Java编程训练第20页

【数据标注师】事件标注2

**三大项目特性**二、**四阶段系统学习法**▶**阶段1：掌握标注指南（20%理论+80%案例）**▶**阶段2：触发词精准识别训练**▶**阶段3：要素抽取实战技巧**▶**阶段4：复杂场景突破三

试着·2025-07-03 03:00

(论文总结)思维链激发LLM推理能力

动机:从之前的应用和研究中得知，可以用生成自然语言解释、使用神经符号等形式语言的方法来提高大模型的算术推理能力，当时采用了从头预训练和微调模型的方法，耗费的成本较多；而且大模型具有根据少量文本提示进行上下文少样本学习的能力

靈镌sama·2025-07-03 03:58

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

是否需要优化？如果任务运行正常：无需干预（GPU设计本就是优先榨干计算性能）。如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流：避免频繁的小数据拷贝（如DataLoader的num_workers设置）。

十子木·2025-07-03 01:11

DAY 40 训练和测试的规范写法

目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作

acstdm·2025-07-03 01:10

DAY 45 Tensorboard使用介绍

的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18在cifar10上采用微调策略下，用tensorboard监控训练过程

HINOTOR_·2025-07-03 01:10

机器学习中为什么要用混合精度训练

目录FP16与显存占用关系机器学习中一般使用混合精度训练：FP16计算+FP32存储关键变量。FP16与显存占用关系显存（VideoRAM，简称VRAM）是显卡（GPU）专用的内存。

十子木·2025-07-03 01:39

【大模型学习 | BLIP2原理】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:38

【大模型学习 | BLIP原理】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出，现有的视觉-语言预训练

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:07

入门pytorch-联邦学习

联邦学习说白了，就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN，他们希望使用这些数据来训练机器学习模型，但是又各

四代机您发多少·2025-07-03 00:05

【硬核拆解】英伟达Blackwell芯片架构如何重构AI算力边界？

点击跳转到网站一、Blackwell诞生的算力危机（2025现状）graphTDA[2025年AI算力需求]-->B[千亿参数模型训练能耗>20GWh]A-->C[10万亿参数模型涌现]A-->D[传统架构内存墙

HeartException·2025-07-02 23:29

华为认证二选一：物联网 VS 人工智能，你的赛道在哪里？

聚焦大模型训练、部署与应用（如昇腾AI解

博睿谷IT99_·2025-07-02 21:42

KANN 是一个独立的轻量级 C 语言库，用于构建和训练中小型人工神经网络，例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络（包括 LSTM 和 GRU）。它实现了基于图的逆模自动微分，并允许构建具有递归等

一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库，用于构建和训练中小型人工神经网络，例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络（包括LSTM和GRU）。

·2025-07-02 20:35

无需多卡集群，单卡运行扩散模型的技术突破与实践

然而，传统扩散模型往往依赖多卡集群（如8×A100）进行高效训练与推理，这使得个人开发者和中小团队的应用受限。

源客z·2025-07-02 20:35

C语言教学大变革！DeepSeek如何改变高职院校编程课堂？

作为编程语言的基础，C语言不仅训练学生的计算思维，还培养其算法实现能力。然而，当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战，如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。

武汉唯众智创·2025-07-02 19:55

【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION

在这项工作中，我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成，即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边

Akttt·2025-07-02 17:13

SWING HACKS电子书及范例代码

func=book&isbn=978-7-302-14334-5介绍Java编程语言一般是和重要的企业级应用程序联系在一起的，运行它们的服务器可能就位于蒙大拿的某个冰冷的机房里。

CY20080125·2025-07-02 15:57

在浏览器中使用TensorFlow.js

TensorFlow.js是一个库，用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型，并将其部署在浏览器中或Node.js上。

魏铁锤chui·2025-07-02 14:25

pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理

文章目录PyTorch完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成

xinxiangwangzhi_·2025-07-02 14:21

Java线程揭秘：守护线程与用户线程的深入解析及实战

守护线程与用户线程的定义、设置及其关键差异1.定义与设置2.守护线程与用户线程的区别二、实战案例解析1.代码案例：守护线程的设置与运行2.代码案例：用户线程与守护线程的交互三、如何识别守护线程总结前言在Java

橘子-青衫·2025-07-02 13:44

如何在pytorch中使用tqdm：优雅实现训练进度监控

tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条（多任务）3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功

Ven%·2025-07-02 12:38

[2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络

目录引言：数据高效GAN的困境核心原理：动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样（DRS）的再思考2.质量感知动态拒绝公式（1）质量感知阶段（2）动态拒绝阶段模型架构：轻量化设计技术突破：三大创新点1.首创训练阶段

清风AI·2025-07-02 12:36

onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)

背景深度学习模型在训练完成之后，部署并应用在生产环境的这一步至关重要，毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验，还需要在真正的业务场景下创造价值，不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下

weixin_39759270·2025-07-02 11:02

如何禁止GPTBot等爬虫爬取网站内容：保护数据安全的实用指南

引言随着人工智能技术的快速发展，网络爬虫（如OpenAI的GPTBot、GoogleBot、Anthropic的ClaudeBot等）被广泛用于抓取网站数据以训练AI模型或索引内容。

