Java编程训练第28页

感知器算法例题

如图所示的训练数据集，其正样本是x1=(3,3)⊤x_1=(3,3)^\topx1=(3,3)⊤，x2=(4,3)⊤x_2=(4,3)^\topx2=(4,3)⊤，负样本是x3=(1,1)⊤x_3=(1,1

phoenix@Capricornus·2025-06-20 18:38

LoRA、QLoRA是什么

它通过冻结预训练模型参数，仅训练少量新增的低秩矩阵，大幅减少了需要训练的参数量，同时保持接近全参数微调的效果。为什么需要LoRA？

爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-20 17:58

基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取

具体来说，分为两个部分：训练部分和检测部分。训练部分：加载图像：load_images函数从指定文件夹加载图像，并为每张图像分配标签（1表示

no_work·2025-06-20 17:57

机器学习笔记【Week9】

核心特点：异常样本稀少，难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前，需要假设每个特征满足高斯（正态）分布。

kuiini·2025-06-20 17:26

【深度学习pytorch-88】BERT

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理

超华东算法王·2025-06-20 15:46

69 BERT预训练_BERT代码_by《李沐：动手学深度学习v2》pytorch版

系列文章目录文章目录系列文章目录BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)输入表示预训练任务掩蔽语言模型（MaskedLanguageModeling

醒了就刷牙·2025-06-20 15:45

PyTorch 2.2 Torch.compile优化器实战：从原理到模型训练加速300%全攻略

一、引言：深度学习训练性能的革命性飞跃1.1传统训练模式的性能瓶颈在深度学习模型训练中，传统PyTorch训练模式面临诸多挑战：计算效率低下：某计算机视觉模型在A100GPU上训练，单步迭代耗时达800ms

游戏人生的NPC·2025-06-20 14:41

基于YOLOv8（10,11,12）的金属表面缺陷检测（可加改进）

演示视频：基于YOLOv8、v10、v11、v12的金属表面缺陷检测项目结构：├──训练与模型│├──train.py#模型训练脚本│├──weights/#预训练模型存储│└──requirements.txt

毕设做完了吗？·2025-06-20 14:09

Ascend如何测试集合通信（HCCL）的功能正确性以及性能？

1适用场景分布式训练场景下，开发者可以通过此工具测试HCCL（HuaweiCollectiveCommunicationLibrary）集合通信的功能正确性以及性能。

zjun3021·2025-06-20 13:29

MidJourney与即梦哪个更好用更强大？全方位对比分析

·2025-06-20 11:45

别让GPU摸鱼！榨干它！

本文将基于GPU结构与工作原理，解析GPU利用率、SM效率、MFU的计算原理以及优化方式，助力从业者更好地提升GPU在大模型训练与推理过

九章云极DataCanvas·2025-06-20 10:13

ChromaDB深度技术研究报告

工作原理:-嵌入（Embedding）:首先，通过预训练的AI模型（如BER

大表哥汽车人·2025-06-20 10:43

【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？

【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？【深度学习|学习笔记】预训练（Pretraining）的作用有哪些？

985小水博一枚呀·2025-06-20 10:39

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型（LLMs）在决策领域展现出巨大潜力，但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题，严重制约了其在复杂现实任务中的应用。

UnknownBody·2025-06-20 10:09

【CUDA】认识CUDA

在深度学习领域中，CUDA能够显著提升神经网络训练的速度和效率CUDA安装前的准备确认系统满足CUDA的硬件和软件要求。

Gappsong874·2025-06-20 10:38

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践

解锁机器学习流水线：Python赋能数据预处理、模型训练与验证的深度实践各位亲爱的编程爱好者和数据探索者们，大家好！我是你们的老朋友，一名在Python编程世界里摸爬滚打了多年的开发者与教育者。

清水白石008·2025-06-20 09:35

告别复杂SQL！Vanna问答引擎构建动态可视化报表

准确性：Vanna的能力与提供的训练数据相关

青见丑橘·2025-06-20 09:04

二叉树：定义、性质、存储与遍历全解析

此外，我们还将通过代码实现这些操作，并进行相关的OJ题目训练，以巩固所学知识。一、二叉树的定义与性质（一）二叉树的定义二叉树是一种特殊的树结

秋山落叶万岭花开ღ·2025-06-20 09:32

day36 复习日（信贷神经网络）

作业：对之前的信贷项目，利用神经网络训练下，尝试用到目前的知识点让代码更加规范和美观。

·2025-06-20 09:29

【深度学习】条件随机场（CRF）深度解析：原理、应用与前沿

）深度解析：原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征（节点特征）转移特征（边特征）2.3线性链CRF结构2.4训练与解码

