yolov3训练第52页

C++每日训练 Day 18：构建响应式表单与数据验证（初学者友好）

本篇目标：在前几日协程与事件驱动机制基础上，构建一个响应式表单系统，实现用户输入的异步验证与反馈。通过协程挂起/恢复机制，简化异步逻辑，提升代码可读性。回顾Day17：响应式加载动画与异步数据处理在Day17中，我们实现了一个完整的“点击按钮→显示加载动画→异步加载数据→显示结果”的流程。主要内容包括：加载动画组件：用于在数据加载期间显示加载状态。异步数据加载器：模拟异步加载数据的过程。协程处理逻

嵌入式Jerry·2025-04-30 01:37

Generative Adversarial Nets 论文解读

GenerativeAdversarialNets论文解读generative生成adversarial对抗摘要Abstract提出了一个生成模型框架（framework），通过一个对抗的过程，同时训练两个模型

h161020716·2025-04-30 01:35

Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用

2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型，使其能够自动改进和预测的技术。它主要

AI天才研究院·2025-04-30 00:28

Ubuntu深度学习革命：NVIDIA-Docker终极指南与创新实践

一、GPU容器化：开启算力新纪元在斯坦福大学AI实验室，研究员Sarah通过一行Docker命令同时启动20个BERT模型训练任务，每个容器精确分配0.5个GPU核心——这背后正是NVIDIA-Docker

芯作者·2025-04-29 23:49

自然语言处理之机器翻译：OpenNMT：OpenNMT的编码器-解码器架构

解码器架构一、OpenNMT简介1.1OpenNMT概述OpenNMT（OpenNeuralMachineTranslation）是一个开源的神经机器翻译框架，旨在提供一个灵活、高效且可扩展的平台，用于构建和训练机器翻译模型

zhubeibei168·2025-04-29 23:17

MATLAB实现神经网络的OCR识别

使用说明：‌运行要求‌：MATLABR2020b或更新版本已安装DeepLearningToolbox推荐使用GPU加速（训练时在代码开头添加gpuDevice(1)）‌代码特点‌：使用MATLAB自带的

potato_potato_123·2025-04-29 20:59

【神经网络与深度学习】五折交叉验证（5-Fold Cross-Validation）

它将数据分成若干子集，交替作为训练集和测试集，从而减少因数据划分偶然性带来的偏差，并为模型的选择和优化提供科学依据。

如果树上有叶子·2025-04-29 19:53

深度卷积神经网络（CNN）— 批量规范化（batch normalization）

BatchNormalization,简称BN）是由SergeyIoffe和ChristianSzegedy在2015年提出的一种深度学习技术，用于解决深层神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题，并加速模型的训练过程

彬彬侠·2025-04-29 19:52

Swin-Transformer-Object-Detection训练自己的数据

一、windows环境配置1.1准备环境（1）创建python=3.8的虚拟环境condacreate--namelane_segpython=3.8condaactivatelane_seg（2）安装cuda版pytorch（需要根据自己配置调整）pipinstalltorch==1.8.1+cu101torchvision==0.9.1+cu101torchaudio==0.8.1-f网址：h

永进，·2025-04-29 17:11

C++开发者的逆袭之路：大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才，你还不行动？

在这个数据爆炸的时代，无论是AI训练、科学仿真还是金融建模，HPC都成了不可或缺的利器。而NVIDIA的CUDA平台，正是这场革命的核心，把GPU从画图的“小能手”变成了并行计算的“大杀器”。

讳疾忌医丶·2025-04-29 16:52

代码随想录算法训练营第九天|151.翻转字符串里的单词，卡码网：55.右旋转字符串，28. 实现 strStr()，459.重复的子字符串

151.翻转字符串里的单词单词的顺序颠倒而不是单词的内部字符颠倒。所以我的思路是双指针思想，这一次快慢指针指向字符串的末尾，向前移直到快指针读到空格，再回头读到慢指针。写入的指针指向新数组开头，快指针顺序读取单词字母时，写入指针以此写入.……………………想和写果然是两码事，我的循环嵌套怎么还要嵌套才能实现。QAQ卡哥的思路移除多余空格将整个字符串反转将每个单词反转举个例子源字符串为："thesky

