yolov3训练

大模型微调：技术迭代与实践指南

微调是深度学习中用于改进预训练模型性能的重要技术。通过在特定任务的数据集上继续训练，模型的权重被更新以更好地适应该任务。微调的量取决于预训练语料库和任务特定语料库之间的相似性。
人工智能培训咨询叶梓·2025-04-28 15:07

基于深度学习的医疗诊断辅助系统设计

方法上，我们采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对大量的医疗影像和病历数据进行训练和学习。通过在多个公开医疗数据集上的实验，结果表
赵谨言·2025-04-28 14:58

电子病历高质量语料库构建方法与架构项目（智能质控体系建设篇）

电子病历高质量语料库是构建智能病历质控系统的基础，它不仅为AI模型提供训练数据，还为医疗
Allen_Lyb·2025-04-28 13:54

计算机毕业设计之基于机器学习的网络入侵检测系统

在系统中，Python作为一种广泛应用于数据分析、机器学习的编程语言，负责编写数据处理和模型训练的脚本。MySQL则作为数据库系统，存储大量的网络
Wx-bishe18·2025-04-28 12:51

cuDNN 安装、版本查看及指定版本删除操作指南

一、引言cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库，它能够显著提升深度学习模型在NVIDIAGPU上的训练和推理性能。
九不多·2025-04-28 12:17

保姆级解析：MCP协议 vs A2A协议 —— 从开发实战到避坑指南

想象一下：你开发了一个超强的AI客服，但它无法实时查库存；你训练了一个代码助手，但它连不上GitHub…这些痛点背后，都是AI与真实世界的数据割裂导致的。
码力金矿·2025-04-28 12:16

【计算机视觉】-CV实战项目-高分辨率遥感图像语义分割：High-Resolution-Remote-Sensing-Semantic-Segmentation

**可视化与监控**实战指南：从数据到预测环境配置数据准备数据集推荐数据预处理模型训练模型推理与后处理常见问题与解决方案相关论文与参考总结与展望——基于PyTorch的深度学习实现项目背
白熊188·2025-04-28 11:42

基于Python的PyGame的俄罗斯方块游戏设计与实现

因此，本程序主要意义是为高手玩家提供训练平台。其次也可为刚踏入游戏领域的新手们，有助于反应能力的提升。本程序利用Py
chuiqi9947·2025-04-28 11:41

【计算机视觉】CV实战项目- Four-Flower：基于TensorFlow的花朵分类实战指南

深度解析Four-Flower：基于TensorFlow的花朵分类实战指南项目概述与技术背景技术栈组成完整实战流程环境配置1.基础环境安装2.项目环境搭建3.环境验证数据准备模型架构解析训练过程优化1.
白熊188·2025-04-28 11:39

transformers之SFT和VLLM部署Llama3-8b模型

目录1.环境安装2.accelerator准备3.加载llama3和数据4.训练参数配置5.微调6.vllm部署7.Llama-3-8b-instruct的使用参考1.环境安装pipinstall-q-Ubitsandbytespipinstall-q-Ugit
AIVoyager·2025-04-28 10:06

pytorch训练之EMA使用

在训练过程中，
AIVoyager·2025-04-28 10:06

Transformers之环境安装

Transformers安装指南使用pip安装源码安装开发模式安装docker安装自定义dockerfile缓存设置离线模式获取离线时使用的模型和分词器参考Transformers提供了数以千计的预训练模型
AIVoyager·2025-04-28 10:06

5、Rag基础：RAG 专题

检索增强生成（RAG）是指对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。
Hugo_Hoo·2025-04-28 08:23

HarmonyOS Next 音视频之OPUS音频编码实战

背景在聊天场景发送短语音消息需求中需要对发送的音频内容做编码压缩，最开始是用MP3编码器压缩的，后面语音消息要用于ASR模型的训练，需要使用OPUS编码器来处理语音类的信号。
周枭雄·2025-04-28 08:22

Neural-Singular-Hessian 代码库中各个文件和文件夹的作用

README.md：项目的说明文档，提供了项目的概述、使用方法、依赖环境、训练和测试步骤等重要信息，帮助使用者快速了解和使用该项目。env.yaml：用于创建Co
qq_33910616·2025-04-28 08:51

云计算市场的重新分类研究

但随着AI大模型的出现，云计算市场可以分为计算云和智算云，智算云主要是AI模型训练、数据处理能力、GPU资源。
AI_CPU_GPU_Cloud·2025-04-28 07:20

一种双模式机器人辅助股骨干骨折钢板植入方法

NOKOV度量动作捕捉系统实时采集钢板植入过程中的位姿数据，帮助训练相应的神经
MocapLeader·2025-04-28 07:43

2025年Java和python调用AI的API使用方法及AI大模型原理

监督学习作为机器学习的关键分支，依靠已标记数据进行模型训练。例如在图像分类任务中，为算法提供大量已标注好类别（如“猫”“狗”
狒狒的代码王国·2025-04-28 03:48