白熊188·2025-06-20 09:58

Keras深度学习框架第十四讲：使用TensorFlow进行多GPU分布式训练

使用TensorFlow进行多GPU分布式训练1、绪论1.1使用TensorFlow进行多GPU分布式训练概念TensorFlow是一个流行的开源机器学习框架，它支持多GPU分布式训练，允许开发者利用多个

MUKAMO·2025-06-20 06:37

AI模型微调完整学习方案：从入门到精通

微调是一种技术，通过对预训练模型进行进一步训练，使其能够更好地解决特定问题或在特定领域表现更佳。本报告将提供一个全面的学习方案，从基础概念到高级技术，帮助读者系统性地掌握AI模型微调的各个方面。

奔四的程序猿·2025-06-20 05:34

【图像处理入门】11. 深度学习初探：从CNN到GAN的视觉智能之旅

本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术

小米玄戒Andrew·2025-06-20 04:27

【专栏介绍】【2025算法面试通关全攻略】

核心优势：分层训练、体系化覆盖、紧贴行业脉搏难度分级，适配不同水平基础题（40%）：夯

再见孙悟空_·2025-06-20 00:58

教师职业技能训练——拟定模拟试卷（附带答案）

2022~2023下学年八年级信息科技期末考试试卷（考试方式：闭卷总分：100分考试时间：90分钟）年级：班级：姓名：题号一二三四五总分得分一、单项选择题（15*2=30）1、在计算机中，"CPU"代表什么？A、中央处理器B、计算机处理单元C、控制处理单元D、中央处理单元2、下列哪项不是网络安全的重要措施？A、强密码的使用B、随机下载文件C、定期更新操作系统和应用程序D、安装防火墙和杀毒软件3、下

FengleYiMan·2025-06-19 23:25

人工智能安全（三）CODES：CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL

人工智能安全（三）CODES：CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL摘要介绍准备工作Taxt-to-SQL任务预训练语言模型

Joe_Ruc·2025-06-19 22:44

Python实例题：基于 TensorFlow 的图像识别与分类系统

实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析扩展方向Python实例题题目基于TensorFlow的图像识别与分类系统问题描述开发一个基于TensorFlow的图像识别与分类系统，包含以下功能：图像分类模型：基于预训练模型的图像分类器数据处理与增强

狐凄·2025-06-19 21:40

数据挖掘与机器学习期末复习整理

1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

GPU 服务器：高性能计算的强大引擎

据统计，在深度学习领域，GPU服务器能够将模型训练时间缩短数倍甚至数十倍。在科学计算方面，它可以快速处理大规模数据，例如在气象预测中，能够加速复杂的计算过程，提高预测的准确性。

海域云李潮海·2025-06-19 17:32

探秘Java类与对象：构建程序世界的微观宇宙

在Java编程的浩瀚星空中，类与对象犹如璀璨星辰，是构建程序世界的基石。它们承载着数据与行为，将现实世界的抽象概念具象化为计算机能够理解和处理的实体。

戚砚笙·2025-06-19 15:53

AI人工智能领域DALL·E 2的技术优化方向

我们将从模型架构、训练方法、计算效率、图像质量提升等多个维度进行分析，提出具体的优化策略和技术路线。文章不仅涵盖了理论基础，还提供了实际的代码实现和数学推导，帮助读者全面理解如何提升文

AI大模型应用工坊·2025-06-19 15:50

MMDet实例分割loss_rpn_bbox为nan但其它loss正常的解决

问题描述使用MMDetection训练实例分割，训练可执行，测试可执行，但loss_rpn_bbox为nan，loss_bbox却有

MWHLS·2025-06-19 13:40

【从零学习JVM|第三篇】类的生命周期(高频面试题)

前言：在Java编程中，类的生命周期是指类从被加载到内存中开始，到被卸载出内存为止的整个过程。了解类的生命周期对于理解Java程序的运行机制以及性能优化非常重要。

重庆小透明·2025-06-19 13:05

pytorch深度学习入门（12）之-神经网络导出onnx模型部署与应用

ONNX提供了一种标准化的方式，可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式，然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。

码农呆呆·2025-06-19 10:12

理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。在TensorFlow中，logits、softmax和so

