Java编程训练

基于LatentSync的音频对口型数字人

LatentSync作为字节跳动开源的口型同步模型，基于扩散式生成与多阶段训练，集成了强大的音视频对齐能力，为实现高质量唇形驱动提供了完整解决方案。
Mr数据杨·2025-06-15 12:17

【PyTorch】torchrun：分布式训练的启动和管理命令行工具

torchrun是PyTorch提供的一个命令行工具，用于简化分布式训练的启动和管理。
彬彬侠·2025-06-15 12:41

基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建

本文将详细介绍如何从零开始构建一个基于深度学习的智能图像分类系统，包括数据准备、模型选择、训练与评估，以及实际应用案例。一、图像分类的基本概念
Blossom.118·2025-06-15 12:11

论文略读：Does Refusal Training in LLMs Generalize to the Past Tense?

ICLR20251688拒绝训练被广泛用于防止大型语言模型（LLMs）生成有害、不良或非法的内容。
UQI-LIUWJ·2025-06-15 10:31

深度学习——基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别详解

文章目录引言1.环境准备和数据加载1.1下载MNIST数据集1.2数据可视化2.数据预处理3.设备配置4.构建卷积神经网络模型5.训练和测试函数5.1训练函数5.2测试函数6.模型训练和评估6.1初始化损失函数和优化器
E-An居士·2025-06-15 09:28

Java异常处理：从基础到高级的全面指南

Java异常处理：从基础到高级的全面指南引言在Java编程中，异常处理是一个至关重要的主题。
Lu_ffy-·2025-06-15 08:50

java.util.ConcurrentModificationException

错误之王：Java并发修改异常的终极解决方案在Java编程的世界里，java.util.ConcurrentModificationException（并发修改异常）是一个让人头疼的问题。
KK_crazy·2025-06-15 05:26

Java 抽象类与接口：从设计哲学到工程实践的深度解析

点击关注→解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】引言在Java编程语言的演进史上，抽象类与接口的设计堪称面向对象思想的精髓体现。这两个看似相似的抽象机制，实则承载着截然不同的设计哲学。
炎码工坊·2025-06-15 02:07

【知识图谱构建系列3】zero-shot的理念介绍

项目地址：https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/zero-shot“Zero-shot”的标准中文翻译是零样本或零次学习，指机器学习模型在未经特定任务数据训练的情况下直接处理该任务的能力
几道之旅·2025-06-15 01:00

Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 使用教程

Real-ESRGAN通过纯合成数据训练
陶名战Blanche·2025-06-14 23:46

一文彻底搞懂大型语言模型（LLM）：核心机制、训练流程、关键技术与未来展望（LLM领域必读）

自ChatGPT等应用的惊艳亮相以来，“大型语言模型”（LargeLanguageModel,LLM）这个词汇便如一股旋风，迅速席卷了科技圈乃至公众视野。它们不仅能与人流畅对话、写作，甚至在编程、逻辑推理等领域也展现出令人惊叹的能力。那么，这些“语言巨匠”究竟是什么？它们如何工作？又将如何重塑我们的世界？本文将给你娓娓道来。一、什么是大型语言模型（LLM）？——定义、特性与核心机制从本质上讲，大型
浠寒AI·2025-06-14 22:11

Spring 路由匹配机制详解：时间复杂度从 O(n) 降至 O(log n)

__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，
越重天·2025-06-14 20:58

基于GRNN+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码

其核心特点包括：结构简单：仅需设置光滑因子（Spread）σ，无需迭代训练。
前程算法屋·2025-06-14 20:53

《AI算力成本暴跌背后：硬件、算法与能源的深度变革！》

1.AI模型算力成本的下降趋势及驱动因素算力成本持续下降：近年来训练和运行AI模型的单位算力成本呈明显下降趋势。
嘉图明·2025-06-14 19:49

程序员转行大模型：五大热门岗位揭秘，抓住IT行业最后的风口！就在大模型！

此外，工程师还需要关注模型训练过程中的性能优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。
大模型入门学习·2025-06-14 18:12

成都鼎讯通信信号模拟器，解锁电磁训练新高度

成都鼎讯凭借在通信与雷达技术领域的深厚积累和持续创新，重磅推出便携式雷达信号模拟器，以强大的功能、精准的性能和灵活的应用，为部队训练、科研试验提供了可靠的技术支撑，成为电磁对抗领域的革新之作。
a1235k·2025-06-14 17:01

成都鼎讯通信信号模拟设备：构建全域电磁战场新生态

一、全维度功能，打造沉浸式电磁训练场景成都鼎讯通信信号模拟设
a1235k·2025-06-14 17:01

成都鼎讯短波通信信号模拟设备：短波通信训练的智慧引擎

为满足日益复杂的训练和科研需求，成都鼎讯凭借深厚的技术沉淀与创新研发能力，推出了一款功能强大、性能卓越的短波通信信号模拟设备，成为短波通信领域当之无愧的“智慧引擎”。
a1235k·2025-06-14 17:01

