yolov3训练第54页

机器学习基础 - 回归模型之线性回归

机器学习：线性回归文章目录机器学习：线性回归1.线性回归1.简介2.线性回归如何训练？

yousuotu·2025-04-26 21:14

基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类

基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类1、效果2、流程1、加载数据集2、划分训练集、测试集3、创建模型4、训练模型5、使用LDA算法6、画图3、示例代码#基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类#基于线性

东木月·2025-04-26 19:27

小山菌_代码随想录算法训练营第六十一天|拓扑排序精讲、dijkstra（朴素版）精讲

拓扑排序精讲文档讲解：代码随想录.拓扑排序精讲视频讲解：无状态：已完成代码实现#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intm,n,s,t;cin>>n>>m;vectorinDegree(n,0);//记录每个文件的入度unordered_map>umap;//记录文件依赖关系vectorresult;//记录结果w

小山菌·2025-04-26 18:20

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论：2025年主流的元学习（Meta-Learning）框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构：图神经网络（GNN）中的邻接矩阵存储优化操作系统：分布式训练中的

小李独爱秋·2025-04-26 18:49

代码随想录训练营第五十八天| 拓扑排序精讲 dijkstra（朴素版）精讲

拓扑排序精讲其实只要能在把有向无环图进行线性排序的算法都可以叫做拓扑排序。实现拓扑排序的算法有两种：卡恩算法（BFS）和DFS卡恩1962年提出这种解决拓扑排序的思路引自代码随想录：一般来说我们只需要掌握BFS（广度优先搜索）就可以了，清晰易懂，如果还想多了解一些，可以再去学一下DFS的思路，但DFS不是本篇重点。接下来我们来讲解BFS的实现思路。以题目中示例为例如图：做拓扑排序的话，如果肉眼去找

chengooooooo·2025-04-26 18:47

代码随想录算法训练营第五十一天 |拓扑排序精讲 dijkstra（朴素版）精讲

拓扑排序精讲拓扑排序看上去很复杂，其实了解其原理之后，代码不难https://www.programmercarl.com/kamacoder/0117.%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E6%9E%84%E5%BB%BA.html#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intm,n,s,t;cin>>n>>m;v

S1588994·2025-04-26 18:47

代码随想录算法训练营第七十天 | 拓扑排序精讲，Dijkstra（朴素版）精讲，Dijkstra（堆优化版）精讲

拓扑排序精讲题目讲解：代码随想录重点：给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。拓扑排序也是图论中判断有向无环图的常用方法。拓扑排序的过程，其实就两步：·找到入度为0的节点，加入结果集。·将该节点从图中移除（也就是减少影响的inDegree数组）。思路：把最开始入度为0的点推入队列,作为拓扑排序的入口Dequequeue=newLinkedListfiles=umap.get(cur

Tri3·2025-04-26 18:47

HPC与AI工作负载的GPU利用率对比诊断（使用Nsight Compute进行指令级性能剖析）

引言：计算范式的性能迷雾在瑞士国家超算中心（CSCS）的PizDaint系统上，气象模拟程序COSMO与Transformer-XL训练任务共享A100GPU节点时，出现了令人困惑的现象：前者的理论计算强度

AladdinEdu·2025-04-26 18:17

眼睛状态识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态|第17天活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩

fmingzh·2025-04-26 17:42

torch.nn

一、torch.nn概述与设计哲学torch.nn是PyTorch提供的一个模块化工具集，专为构建和训练神经网络设计。

爱看烟花的码农·2025-04-26 16:03

基于qt和opencv实现人脸识别打卡系统_基于opencv+qt的人脸识别考勤系统设计

/download.csdn.net/download/weixin_42127499/11609330一、功能描述1、通过识别人脸来实现每日打开的记录2、可以录制人员信息并且采集人脸信息进行特征模型训练

2401_87556704·2025-04-26 15:27

使用ultralytics的yolo11训练自定义数据集的图像分类模型+预测+导出onnnx模型+trtexec转engine模型

先说结论yolo12太新，先不要用，而是用yolo11训练和导出。

AI技术库·2025-04-26 15:56

YOLO训练时到底需不需要使用权重

1.预训练权重的作用与本质预训练权重（PretrainedWeights）是在大规模数据集上训练得到的模型参数。

一勺汤·2025-04-26 15:55

SD模型的评估指标（挖坑中..）

笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时，发现只有Loss值，而没有其他评估标准，这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP，超分还有PSNR和SSIM。

北上ing·2025-04-26 15:25

YOLOv8改进有效系列目录包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制_如何在网络结构中添加注意力机制、c2f

基础篇(一)：详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署：详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署")(二):利用恒源云在云端租用GPU