1010n111·2025-06-19 08:00

基于深度学习的图像生成技术：GAN的进阶探索与应用实践

一、GAN的核心原理回顾生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗性训练过程不断优化。

赵大仁·2025-06-19 07:25

2.5G PHY芯片master和slave的协议控制流程

在**2.5GBASE-T**链路建立过程中，**master和slave设备**之间需要通过一套完整的协议交互流程来协商能力、时钟角色、信号训练，并最终完成链路激活。

挨踢小明·2025-06-19 06:20

一[3.1]、ubuntu18.04环境利用 yolov8 训练开源列车数据集，并实现列车轨道检测【全网最详细】

目录一、开源车载数据集地址二、参考资料三、数据集文件夹准备四、数据集标注软件准备4.1安装labelimg4.2安装labelme（5）JonTotxt.py代码实现json文件转txt文件格式一、开源车载数据集地址(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料htt

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-19 05:43

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort#初始化YOLOv8姿势估计模型pose_model=YOLO('yolov8n-pose.pt')#使用预训练的人体姿

irisMoon06·2025-06-19 05:43

神经网络模型输入预处理与填充一致性问题

如果训练和推理时填充方式不一致，模型感知到的空间结构就会

leo0308·2025-06-19 04:07

深度学习训练难题：6大问题与实战解法

目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术（SMOTE）：五、局部最小值陷阱解决方案六

·2025-06-19 04:35

代码随想录算法训练营day26| 669. 修剪二叉搜索树 108.将有序数组转换为二叉搜索树 538.把二叉搜索树转换为累加树总结

文档链接（按序）：代码随想录代码随想录代码随想录视频链接（按序）：你修剪的方式不对，我来给你纠正一下！|LeetCode：669.修剪二叉搜索树_哔哩哔哩_bilibili构造平衡二叉搜索树！|LeetCode：108.将有序数组转换为二叉搜索树_哔哩哔哩_bilibili普大喜奔！二叉树章节已全部更完啦！|LeetCode：538.把二叉搜索树转换为累加树_哔哩哔哩_bilibili二叉树总结：

kuki<__>·2025-06-19 03:29

(补打卡）代码随想录算法训练营day20| 235. 二叉搜索树的最近公共祖先 701.二叉搜索树中的插入操作 450.删除二叉搜索树中的节点

文档链接（按序）：代码随想录代码随想录代码随想录视频链接（按序）：二叉搜索树找祖先就有点不一样了！|235.二叉搜索树的最近公共祖先_哔哩哔哩_bilibili原来这么简单？|LeetCode：701.二叉搜索树中的插入操作_哔哩哔哩_bilibili调整二叉树的结构最难！|LeetCode：450.删除二叉搜索树中的节点_哔哩哔哩_bilibili终于补完了，嘿嘿。卡哥的讲解是真细致啊。

kuki<__>·2025-06-19 03:59

vitis dpu kernel编译和docker环境搭建

一，Vitis-AI简介1，Vitis-AI概述Vitis-AI在边缘计算设备的AI全栈部署框架中扮演了编译器端与后端的角色，接收前端DNN(DeepNeuralNetwork)框架训练后的网络参数IR

寒听雪落·2025-06-19 01:43

Ubuntu18.04基于Docker和Pycharm搭建Tensorflow-gpu训练环境

一、前提：安装好pycharm-professional，dockerce，nvidia-docker2，nvidia-gpu驱动。安装方法见各自链接。installandstartpycharm:downloadpycharmfrom:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux$tar-zxvfpycharm-profess

城俊BLOG·2025-06-19 01:12

基于Simulink的四翼无人机模拟训练系统

集成传感器数据采集与模拟第四步：设计控制策略示例：基于PID的飞行控制器第五步：实现任务场景模拟第六步：设置用户交互界面第七步：整合控制系统第八步：运行仿真并分析结果注意事项设计一个四翼无人机（Quadcopter）的模拟训练系统

amy_mhd·2025-06-19 00:04

【推荐系统】多任务学习之ESMM模型

学习总结ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模，并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务，迂回学习CVR，避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题，取得了显著的效果

山顶夕景·2025-06-18 23:59

【论文阅读】DynamicControl ：一种新的controlnet多条件控制方法

本文方法从一个双循环控制器开始，它通过利用预先训练的条件生成模型和判别模型为所有输入条件生

prinTao·2025-06-18 19:33

基于Java+Springboot+Vue开发的新闻管理系统- 课程作业- 课程设计

该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的新闻管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。

·2025-06-18 17:50

Bottle：一个轻量的python web 框架

由于训练的模型要提供http服务，目前python的web框架有Flask、Jdango用的比较多，但是相对较重。

·2025-06-18 15:36

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