暴富梦想家·2025-04-29 15:20

代码随想录算法训练营第六天

LeetCode题目454.四数相加II383.赎金信15.三数之和18.四数之和2140.解决智力问题(每日打卡)总结往期打卡454.四数相加II跳转:454.四数相加II问题:给你四个整数数组nums1、nums2、nums3和nums4，数组长度都是n，请你计算有多少个元组(i,j,k,l)能满足：0map=newHashMapmagazine.length())returnfalse;in

写个博客·2025-04-29 15:47

代码随想录算法训练营第九天字符串| 反转单词、右旋字符串、字符串总结

目录一、翻转字符串里的单词二、右旋字符串三、字符串：总结篇（一）字符串总结.html#什么是字符串)什么是字符串（二）要不要使用库函数（三）#双指针法（四）反转系列一、翻转字符串里的单词建议：这道题目基本把刚刚做过的字符串操作都覆盖了，不过就算知道解题思路，本题代码并不容易写，要多练一练。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录这个题思想理解，但是自己敲了几遍代码就是死活过不去，二刷的时候要注意

喜欢新新子·2025-04-29 15:17

2025五一杯数学建模竞赛思路助攻预定

2025五一杯数学建模竞赛思路助攻预定（思路内容见文末名片）一、概况数学建模竞赛是一项模拟面对实际问题寻求解决方案的活动，是一次近似于“真刀真枪”的创新探索性实践训练。

灿灿数模·2025-04-29 13:02

威海多元景点游玩攻略汇总

来自豆包AI生成训练数据来着：第一天：市区休闲游上午：前往半月湾，这里的海岸线优美，海水清澈。找一家当地的海鲜餐馆，品尝新鲜捕捞的各类海鱼，像清蒸黑头鱼、红烧鲅鱼等都是特色。

小云小白·2025-04-29 13:00

acwing算法提高之图论--二分图

目录1介绍2训练3参考1介绍本专题用来记录二分图的题目。以下条件互相等价：一个图是二分图。染色法过程中不存在矛盾。图中不存在奇数环。二分图本质上是一个无向图的问题！

YMWM_·2025-04-29 12:57

PyTorch生成式人工智能实战（3）——分类任务详解

PyTorch生成式人工智能实战（3）——分类任务详解0.前言1.使用PyTorch进行端到端的深度学习1.1PyTorch深度神经网络训练流程1.2数据预处理2.二分类2.1创建数据批次2.2模型构建与训练

盼小辉丶·2025-04-29 12:25

基于预训练模型Bart的英文文本摘要summary生成

环境python==3.7transformers==4.9.2rouge-score==0.0.4数据准备将数据放在一个txt中，每行为一条，文章正文跟label的摘要用\t分割构建数据集fromdatasetsimportDatasetclassData:def__init__(self,data_path,tokenizer):self.path=data_pathself.max_inpu

yuhengshi·2025-04-29 12:25

开源一款中文版生成式摘要模型

提供从数据到训练到部署，完整流程参考。初衷由于工作需要，在开源社区寻找汉语生成摘要模型时，几乎找不到可用的开源项目。

qq_22782451·2025-04-29 12:53

PyTorch-CRF 深度指南

它提供了一个可训练的CRF

杨元诚Seymour·2025-04-29 12:22

【机器学习】使用BART技术自动提取文章内容摘要

1.引言1.1认识BART人工智能中的BART是一个预训练的序列到序列模型，全称为“BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers”，即“兼有双向语言建模和自回归机制的

MUKAMO·2025-04-29 12:51

基于Facenet和MTCNN的人脸识别系统（UI，python）

本系统亮点在于使用FaceNet算法训练出了戴口罩人脸识别模型，可以实现是否佩戴口罩的识别及已注册人脸在佩戴口罩时的身份识别，达到高准确度快速识别。

xj30·2025-04-29 11:51

LLVIP、KAIST、M3FD数据集

LLVIP、KAIST、M3FD数据集（可见光+红外，双模态数据集，已配准已对齐已清洗，已处理为txt格式，YOLO可直接训练）电子产品，一经出售，概不退换算法设计、毕业设计、期刊专利！