2401_85123508·2025-04-26 14:53

大模型：未来商业的智能化发展

大模型通过在海量数据上进行预训练，具备强大的泛化能力和推理能力，能够处理复杂的数据和任务，显著提高了商业决策的效率和准确性。

杭州大厂Java程序媛·2025-04-26 12:41

远程访问服务器的Jupyter Notebook

在Linux服务器上安装JupyterNotebook可以直接调用服务器资源，适合处理大规模数据处理、复杂模型训练等计算密集型任务，避免本地设备算力不足的限制。

qq_27390023·2025-04-26 12:10

Linux系统安装多个CUDA版本与切换，正常AI模型训练

例如，一个系统已经安装好了CUDA11.4和对应的NVIDIA驱动，但又安装了CUDA11.8用于AI算法训练，此时AI算法训练使用的还是CUDA11.4，而不是CUDA11.8。

BB_CC_DD·2025-04-26 11:05

迁移学习(基础)

迁移学习理论目标迁移学习中的有关概念掌握迁移学习的两种方式概念预训练模型微调微调脚本预训练模型(Pretrainedmodel)一般情况下预训练模型都是大型模型,具备复杂的网络结构,众多的参数量,以及足够大的数据集进行训练而产生的模型

Psycho_MrZhang·2025-04-26 11:02

【NLP 69、KG-BERT】

目录一、KG-BERT：基于BERT的知识图谱补全模型1.模型结构与设计Ⅰ、核心思想：Ⅱ、输入设计：①三元组序列化：②实体表示灵活性：Ⅲ、任务模块：①三元组分类：②关系预测：③链接预测：2.计算方式与训练策略

L_cl·2025-04-26 10:55

AI大模型重构电商搜索推荐的数据治理组织架构优化实践

AI大模型应用之禅·2025-04-26 09:53

AI人工智能深度学习算法：循环神经网络的理解与使用

与此同时,计算能力的飞速提升,尤其是GPU的广泛应用,为训练复杂的深层神经网络提供了硬件支持。

AI天才研究院·2025-04-26 07:39

从代码学习深度学习 - 微调 PyTorch 版

文章目录前言一、迁移学习与微调概念二、微调步骤解析三、实战案例：热狗识别3.1数据集准备3.2图像增强处理3.3加载预训练模型3.4模型重构3.5差异化学习率训练3.6对比实验分析总结前言深度学习模型训练通常需要大量数据

飞雪白鹿€·2025-04-26 04:18

人工智能伦理案例：分析人工智能伦理问题

1.2伦理问题的多维度性人工智能伦理问题涉及多个维度，包括：算法偏见:AI系统可能由于训练数据偏差而产生歧视性结果，例如在

AI天才研究院·2025-04-26 04:47

001 LLM大模型之Transformer 模型

大量的研究从n元语言模型（n-gramLanguageModels）、神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）以及预训练语言模型（Pre-trainedLa

黄家驹beyond·2025-04-26 02:04

一文详解训练LLM流程

1.摘要LLM训练是利用大规模数据对深度学习模型进行预训练的过程，旨在培养能够理解和生成自然语言文本的模型。这个过程通过处理海量文本数据，让模型学习语言的统计规律、语义信息和上下文关系。

莫杨94·2025-04-26 01:55

详解各种LLM系列｜（4）GLM（GPT国内最强开源平替）模型架构、预训练技术详解

一、引言论文地址:arXiv:https://arxiv.org/abs/2103.10360官网：https://chatglm.cn/blogGithub：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B在日益增多的开源大模型中，由清华大学研发的开源大模型GLM由于效果出众而受到大众关注，而且清华大学开源了基于GLM架构研发的基座模型：ChatGLM-6B以及GLM-13

m0_74825746·2025-04-26 01:54

【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究

引言在深度学习模型的训练过程中，训练集和验证集是两个关键组成部分，它们在模型性能的提升和评估中扮演着不可替代的角色。

如果树上有叶子·2025-04-26 00:20

广州硅基技术是一家以人工智能技术为核心竞争力的全球化移动互联网公司

基于AIGK智能体模型+DeepSeek，构建了智能体数字人云平台、具身智能交互终端、决策智能应用平台、行业垂类模型训练为一体的生态产品矩阵服务，发挥数据要素价值、实现社交虚实结合、促进新一代数字交易。

广州硅基技术官方·2025-04-26 00:49

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-Axolotl-单机单卡-V100（九）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。

开源技术探险家·2025-04-26 00:48

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker（二）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-04-26 00:48

机器学习（9）——随机森林

文章目录1.随机森林的基本原理想2.算法流程2.1.数据采样（Bootstrap）：2.2.构建决策树：2.3.聚合预测：3.随机森林的构建过程3.1.数据集的随机抽样3.2.决策树的训练3.3.树的生长

追逐☞·2025-04-25 23:45

【研究方向】联邦|自然语言

图联邦GraphNeuralNetworks,GNNs图联邦都是基于大量的图数据进行训练的，然而在许多的现实场景中，图数据通常在多个数据所在者处，（例如医

拾贰_Python·2025-04-25 22:05

第五十八个问题-沐曦C500计算卡是什么样的水平？

沐曦曦云®C500是国产高性能GPU领域的代表性产品，其设计定位为通用计算GPU，尤其在千亿参数AI大模型的训练与推理场景中表现突出。

释迦呼呼·2025-04-25 22:33

看看Grok3怎么回答-沐曦C500计算卡是什么样的水平？

直接回答研究显示，沐曦C500计算卡是高性能GPU，接近NVIDIAA100水平，适合AI训练。PCIe版本性能约为A100的77%，OAM版本约92%，内存64GB，功耗350-450W。