成都鼎讯--通信干扰设备功能全解析

本文将深入解析一款先进的通信干扰设备，其凭借多频段覆盖、多通道并行、多样化调制方式及灵活供电等特性，成为部队、科研院所等机构在电磁对抗训练与研究中的得力工具。
a1235k·2025-06-14 17:00

成都鼎讯--通信信号模拟设备

成都鼎讯以技术创新为驱动，凭借深厚的研发实力，重磅推出通信信号模拟设备，以前所未有的强大功能与卓越性能，成为部队训练、科研测试、企业应用的不二之选，强势定义行业新标杆。
a1235k·2025-06-14 17:30

程序员转战大模型：热门岗位全解析，如何明智选择你的下一站？非常详细收藏我这一篇就好了！

此外，工程师还需要关注模型训练过程中的性能优化，确保模型在有限的计算资源下达到最佳效果。
·2025-06-14 16:29

成都鼎讯短波通信信号模拟设备：短波频段的电磁模拟王者

成都鼎讯深耕通信技术领域，凭借深厚的技术积淀与创新研发实力，推出短波通信信号模拟设备，以强大的功能、卓越的性能和便携的设计，成为短波频段电磁模拟的标杆之作，为部队训练、科研试验等提供坚实的技术支撑。
a1235k·2025-06-14 16:29

使用大模型预测短暂性脑缺血发作（TIA）的全流程系统技术方案大纲

目录一、系统概述1.1方案背景1.2方案目标1.3方案范围二、术前预测方案2.1数据收集与整合2.2模型构建与训练2.3手术方案生成三、术中决策方案3.1实时数据监测3.2大模型实时风险预警3.3麻醉方案动态调整四
LCG元·2025-06-14 16:57

基于大模型预测单纯性孔源性视网膜脱离的技术方案

目录一、算法实现伪代码1.数据预处理模块2.大模型训练模块3.预测与决策模块二、模块流程图（Mermaid格式）数据采集与预处理系统模型训练与部署系统术中决策支持系统三、系统集成方案及流程图系统集成流程图系统部署拓扑图四
·2025-06-14 16:57

大模型在输尿管上段积脓预测与治疗方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与技术路线二、大模型预测原理及相关技术2.1大模型概述2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与评估3.1病情预测指标3.2
LCG元·2025-06-14 16:57

基于大模型的结节性甲状腺肿预测与综合管理技术方案大纲

目录一、技术方案大纲（一）研究背景与目的（二）数据采集与预处理（三）大模型构建与训练（四）术前预测与评估（五）术中辅助决策（六）术后管理与预测（七）并发症风险预测与预防策略（八）根据预测制定手术方案（九
LCG元·2025-06-14 16:27

基于大模型预测的视神经脊髓炎技术方案大纲

目录一、引言（一）研究背景（二）研究目的与意义（三）大模型在医疗领域的应用现状二、术前评估与预测（一）数据采集与预处理（二）大模型构建与训练（三）术前风险评估与预测三、术中监测与决策支持（一）实时数据采集与传输
LCG元·2025-06-14 16:26

基于大模型的脑出血全流程预测系统技术方案大纲

目录一、引言二、系统概述三、系统架构（一）数据采集与预处理层（二）模型训练与优化层（三）预测与决策支持层（四）数据管理与分析层（五）用户交互与应用层四、术前预测（一）数据采集（二）数据预处理（三）脑出血风险预测模型
LCG元·2025-06-14 16:26

Python打卡第50天

@浙大疏锦行知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调数据预处理+定义cbamimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets
猛犸MAMMOTH·2025-06-14 16:25

本地离线部署文生视频cogVideo

先看部署成功后，简单训练的结果cogvideo训练31.下载项目到本地gitclonehttps://github.com/THUDM/CogVideo.gitcdCogVideo建立虚拟环境python-mvenvcogvenvsourcecogvenv
·2025-06-14 15:15

基于OpenCV和深度学习实现图像风格迁移

今天我们将介绍如何使用OpenCV的dnn模块加载预训练的深度学习模型，快速实现图像风格迁移效果。一、准备工作首先确保你已经安装了OpenCV库：p
E-An居士·2025-06-14 15:14

基于Matlab+cnn的水果识别系统

文章目录1.准备工作2.加载和预处理数据3.定义CNN架构4.训练网络5.测试与评估以下文字及示例代码仅供参考基于MATLAB和卷积神经网络（CNN）的水果识别系统是一个很好的实践项目，它展示了如何使用深度学习技术来分类不同种类的水果
Matlab算法工程师985计算机硕·2025-06-14 12:54

初学者对训练神经网络的疑问

超参数1.batchsize(批量大小)每次训练输入给模型多少张图像。
shuise_9527·2025-06-14 11:49

目标检测算法——YOLO-Word——算法详解

一、概述1、是什么是一个目标检测器，通过结合CLIP文本编码器，拥有了开放检测（推理时识别训练时没有的目标）的能力。
TigerZ*·2025-06-14 08:44