九亿AI算法优化工作室&·2025-04-29 11:49

GAN网络预测股价靠谱吗？生成对抗模型在量化中的尝试

去年有个私募朋友神秘兮兮跟我说，他们用GAN生成股价序列训练模型，结果回测年化跑赢沪深300十几个点。我第一反应是：这玩意儿怕不是"AI算命"吧？毕竟连巴菲特都说过，预测市场短期走势跟掷飞镖差不多。

股票量化·2025-04-29 11:46

大模型备案实操手册：材料准备、流程解析与常见问题避坑指南

该政策明确要求，凡利用生成式AI技术向境内公众提供内容生成服务的主体，需完成大模型备案或登记，覆盖从训练数据合法性审查到运行阶段动态管控的全生命周期。备案制度的

chuangfumao·2025-04-29 11:46

机器学习中的标签策略：直接标签、代理标签与人工数据生成

文章强调了标签质量对模型训练的重要性，并提供了实践建议以确保数据质量和模型有效性。一、引言在机器学习项目中，标签质量直接影

未来创世纪·2025-04-29 10:44

从数据到决策：如何使用Python进行自动驾驶数据分析

从传感器数据的处理到模型的训练和优化，Python在自动驾驶数据分析中扮演着举足轻重的角色。在本文中，我将详细讲解如何利用Python对自动驾驶数据进行分析，并结合具体的代码示例，

Echo_Wish·2025-04-29 10:14

2025 AI产品经理必知的100个专业术语

一、机器学习与数据科学1、监督学习（SupervisedLearning）监督学习是机器学习的一种形式，其中模型通过带标签的数据集进行训练。

AI劳模·2025-04-29 10:40

零门槛部署Flair实体识别服务：从模型封装到智能增强的全链路实践

###1.1Flair框架的独特优势-**上下文感知**：基于双向LSTM捕获长距离依赖-**零样本学习**：支持少样本/零样本实体识别-**多语言支持**：预训练模型覆盖53种语言-**领域自适应**

Loving_enjoy·2025-04-29 09:07

模型上下文协议（MCP）：让AI更智能的“桥梁”

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）已经取得了巨大的进步，但它们仍然面临着一个核心问题：仅依赖训练数据，模型的输出往往受到限制。

聪明的墨菲特i·2025-04-29 09:35

集成学习详解

传统单一模型的学习过程是从训练数据中找到一个最佳的假设，而集成学习则是构建多个模型，再通过某种策略（如投票、加权平均、模型融合）组合各模型的输出结果来降低

Chaos_Wang_·2025-04-29 08:31

2024全球GPU算力租赁市场报告：高校科研团队的资源困境与破局

引言：高校科研的算力困局与机遇2024年，全球生成式AI研发进入深水区，千亿参数大模型训练需求激增，而高校科研团队正面临资金短缺、硬件迭代滞后、算力资源分配不均三大核心挑战。

AladdinEdu·2025-04-29 08:56

花费7元训练自己的GPT 2模型

在上一篇博客中，我介绍了用Tensorflow来重现GPT1的模型和训练的过程。这次我打算用Pytorch来重现GPT2的模型并从头进行训练。

gzroy·2025-04-29 07:52

大模型时代开发者，谁最吃香？

以下是从技术落地到实际应用阶段，预计需求大增的工程人员类型及其核心技能方向：1.大模型核心研发与调优AI/ML研究人员与工程师需求点：模型架构创新（如稀疏化训练、MoE）、训练效率优化（降低算力成本）、

程序员差不多先生·2025-04-29 04:28

探索大语言模型（LLM）：语言模型从海量文本中无师自通

文章目录引言：当语言模型学会“自己教自己”一、自监督学习：从“无标签”中挖掘“有监督”信号二、语言模型的自监督训练范式：两大经典路径1.掩码语言模型（MaskedLanguageModeling,MLM

