跳远(二分)

在运动会前，小明制定训练计划让自己单次跳跃的最远距离达到LLL

a东方青·2025-05-29 18:48

REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解：python从零实现

以下是翻译后的Markdown文档：引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）的目标是训练智能体（agent

AI仙人掌·2025-05-29 17:40

吴恩达深度学习课程实践项目集

这些作业从基础神经网络到复杂架构，涵盖深度学习的各种关键概念和技术，使用TensorFlow进行模型构建和训练，适合作为入门深度学习的资源。

Kiki-2189·2025-05-29 16:35

一份全面的Kimi学术写作应用指南

Kimi是一个基于大量文本数据训练的智能助手，能够生成连贯、逻辑性强的回应，适用于问答、摘要撰写、论文内容辅导等多种学术场景。知识库丰富，理解力强，是学术写作的得力助手。

学境思源AcademicIdeas·2025-05-29 13:49

[特殊字符] 基于深度强化学习的机器人路径规划优化方案：从理论到实战

完整代码与训练日志已开源至GitHub，诚邀技术同仁共同探讨。一、核心痛点分析1.1传统算法局限性算法类型优势劣势Dijkstra理论最优性计算复杂度O(V²)，

2506_92092175·2025-05-29 13:49

深度学习能取代机器学习吗？

一、先来回顾一下：机器学习vs深度学习对比维度机器学习深度学习数据依赖小数据即可训练需要大量数据特征工程需要手动设计特征自

之之为知知·2025-05-29 11:36

图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现

生成对抗网络的原理与代码实现系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现摘要引言1.GAN基础原理与数学推导1.1博弈论视角1.2训练流程图

layneyao·2025-05-29 08:49

强化学习实战：训练AI玩转OpenAI Gym

强化学习实战：训练AI玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：训练AI玩转OpenAIGym摘要引言强化学习基础与算法分类

layneyao·2025-05-29 08:18

Torchvision的数据集使用

/dataset文件夹中，train（是否为训练集），download（是否下载），train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",

Indulge in the deam·2025-05-29 07:33

PyTorch实现CNN用于MNIST手写数字识别任务的python完整代码

MNIST数据集是机器学习领域最经典的手写数字图像分类数据集之一，由美国国家标准与技术研究院（NIST）整理，包含7万张28×28像素的灰度图像，其中6万张用于训练、1万张用于测试，每张图像对应一个0-

搏博·2025-05-29 06:53

Python爬虫实战：新浪财经股票金融数据全方位抓取教程

通过爬取新浪财经数据，可以帮助投资者做决策支持、历史趋势分析及模型训练。本教程旨在帮助你掌握从新浪财经抓取股票数据的全流程，涵盖静态网页解析、API接口调用、异步爬虫、数据存储与清洗等内容。

Python爬虫项目·2025-05-29 05:15

MuseTalk 开源项目安装与使用指南

以下是其主要的项目目录结构及其简介：MuseTalk/├──assets#资源文件夹，可能存放预训练模型或其他静态资源├──configs#配置文

乌昱有Melanie·2025-05-29 03:35

多模态融合-决策层融合

独立模型训练：对每个模态分别训练独立的模型。决策结果融合：将每

ZPC8210·2025-05-29 03:03

LLM大语言模型

LLM（LargeLanguageModel，大型语言模型）是一种基于深度学习的人工智能模型，它通过对海量文本数据进行训练，能够理解和生成自然语言，具备强大的语言处理能力。

杰克逊的日记·2025-05-29 02:53

YOLOv7在自定义数据集上的Jupyter Notebook训练指南

本文将详细介绍如何在JupyterNotebook环境中，利用YOLOv7模型对自定义数据集进行训练。

t0_54program·2025-05-29 02:51

使用paddleX进行目标检测详解

前言使用百度开源的paddleX工具，我们可以很容易快速训练出使用我们自己标注的数据的目标检测，图像分类，实例分割，语义分割的深度网络模型，本文，主要记录如何全流程使用pddleX来训练一个简单用于检测猫狗

狸不凡·2025-05-29 00:12

代码随想录算法训练营 Day54 图论Ⅴ 并查集Ⅰ 寻找路径

图论并查集解决什么？首先要知道并查集可以解决什么问题呢？并查集常用来解决连通性问题。大白话就是当我们需要判断两个元素是否在同一个集合里的时候，我们就要想到用并查集。并查集主要有两个功能：将两个元素添加到一个集合中。判断两个元素在不在同一个集合并查集样子使用图，通过判断是否具有共同根来确定是否在同一个集合中并查集的路径压缩原来的思想是通过逐个寻找上一级fater确定根的情况如下面代码//并查集里寻根

JK0x07·2025-05-29 00:42

基于YOLOv10的交通标志识别系统设计与实现（Traffic Sign Recognition）

传统方法多依赖图像处理和手工特征，而现代深度学习技术通过端到端训练大幅提高了识别准确率和鲁棒性。基于YOLO（YouO

YOLO实战营·2025-05-29 00:39

代码随想录算法训练营Day58 || 图论part 08

拓扑排序--卡玛网117软件构建：核心思想是找到入度为0的节点，然后将其移除，如此反复，知道所有节点被移除。删除节点的过程其实是，把被删除节点作为出发点所连接的节点的入读都减一。dijkstra（朴素版）精讲--47参加科学大会：和prim算法类似，minDist数组不断更新每个节点到源节点的最短距离。同样是代码能看懂，但是自己手写不来，只能一步步抄。图论都是理解还ok，代码真得花时间熟悉啊。

傲世尊·2025-05-28 23:39

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