yolov5训练自定义数据集

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

Excel导入导出（注解）

@paramvalue单元格数据值*@paramargsexcel注解args参数组**@return处理后的值*/Objectformat(Objectvalue,String[]args);}2、自定义注解
静谧空间·2025-02-20 05:32

SQLServer两种导入数据方法

一、电子表格数据存储转到SQLserver中,Excel数据存储:1、打开SQLserver新建一个数据库来存放该数据,数据库名称命名自定义2、这里使用作者大大自定义建好的数据库来示范:(操作步骤如下图所属
二刺螈杀手·2025-02-20 04:55

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xia/xiaoai-patch在当今智能家居设备泛滥的时代，一款能够深度定制
侯深业Dorian·2025-02-20 03:40

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测：孤立森林与AutoEncoder对比》

它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
再见孙悟空_·2025-02-20 01:01

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中，因为一个小失误导致之前的努力白费，只能从头再来的糟心事？为什么辛辛苦苦训练出来的模型，突然效果变差，却找不到问题所在？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼？明明花费了大量时间和精力，模型的性能却始终无法达到预期。其实，很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升

模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时，常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额？为什么明明使用了模型权重共享策略，却还是达不到理想的训练效果和效率？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法

数据分析利器：COMEX外盘期货主力连续合约与月份合约研究方法为了促进学习和研究，我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。
银河金融数据库·2025-02-20 01:55

Google Earth Engine：如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）

Returns:Image代码结果简介如何利用将海岸线进行偏移（shoreline-raster-chip数据为例）数据sample-shoreline-raster-chip是一个用于沿海地区地图制作的示例数据集
此星光明·2025-02-20 00:51

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势，但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面：TensorFlow提
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。
·2025-02-20 00:24

HarmonyOS组件之Tabs

Tabs1.1概念Tabs视图切换容器，通过相适应的页签进行视图页面的切换的容器组件每一个页签对应一个内容视图Tabs拥有一种唯一的子集元素TabContent1.2子组件不支持自定义组件为子组件，仅可包含子组件
秃顶老男孩.·2025-02-20 00:40

Vue中事件名的命名规范

比如一以下面的父子组件的事件传递为例：父组件：显然，父组件有个自定义事件refresh-list需要子组件进行接收。
sakuraxiaoyu·2025-02-19 23:37

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导，帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

yolov5 python API（供其他程序调用）

你的yolov5??是否只局限于detect.py？如果其他程序要调用yolov5，就需要制作一个detect.py的pythonAPI。
m0_67401499·2025-02-19 23:35

DeepSeek 本地部署硬件配置全解析

而且它可“省钱”了，预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
喜-喜·2025-02-19 23:34

python环境的yolov11.rknn物体检测

1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型：2.比对一下yolov5的模型：2.1yolov5模型的后期处理：outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format
子正·2025-02-19 22:30

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU通信必须经过CPU内存拷贝，导致两大痛点：20-30%的通信带宽浪费在CPU中转环节大规模集群训练时
CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

常用的高性能计算工具有哪些

无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器，还是训练复杂的人工智能模型，HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具，以及它们如何助力各领域的突破性发展。
这题有点难度·2025-02-19 21:24

Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创（test）

就是对海量数据进行分析处理，得到一些有价值的信息，然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1：Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理
xl.liu·2025-02-19 21:50

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体：全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进
·2025-02-19 20:46

pytest--测试的参数化

的参数化测试用例的参数化：使用@pytest.mark.parametrize可以在测试用例、测试类甚至是测试模块中标记多个参数或者fixture的组合也可以通过pytest_generate_tests这个钩子方法自定义参数化的方案
可爱又迷人的 反派角色·2025-02-19 19:06

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。
木觞清·2025-02-19 18:59

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算
x66ccff·2025-02-19 18:28

青稞RISC-V通用系列

可扩展性：基于RISC-V的开放架构，青稞系列处理器支持用户自定义指令集扩展，能够满足特定应用场景的需
ws137517175·2025-02-19 17:52

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

YOLOv11算法对比：性能提升与优化提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤
m0_54717829·2025-02-19 16:17

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

例如，医疗影像标注需专业医生耗时数月，工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。
ProgramHan·2025-02-19 16:46

Hive的动态分区与静态分区（区别及详解）

动态分区是有一份数据集（2015-2022年的），按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开
东南枝上的大雄·2025-02-19 16:41

鸿蒙开发：V2版本装饰器@Once

最近准备把refresh刷新库的装饰器由V1升级至V2时，遇到了一个问题，在@Prop装饰器切换@Param装饰器时，发现了自定义组件的属性无法修改问题，提示报错：Cannotassignto'testContent'becauseitisaread-onlyproperty
·2025-02-19 15:36

吸烟YOLO数据集，COCO格式

抽烟吸烟数据集,标签txt，图像已经分好了测试集，验证集，训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练，没有细分类，里面有的类，闲鱼9.9解君愁，明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊
鳄鱼的眼药水·2025-02-19 15:59

Vue3 循环语句

Vue3循环语句引言在Web开发中，循环语句是处理数据集合的常用手段。Vue3作为当下流行的前端框架，提供了丰富的循环语句，以帮助我们更高效地处理数据。
wjs2024·2025-02-19 14:27

Spring Boot：Java开发的神奇加速器（二）

目录四、深入理解SpringBoot配置4.1配置文件类型4.2常用配置项4.3自定义配置五、数据访问与持久化5.1集成SpringDataJPA5.2编写数据访问层代码5.3事务管理四、深入理解SpringBoot
小周不想卷·2025-02-19 14:57

gradle设置build执行命令_Android开发Gradle高级技巧、自定义Gradle Task、打包完成自动签名、执行Shell脚本...

先说下为什么有这篇文章吧，最近在写一个应用需要进行系统签名；每次我都需要先将apk生成然后使用sign.jar和系统证书进行签名，非常的麻烦而且tmd还是搞两个系统也就是每次都需要用两个系统证书分别进行签名…一：每次我都需要两个不同的设备的安装包，所以我使用多渠道打包这样每次进行打包都会给我生成两个apk。如下代码:app.gradle，这里需要注意的是多渠道打包，需要指定一个flavorDime
一张卷纸·2025-02-19 14:26

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

linux第八章 git连接本地仓库和gitee

博主主页：@ᰔᩚ.一怀明月ꦿ❤️‍专栏系列：线性代数，C初学者入门训练，题解C，C的使用文章，「初学」C++，linux座右铭：“不要等到什么都没有了，才下定决心去做”大家觉不错的话，就恳求大家点点关注
ᰔᩚ. 一怀明月ꦿ·2025-02-19 12:08

Boss直聘-AI行业岗位与薪资水平调研

直聘唯品会AI产品经理PM35-65K*14薪无智能产品规划与设计、数据分析、行业调研、推动项目、协同作业boss直聘京东智能机器人产品运营运营20-40K*15薪无智能客服机器人运营boss直聘字节跳动AI训练技术项目经理
姚瑞南·2025-02-19 10:23

【C++】结构体排序+sort()，cmp()参数写法口诀

题目：从键盘输入10个学生的姓名和成绩，请按字典序排列学生的姓名并输出（姓名和成绩对应关系保持不变）[SLOJ1334]·结构体排序要加自定义比较函数cmp.此时①sort()函数参数写法：sort(数组起始
超级码力666·2025-02-19 10:22

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.
AI天才研究院·2025-02-19 09:45

关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据

DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性：DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。
月光技术杂谈·2025-02-19 09:44
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