yolov5继续训练

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

从AI模型的技术架构、训练方法、核心能力及未来发展趋势等方面分析，可以更深入地理解这些模型的技术演进路径及其对AI生态的影响。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

本文将详细解析AI大模型的核心技术架构、训练方法、数据处理流程，并探讨其

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

pta基础编程题目集，c语言实现

考研复试由于考研复试的机试需要指定c语言完成，很长时间没有写过c语言的代码，故而用c语言刷了pta上的基础编程题目集，后续会继续更新c语言实现的数据结构。

Famiglistimo-run·2025-03-26 09:18

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

嵌入式领域机器学习入门指南

以下是一些核心概念：监督学习:训练数据包含输入和预期输出，模型的目的是学习这两者之间的映射关系。无监督学习:训练数据只包含输入，没有标签的情况下，模型需要自己找出数据的结构或模式。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

GPU技术大会（GTC）上，英伟达（NVIDIA）重磅发布了其最新AI模型Cosmos-Transfer1，这一突破性技术通过多模态空间控制输入生成高度逼真的虚拟世界，为机器人、自动驾驶等物理AI系统的训练开辟了全新范式

未来智慧谷·2025-03-26 05:16

通义万相LoRA模型训练指南

一、训练准备素材规范收集：100-200张1024×768像素的清晰图片。主体要求：占画面70%以上，包含多角度/多表情/多动作样本，避免重复构图。

Liudef06·2025-03-26 05:46

开源图生视频模型技术全景解析

阿里Wan2.1通过图像-视频联合训练策略，构建双塔结构分别处理静态特征提取与动态序列生成。实现中英文文本与视频内容同步生成。动态生成技术：Step-Video-TI2

Liudef06·2025-03-26 05:45

DeepSeek-V3-0324 模型发布：开源 AI 性能再攀高峰，推理与编码能力逼近顶级闭源模型

核心升级：效率与性能的双重飞跃V3-0324延续了初代V3的“极致性价比”路线，参数规模提升至6850亿，并继续以MIT开源协议开放完整权重下载

未来智慧谷·2025-03-26 05:15

H100赋能生成式AI算力革新

根据公开测试数据，H100在生成式AI模型的训练场景中，相比前代产品实现了6倍的吞吐量跃升，单卡可支持每秒4PB量级的张量处理能力。这一技术演进不仅显著缩短了千亿参数模型的开发周期，更

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

深度学习框架演进与智能应用实践

从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

Pytorch入门实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现

本次我将利用YOLOv5算法中的Backbone模块搭建网络。YOLOv5是目标检测算法，是否可以尝试将其网络结构用在目标识别上，或进行改进形成一个全新的算法（类似之前介绍过的VGG1-6）。

K同学啊·2025-03-26 04:42

YOLOv5改进策略|YOLOv5草莓成熟度检测,YOLOv5s-Straw在未成熟模型中的平均精度为82.1% 其中，近成熟级为73.5%，成熟级为86.6%，分别提高2.3%和3.7%

本研究提出了一个基于YOLOv5的自定义对象检测模型，用于检测室外环境中的草莓。YOLOv5s原有架构进行修改，将C3模块替换为C2f主干

人工智能_SYBH·2025-03-26 04:41

一套适合 ABAP 初级和中级开发人员，从入门到提高的 ABAP 学习教程

SAP不仅在本地部署(On-Premise)领域继续保持着自己绝对的统治地位，而且在云应用领域（Software-as-a-Service,简称Sa

汪子熙·2025-03-26 04:40

V100架构深度优化指南

通过解析混合精度训练中动态缩放因子配置、显存访问模式重构等关键

智能计算研究中心·2025-03-26 04:39

python循环语句-爬虫学习笔记

i=1s=0whilei<100:s=s-1i=i+2print(s)认识两个语句break:让当前这个循环立即停止continue：停止当前本次循环，继续执行下一次循环2、for循环字

Yang张洋·2025-03-26 01:50

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

【C++】 —— 笔试刷题day_7

刷题day_7，继续加油啊！！！一、字符串中找出连续最长的数字串题目链接：字符串中找出连续最长的数字串题目解析这道题可以说非常简单了，我们只需要在给定的字符串中找到最长的数字串即可。