Cursor 的系统级提示词被大佬逆向出来了！一起来看看优秀 prompt是怎么写的

又是如何训练出如此聪明、贴心的AI？正因为这些系统提示词的重要性，有人便尝试通过“逆向提示词工程”来还原它们——让AI自己“吐露”它被喂了什么指令。
ai大佬·2025-04-28 02:16

【基于opencv-cuda的常见图像预处理】

文章目录1.常见图像预处理实现2.opencv-cuda加速图像预处理参考链接1.常见图像预处理实现与网络训练过程中包含各种数据增强方法不同，在网络的推理阶段常见的图像预处理如下所示：fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsasT
hello_dear_you·2025-04-28 02:15

深度强化学习（DRL）实战：从AlphaGo到自动驾驶

——从算法原理到产业落地的全链路解析摘要本文通过算法对比矩阵、训练流程图解、Python代码实战及产业应用解析，构建从理论创新到工程落地的完整技术栈。
layneyao·2025-04-28 02:14

李沐08线性回归和基础算法优化——自学笔记

[w1,w2,…,wn]^T,b输出是输入的加权和：y=w1x1+w2x2+…+wnxn+b向量版：y=+b平方损失：比较真实值和预估值假设y是真实值，y^是估计值l(y,y)=0.5*(y-y)^2训练数据
Rrrrrr900·2025-04-28 01:07

BERT BERT BERT

BERT*****2020年3月11日更新：更小的BERT模型*****这是在《深阅读的学生学得更好：预训练紧凑模型的重要性》（arXiv:1908.08962）中提到的24种较小规模的英文未分词BERT
thesky123456·2025-04-28 01:35

Pytorch lr_scheduler 调整学习率

Pytorchlr_scheduler调整学习率背景上篇文章连接在运行VGG代码的时候有这么几行代码：#定义模型进行训练model=VGG16()#model.load_state_dict(torch.load
xwhking·2025-04-28 00:04

解析 Llama-Factory：从微调到推理的架构

它旨在为开发者提供一个简便、高效的工具，以便在现有的预训练模型基础上，快速
神州问学·2025-04-28 00:03

第 10 天：深度学习在计算机视觉中的应用

文章目录第10天：深度学习在计算机视觉中的应用学习目标一、深度学习与计算机视觉的关系1.1卷积神经网络（CNN）概述CNN的基本组成：二、实践：使用预训练模型进行图像分类三、卷积神经网络（CNN）原理解析四
CV大师程序员·2025-04-28 00:33

Python Transformers 库介绍

HuggingFace的Transformers库是一个用于自然语言处理（NLP）的强大Python库，它提供了对各种预训练模型的访问和使用接口。
qq_27390023·2025-04-27 23:51

【模型复现】零样本预测文本分类模型——ESM 快速复现模型

代码中包括来自FacebookAIResearch的Transformer蛋白质语言模型的代码和预训练权重，
极链AI云·2025-04-27 22:51

关于开源大模型（如 LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen 等）二次开发或训练经验的关键点和概述

以下是适合初学者理解的关于开源大模型（如LLaMA、InternLM、Baichuan、DeepSeek、Qwen等）二次开发或训练经验的关键点和概述，：关键点：研究表明，二次开发通常涉及微调模型以适应特定任务
weixin_40941102·2025-04-27 21:11

PyTorch作为深度学习框架在建筑行业的应用

PyTorch作为深度学习领域的核心框架，凭借其灵活的动态计算图、高效的模型训练能力以及广泛的硬件兼容性，正在建筑行业多个关键领域引发技术变革。
小赖同学啊·2025-04-27 20:36

【数据结构入门训练DAY-24】美国大选

文章目录前言一、题目二、解题思路结语前言本次训练内容训练STL中sort的操作方法。训练解题思维。
不会计算机的捞地·2025-04-27 19:57

用Python做有趣的AI项目4：AI 表情识别助手

：开心|生气|悲伤|惊讶|厌恶|害怕|中性项目目标实时摄像头捕捉人脸分析面部表情显示识别结果（文字/emoji）技术栈PythonOpenCV（人脸检测）TensorFlow/Keras（表情分类）预训练模型或
roc-ever·2025-04-27 18:55

DeepSeek量化训练核心技术：从原理到工业级部署的完整实践方案

1.主题背景1.1Why：模型压缩刚需传统AI模型在移动端部署面临内存占用大（ResNet-152约230MB）、推理延迟高（VGG16CPU推理>200ms）等问题。DeepSeek量化方案可实现：模型体积压缩4-8倍（FP32→INT8）推理速度提升2-5倍（利用硬件加速指令）保持95%+原始模型精度1.2行业定位在AI技术栈中属于模型优化层，介于算法研发与实际部署之间。与知识蒸馏、剪枝等技术
燃灯工作室·2025-04-27 17:45

神经辐射场（NeRF）技术解析：3D重建与虚拟世界的未来

神经辐射场（NeRF）技术解析：3D重建与虚拟世界的未来——从算法突破到元宇宙基础设施的演进之路摘要本文通过算法演进图谱、训练流程解析、PyTorch代码实战及产业应用洞察，构建从学术创新到工程落地的完整技术框架
layneyao·2025-04-27 17:15