释迦呼呼·2025-04-25 22:33

AI 课招生啦

《深度学习的数学》线上训练营从“看得懂代码”到“真正理解模型”的第一步！为什么要学《深度学习的数学》？模型会用但原理不懂？数学公式一堆，看着头大？想搞懂AI底层逻辑，却被数学劝退？别怕！

西北风^_^·2025-04-25 19:40

YOLO系列模型简介

该系列模型由JosephRedmon等人开发，自2016年的YOLOv1发布以来，已经经历了多个版本的迭代和发展，包括YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7及最新的

西北风^_^·2025-04-25 19:10

红队笔记（1）：红队与渗透测试

《Metasploit渗透测试魔鬼训练营》3.Hackersploit一、啥是红队？

Linucifer·2025-04-25 19:38

Python训练营打卡DAY5

离散特征的独热编码读取数据importpandasaspddata=pd.read_csv(r"data.scv")找到所有离散特征data.columnsfordiscrete_featuresindata.columns:ifdata[discrete_features].dtype==object:print(discrete_features)对HomeOwnership列进行独热编码da

LiShopping·2025-04-25 18:08

大模型入门教程（非常详细），大模型入门到精通，学习起来吧兄弟萌！

这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学到丰富的数据表示和模式，从而在各种任务上表现出色，如文本生成，语言理解，图像识别等。

AI大模型-大飞·2025-04-25 17:56

代码随想录算法训练营第一天|数组part1

704.二分查找题目链接classSolution{public:intsearch(vector&nums,inttarget){intl=0;intr=nums.size()-1;while(l&nums,intval){intres=nums.size();for(inti=0;i

aNgler_hdu·2025-04-25 16:22

代码随想录算法训练营43期 | Day 9——字符串part2

代码随想录算法训练营代码随想录算法训练营43期|Day9151.翻转字符串里的单词卡码网：55.右旋转字符串代码随想录算法训练营43期|Day9151.翻转字符串里的单词给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词

当代优秀青年·2025-04-25 16:22

代码随想录算法训练营第一天 | 数组part01

总结：第一天比较轻松，主要是适应刷题的节奏。虽然都是之前做过的题目，但是重新复习一遍，又加深了对二分法和双指针的理解。很久没有做笔记了，记录比较简短和潦草。后续需要解决的问题：当我拿到一个题目时，如果快速的判断，需要使用哪种算法来解题。704.二分查找-力扣（LeetCode）数组理论基础关键词：连续内存空间，相同类型数据在C++中，1-Dand2-D数组是连续分布的。InJava,a2Darra

scorecpl·2025-04-25 16:50

代码随想录算法训练营第二天丨数组part 02

977.有序数组的平方题目如下：给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums，返回每个数字的平方组成的新数组，要求也按非递减顺序排序。示例1：输入：nums=[-4,-1,0,3,10]输出：[0,1,9,16,100]解释：平方后，数组变为[16,1,0,9,100]排序后，数组变为[0,1,9,16,100]示例2:输入：nums=[-7,-3,2,3,11]输出：[4,9,9,49,121]提

graceLoveCoding·2025-04-25 16:48

代码随想录算法训练营第一天｜数组part01

704二分查找注意边界条件来决定代码怎么写34：寻找左右边界35插入位置：插入位置其实就是在找左边界分析如下：27移除元素：理解慢指针用来更新位置，快指针用来更新数值暴力算法，内外循环结束后都要更新索引//bruteforceintcount=0;intbound=nums.length;for(inti=0;i

AdrianLeon·2025-04-25 16:47

1.5软考系统架构设计师：架构师的角色与能力要求 - 超简记忆要点、知识体系全解、考点深度解析、真题训练附答案及解析

超简记忆要点角色职责需求规划→架构设计→质量保障能力要求技术（架构模式/性能优化）业务（模型抽象→技术方案）管理（团队协作/风险控制）知识体系基础：CAP/设计模式/网络协议案例：技术选型对比/架构评估改进论文：实践案例+数据论证方法论TOGAF（企业架构）→DDD（领域建模）工具链UML/C4模型→Git/Prometheus场景优化高性能：读写分离/异步队列安全：防御纵深/GDPR合规软技能跨

云达闲人·2025-04-25 15:15

1.7软考系统架构设计师：系统架构设计师概述 - 超简记忆要点、知识体系全解、考点深度解析、真题训练附答案及解析

超简记忆要点1.2.1定义、职责、任务▶定义：技术+业务桥梁，设计系统框架，解决核心问题。▶职责：需求分析、技术选型、团队协作、全周期管理。▶任务：分解系统、定义接口、制定技术规范。1.2.2专业素质▶技术：深（精通语言/框架）+广（多架构/新技术）。▶分析：平衡需求与可行性，风险预判。▶沟通：跨团队协作，技术方案通俗化。▶领导：规范制定，人才培养。▶学习：跟踪趋势，技术预研。1.2.3知识结构基