淮橘√·2025-07-02 11:02

java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别

1.学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。

后期小雨·2025-07-02 11:28

Keras环境复现代码（三）

清楚实验原理：1、深度Q学习（DeepQ-Network）将卷积神经网络与Q学习结合，解决高维视觉输入的强化学习问题：2、经验回放：将状态转换存储到缓冲区，打破数据相关性，稳定训练。

yanyiche_·2025-07-02 10:52

Keras环境复现代码（二）

PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的：学习和实现PPO算法，这是一种改进的策略梯度方法，通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。

yanyiche_·2025-07-02 10:52

【LLaMA 3实战：检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南：从检索增强到可信度提升实战

一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破（一）准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块

无心水·2025-07-02 07:53

StackGAN（堆叠生成对抗网络）的介绍

同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目：StackGAN:TexttoPhoto-r

·2025-07-02 07:22

经典文生图的GAN模型-HDGAN介绍

该方法的主要创新点包括：分层嵌套对抗目标：在网络层次结构内部引入配套的分层嵌套对抗目标，正则化中层表示并辅助生成器训练单流生成器架构：提出可扩展的单流生成器架构，更好地适应联合鉴别器并将生成图像提升到高分辨率多目的对抗损失

这张生成的图像能检测吗·2025-07-02 06:52

StackGAN（堆叠生成对抗网络）

同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目：StackGAN:TexttoPhoto-r

这张生成的图像能检测吗·2025-07-02 06:22

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

2024年全国青少年信息素养大赛python复赛第6题-阶梯式收费（含题库答题软件账号）

程序猿下山·2025-07-02 05:15

Leetcode 百题训练 239. 滑动窗口最大值

239.滑动窗口最大值题目描述：给你一个整数数组nums，有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例1：输入：nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k=3输出：[3,3,5,5,6,7]解释：滑动窗口的位置最大值--------------------[13-1]-3536731

XiaoO_QAQ·2025-07-02 05:43

基于llama-factory+ollama+vllm加速大模型训推生产

目录一、名称解释1.1产品定义二、llama-factory工具使用2.1基础镜像2.2、模型训练2.2.1以Qwen2.5-7B-Instruct为例

zwxu_·2025-07-02 04:39

LLM大语言模型学习笔记（1）

Arixs666·2025-07-02 03:31

Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南

本文记录了基于Ubuntu22.04.3LTS的训练环境搭建过程，适用于需要部署庙算推演离线平台的用户，支持GPU（可选）。

笑衬人心。·2025-07-02 03:00

大语言模型（LLM）笔记

LLM（LargeLanguageModel）是基于Transformer架构构建，并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。

笑衬人心。·2025-07-02 03:59

[由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播

复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事

·2025-07-02 01:47

Python中Tesseract OCR的中文识别包实操指南

此外，概述了TesseractOCR的高级功能和训练自定义模型的

·2025-07-02 01:15

LoRA 实战指南：NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析

大模型已成AI应用的“标配”，但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA（Low-RankAdaptation）作为一种轻量级微调方案，正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。

fairymt·2025-07-02 00:11

AI:微调框架 LLaMA-Factory（Large Language Model Factory）

LLaMA-Factory（LargeLanguageModelFactory）是由北航团队开源的高效大语言模型（LLM）微调框架，旨在简化大型语言模型的定制化训练流程，支持超过100种主流模型和多种先进微调技术

xyzroundo·2025-07-02 00:40

记忆力锻炼方法

记忆力锻炼的核心在于科学方法、持续训练和健康生活习惯的结合。通过重复训练、关联记忆、充足睡眠等方式，可有效提升大脑信息处理与存储能力。关键在于长期坚持，并结合多种技巧形成适合自己的记忆策略。

穗余·2025-07-02 00:35

让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！

让AI自己学会“怎么学”——元学习，才是高效训练的终极武器！朋友们，今天咱不聊ChatGPT，不聊大模型黑魔法，也不玩Prompt咒语。

Echo_Wish·2025-07-02 00:35

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

二、预训练vs微调：什么关系？

一叶千舟·2025-07-01 23:34

1、快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]

快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库，它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe，同时拥有一个模型和数据社区

Yuezero_·2025-07-01 22:55

linux深度学习问题汇总

coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练

不想改代码·2025-07-01 22:24

清华大学全面JAVA编程课程设计

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：清华大学设计的JAVA编程课程旨在为初学者和有基础的学习者提供全面的教育材料。

·2025-07-01 19:06

Python时域信号特征提取技术要点

使用Python中的NumPy、Pandas和SciPy库可以帮助我们计算这些特征，并为机器学习模型训练准备数据。本文将介绍如何

路怜涯·2025-07-01 19:32

CentOS企业级文件服务器终极部署指南

方案对比与选择指南（企业级评估）技术方案详细对比表方案协议版本典型应用场景核心优势主要局限性NFSNFSv3/NFSv4.2高性能计算(HPC)、容器持久化存储、AI训练数据集共享内核级支持、RDMA协议支持

·2025-07-01 19:01

考取华为HCIE-AI有什么用？

主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识，具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI：专家级能力的权威认证HC

博睿谷IT99_·2025-07-01 18:59

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