艾醒(AiXing-w)·2025-04-29 04:27

讯飞星火 X1 焕新来袭，近屿智能带你紧跟 AI 发展潮流

2401_89495946·2025-04-29 04:56

毕设深度学习车道线检测（源码+论文）

文章目录0前言1项目运行效果2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练

kooerr·2025-04-29 03:24

大模型框架技术演进与全栈实践指南

‌一、大模型框架概述‌大模型框架‌是支撑大规模语言模型（LLM）训练、推理和应用开发的核心技术体系，涵盖分布式训练、高效推理、应用编排等全流程。

AI大模型团团·2025-04-29 03:24

深度学习中的 batch size 参数的设置技巧

文章目录前言1、batch=1时2、batch的选择3、增大batchsize的好处4.盲目增大的坏处总结具体关于batchsize可参考：BatchSize对神经网络训练的影响_batchsize大小对训练的影响

JOYCE_Leo16·2025-04-29 00:35

如何评价 DeepSeek 的 DeepSeek-V3 模型？

从多个方面来看，DeepSeek-V3的表现令人印象深刻，具体评价如下：性能卓越DeepSeek-V3拥有6710亿参数和370亿激活参数，采用MoE（混合专家）架构，并在14.8万亿token上进行了预训练

关于NLP那些你不知道的事·2025-04-29 00:59

【计算机视觉】CV项目实战- SiamMask 单阶段分割跟踪器

单阶段分割跟踪器一、项目概述与技术原理1.1核心技术创新1.2性能优势二、实战环境搭建2.1系统要求与依赖安装2.2项目编译与配置三、模型推理实战3.1快速体验Demo3.2常见运行时错误处理四、模型训练指南

白熊188·2025-04-29 00:59

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

|自然语言处理（NLP）之建模3、LLM大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part2）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part3）4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析

柏企·2025-04-28 23:56

代码随想录算法训练营day8（字符串）

代码随想录算法训练营day8（字符串）：学习内容：今天学习字符串，先来说明一下char和string的区别：#include#includeintmain(){//使用char表示单个字符charc='

-Agony·2025-04-28 22:21

代码随想录算法训练营day36|动态规划part4

1049最后一块石头的重量这道题和昨天的分割等和子集的类型很像，只需要想到求最小的石头的重量可以转化为将原数组分割为两个元素总和大小尽量相同的数组，然后求dp[target]的大小即可。target表示原数组总和sum的一半，dp[target]表示石头的总价值。视频讲解：动态规划之背包问题，这个背包最多能装多少？LeetCode：1049.最后一块石头的重量II_哔哩哔哩_bilibili代码随

aaal1234·2025-04-28 22:19

机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差，欠拟合 vs 过拟合

定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差（Bias）$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度

yousuotu·2025-04-28 22:48

机器学习中的特征存储是什么？我需要一个吗？

本质上，特征存储是一个专用存储库，用于系统地存储和排列特征，主要用于数据科学家训练模型，并帮助已训练模型的应用程序进行预测。它是一个关键的聚合点，人们可以在此构建或修改从各种数据源提取的特征集合。

红云谈安全·2025-04-28 19:02

lstm用电量预测+网页可视化大屏

视频教学：训练结果：详细代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.kera

甜辣uu·2025-04-28 19:59

YOLO数据集的制作

目录一、数据集处理部分（1）一定要注意数据集的制作的多角度（2）数据集的优化二、数据集打标签建议（1）打标签应用（2）一些问题一、数据集处理部分数据集的制作是识别训练模型最为关键的一点，并且在我的实际操作过程中发现有几大注意要点

Underwood297·2025-04-28 18:54

【瑶池数据库动手活动及话题本周精选（体验ADB、 SelectDB，参与 RDS 迁移训练营）】（4.28-5.4）

一、动手活动活动1：体验AnalyticDB无感集成（Zero-ETL）下的一站式数据分析，完成任务可领取300社区积分兑换各种商城好礼！急需高效数据分析，却在为数据同步效率发愁？本方案借助云原生数据仓库AnalyticDB提供无感集成（Zero-ETL）功能，能快速搭建OLTP与OLAP数据同步链路，一站式完成数据分析同步管理。（一）活动时间2025年4月3日-5月9日16:00:00（二）活动

·2025-04-28 16:07

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用_看完这篇就够了

1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。

大模型·2025-04-28 15:08

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