迟来的grown·2025-03-25 23:03

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

动态规划合理设计例题(自言自语)

如果你猜错了，那么我会告诉你，我选的数字比你的更大或者更小，并且你需要继续猜数。每当你猜了数字x并且猜错了的时候，你需要支付金额为x的现金。

【】423·2025-03-25 22:23

代码随想录算法训练营第五十二天（图论）| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索

邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。如果存在边，则对应的矩阵元素为1（或边的权重）；否则为0。特点：空间复杂度高：无论图是否稀疏，邻接矩阵都需要O(V^2)的空间，因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。查找效率高：查找任意两节点之间是否存在边非常高效，只需要访问一次数组，时间复杂度为O(1)。不适合稀疏图：对于边远少于顶点平方的稀疏图，邻接矩阵

*MaybE·2025-03-25 21:21

python接管已经打开的浏览器_Python Webdriver 重新使用已经打开的浏览器实例

当脚本重新运行时，它将继续使用这个会话工作。还就是在做自动化测试时，前面做了一大推操作，但是由于程序出错，重启时不用再继续前面复杂的操作。

青涩Pure·2025-03-25 21:50

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径

目录98.所有可达路径深度搜索法98.所有可达路径题目链接：98.所有可达路径文章讲解：代码随想录深度搜索法代码一：邻接矩阵写法#include#includeusingnamespacestd;vector>result;//收集符合条件的路径vectorpath;//1节点到终点的路径voiddfs(constvector>&graph,intx,intn){//当前遍历的节点x到达节点nif

Orionova·2025-03-25 21:48

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）文章讲解：代码随想录视频讲解：学透哈希表，map使用有技巧！LeetCode：454.四数相加II思路暴力解，超时，时间复杂度为n^4利用字典类哈希表优

Lchiyu·2025-03-25 21:14

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

此外，该产品还具备高算力硬件、易用的训练与推理平台以及主流大模型的支持，能够实现高效、安全、低成本的本地部署。Deepseek加持下的一

蜂耘·2025-03-25 21:13

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Genesis仿真环境RL训练四足配置方法

先介绍一下怎么用genesis环境RL训四足，官方给了宇树go2的训练案例，需要一点环境基础。

小bai22·2025-03-25 18:26

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

它允许用户以代码方式定义和管理AI部署所需的资源，包括模型训练环境、数据存储和计算资源等。Terraform提供了一种高效、可重复的方式来配置和管理基础设施，简化了AI项目的部署和扩展。

·2025-03-25 18:30

大模型算法岗面试题(含答案)

TensorFlowModelGarden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers：一

X.Cristiano·2025-03-25 17:49

Java面试黄金宝典7

1.多线程如何避免死锁定义死锁指的是两个或多个线程在执行期间，因争夺资源而出现互相等待的状况，致使这些线程无法继续执行。

ylfhpy·2025-03-25 14:24

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python

V文宝·2025-03-25 13:49

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

代码随想录训练营 Day59打卡图论part09 Bellman_ford算法

代码随想录训练营Day59打卡图论part09Bellman_ford算法例题：卡码94.城市间货物运输I题目描述某国为促进城市间经济交流，决定对货物运输提供补贴。

那一抹阳光多灿烂·2025-03-25 11:05

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

zgpa_train.csv中存放着训练数据，zgpa_test.csv为测试数据，根据训练数据预测测试数据中未来的开盘价，收盘价，最高价，最低价及成交量。算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。

DHC丶·2025-03-25 11:33

大模型推理能力的局限性

这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

FFmpeg6.1.1 MSYS2+GCC 源码编译

一、安装MSYS21.下载安装MSYS2安装过程中，进度会一直卡在中间，无法继续执行，然后“隐藏详细信息”这里显示“Updatingtrustdatabase”，如下图所示。

iummature·2025-03-25 05:19

【leetcode hot 100 153】寻找旋转排序数组中的最小值

若左边有序，先记录最左边的元素未最小值（可能存在没有变化的数组：最左边为最小），再往右找最小的数；否则右边有序，说明变化在左边，继续往右边寻找。

longii11·2025-03-25 05:48

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景

·2025-03-25 04:10

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致

test猿·2025-03-25 03:32

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

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