决策树相关案例

全流程以下是一个更复杂、全流程的决策树和随机森林示例，不仅包括模型训练和预测，还涵盖了数据预处理、超参数调优以及模型评估的可视化。
万能小贤哥·2025-04-27 15:05

深耕算力 “沃土”，播种互联网下一个黄金十年（下篇）

面对智能化应用和大数据处理的高算力需求，劲速云算力能快速完成人工智能模型训练、异构数据实时分析等任务，节省企业时间与成本。
·2025-04-27 14:32

DeepSeek vs 豆包：两大AI助手深度对比

一、技术背景与开发团队DeepSeek是由深度求索公司开发的大模型产品，团队拥有强大的AI研发背景，专注于中文大模型的训练与优化。其最新版本DeepSeek-V3展现了
点我头像干啥·2025-04-27 14:29

【初阶数据结构与算法】二叉树链式结构刷题训练（Leetcode二叉树遍历、单值二叉树、相同的树、另一棵树的子树、对称二叉树）

文章目录一、二叉树的遍历二、单值二叉树三、相同的树四、另一颗树的子树五、对称二叉树一、二叉树的遍历   在链式二叉树的定义与实现中我们已经详细讲解了二叉树常见的三种遍历方式，以及层序遍历，这里给出链接：【初阶数据结构与算法】二叉树链式结构的定义与实现万字笔记(附源码)   放在这里是希望大家可以通过题目链接去练习一下，看看自己能不能写出来，写不出来再去上文复习复习，链接如下：   前序遍历：htt
TANGLONG222·2025-04-27 14:24

Dijkstra算法对比图神经网络（GNN）

简单来说，AI模型就像一个“智能大脑”，通过训练数据来掌握某种技能，比如分类、预测或规划。AI模型如何使用到机器人调度算法中？机器人调度是指规划
爱吃青菜的大力水手·2025-04-27 13:19

基于 SCCAN 模型的序列数据分类实战：从一维卷积到结果分析

本文介绍一种简单高效的序列分类模型SCCAN（SimpleConvolutionalClassifierforAttributeNetworks），基于PyTorch实现完整的训练、评估与结果保存流程，
AI_RSER·2025-04-27 13:49

元学习在AIGC模型泛化能力提升中的作用

然而，这些模型在实际应用中面临着泛化能力不足的问题，即在训练数据集中表现良好，但在未知或不同类型的数据上表现不
AI天才研究院·2025-04-27 11:41

TimeDART：结合扩散去噪与自回归建模的时间序列自监督学习新框架

本文介绍近期中科大团队结合自回归和扩散机制的时间序列自监督预训练的研究工作——TimeDART。自监督学习已成为提升时间序列预测的有效方法。
时序之心·2025-04-27 10:31

突破YOLOv11训练：用幽默的方式玩转自定义数据集与物体检测

前言你是否曾在训练深度学习模型时，望着屏幕上那一堆堆的错误信息，差点觉得自己的大脑要冒烟？如果你也曾体验过这种“技术折磨”，恭喜，你找对地方了！
星际编程喵·2025-04-27 07:14

LLaMA 的模型结构

这种方法有助于稳定梯度，使得模型在深层次网络中能够更好地传播梯度，避免训练
Jul.01·2025-04-27 06:37

LangChain 实战：Agent思维_langchain的agent 多个参数怎么解决

前言大模型是被训练出来的，它可以结合本地知识库，也可以调用搜索或在线API来增强自身的能力。这些都不是大模型内部的数据，我们称为外部工具。
AGI学习社·2025-04-27 06:06

理想MindVLA学习解读

1）关键技术3D高斯混合专家模型MoE从头训练的LLM模型底座人类反馈强化学习基于扩散模型的自车+周车闭环轨迹2）框架3）引申的技术细分
SLAM必须dunk·2025-04-27 05:57

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Assistants API的简单示例

1.2大语言模型的崛起2018年,随着GPT、BERT等预训练大模型的
AI天才研究院·2025-04-27 05:56

泛娱乐行业新趋势生成式AI带来的机会与挑战

在这个演讲中,她讨论了生成式AI如何为泛娱乐行业带来新机遇和挑战;具体解释了生成式AI正在加速行业发展,带来订阅收入增长,但也面临着模型训练成本
taibaili2023·2025-04-27 02:39

NLP高频面试题（五十五）——DeepSeek系列概览与发展背景

大型模型浪潮背景近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）领域发展迅猛，从GPT-3等超大规模模型的崛起到ChatGPT的横空出世，再到GPT-4的问世，模型参数规模和训练数据量呈指数级增长
Chaos_Wang_·2025-04-27 00:28

追风DeepSeek 人工智能巨头竞相打造低成本模型

大模型训练小模型由于中国的深度求索公司(DeepSeek)利用这项技术，在竞争对手Meta和阿里巴巴发布的开源系统基础上构建了强大高效的AI模型，该技术引起了广泛关注。这一
焦点链创研究所·2025-04-26 23:54
上一页 49 50 51 52 53 54 55 56 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他