深度学习驱动的低照度图像质量提升技术

此外，PyTorch框架被用于实现该技术，包含源代码、数据集、预训练模型、结果示例和文档
·2025-06-14 08:06

变分自编码器的扩展模型:条件VAE

VAE通过学习数据分布的潜在表示,能够生成与训练数据相似的新样本。然而,标准的VAE模型无法对生成的内容进行控制,这限制了它在实际应用中的灵活性。为了解决这一问题,研究人员提出
AI天才研究院·2025-06-14 08:05

python打卡第50天

知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题预训练模型的结构和权重是固定的
whyeekkk·2025-06-14 07:59

揭秘AI大模型训练的十大核心技巧：从理论到实践的深度突破——以分布式训练优化为例，探索技术边界与创新应用

一、引言：为什么大模型训练成为技术焦点？2025年，全球AI大模型的参数量已突破百亿级，但训练成本与效率的矛盾愈发尖锐。
像素笔记·2025-06-14 06:56

2025年4月大模型预训练、微调服务器推荐

大模型预训练与微调，对显卡的显存要求高，显存是决定模型能不能跑的关键因素，因此，挑选显卡时优先考虑显存问题；其次再考虑单精度等性能问题目前常用的显卡包括A600048G、L2048G、L4048G、6000Ada48G
HPC_fac13052067816·2025-06-14 04:40

Python自动化机器学习库之mindsdb使用详解

概要在机器学习领域，构建和训练模型是一项复杂且耗时的任务。为了简化这个过程，提高效率，MindsDB库应运而生。
Rocky006·2025-06-14 03:37

5.1.7.1、【AI技术新纪元：Spring AI解码】Mistral AI函数调用

mistral_small_latest和mistral_large_latest模型经过训练，能够检测何时应调用函数，并以遵循函数签名的JSON响应
宋志辉·2025-06-14 01:56

机器学习 vs 深度学习：区别与应用场景全解析

区别与应用场景全解析系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录机器学习vs深度学习：区别与应用场景全解析摘要引言技术原理对比1.模型结构差异2.训练方式对比应用场景对比
layneyao·2025-06-14 01:25

【算法专题训练】01、整数基础知识

1、整数基础知识整数是一种基本的数据类型，在开发语言中分有四种整数类型，这四种类型在内存中占据不同长度空间，表示的整数范围也不同，分别如下：8位的byte，16位的short，32位的int，64位的long整数类型都是有符号整数，使用二进制表示整数在最高位为0是正整数，最高位为1为负数。还有无符号整数。整数运算遵循四则运算规则，整数类型数据有范围限制，运算结果超出范围会导致数据溢出。2、整数除法
Tim_10·2025-06-14 00:49

语言学习讲义与笔记：木青老师攻坚策略

它包含了基础或入门阶段的训练内容，以及木青老师针对语言学习的独到见解和教学方法。
河马和荷花·2025-06-14 00:17

代码训练LeetCode(34)文本左右对齐

代码训练(34)文本左右对齐Author:OnceDayDate:2025年6月13日漫漫长路，才刚刚开始…全系列文章可参考专栏:十年代码训练_Once-Day的博客-CSDN博客参考文章:68.文本左右对齐
Once-Day·2025-06-13 23:38

使用GpuGeek训练图像分类器：从入门到精通

然而，对于许多初学者和中小型企业来说，构建一个高效的图像分类系统仍然面临诸多挑战：硬件成本高、环境配置复杂、训练过程难以优化等。
点我头像干啥·2025-06-13 23:07

医疗人工智能大模型中的关键能力：【中期训练】mid-training

引言医疗人工智能（AI）领域的快速发展正在重塑医疗保健的未来。从辅助诊断到个性化治疗方案，AI技术已经显示出改变医疗实践的巨大潜力。然而，在将AI技术应用于医疗场景时，我们面临着独特的挑战。医疗数据的复杂性、决策的高风险性以及对可解释性的严格要求，都使得医疗AI的开发和部署比其他领域更为复杂。在这一背景下，"mid-training模型"的概念应运而生。这些模型代表了医疗AI发展的中间阶段，它们不
Allen_Lyb·2025-06-13 22:32

大模型现在用的最多 其次是预训练模型,大模型用于rag agent 预训练模型用于微调任务

当前的人工智能领域，大模型与预训练模型的应用场景呈现出显著的差异化特征，以下从技术逻辑、应用场景及典型案例三个维度展开分析：一、大模型（LLM）的核心应用：RAGAgent架构1.技术逻辑：动态知识检索与推理融合大模型
MYH516·2025-06-13 21:52

04 XTuner 大模型单卡低成本微调实战

目录1Finetune简介1.1监督微调1.2增量预训练1.3LoRA&QLoRA2XTuner微调框架3微调实战3.1公开数据集demo3.2自定义微调1Finetune简介LLM的下游应用中，增量预训练和指令跟随是经常会用到的两种微调模式
wangzixinxinxin·2025-06-13 20:22

使用Python和PyTorch框架，基于RetinaNet模型进行目标检测，包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化

下面是一个完整的实现方案，使用Python和PyTorch框架，基于RetinaNet模型进行目标检测，包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化。
神经网络15044·2025-06-13 19:41
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