Java编程训练

代码随想录训练营第四十二天| 188.买卖股票的最佳时机IV 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 714.买卖股票的最佳时机含手续费 股票总结

188.买卖股票的最佳时机IV题目链接：188.买卖股票的最佳时机IV-力扣（LeetCode）讲解链接：代码随想录动态规划五部曲：1定义dp二维数组第i天的状态为j用dp[i][j]表示所剩下的最大现金除了0以外偶数就是卖出奇数就是买入题目要求是至多有K笔交易那么j的范围就定义为2*k+1就可以了2确定递推公式分为买入/持有和卖出/不持有达到dp[i][1]状态，有两个具体操作：操作一：第i天买
chengooooooo·2025-06-12 15:20

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。
·2025-06-12 14:14

Java错误: 找不到或无法加载主类

在Java编程中，当你尝试运行一个Java程序时，如果遇到错误消息“找不到或无法加载主类”，这通常意味着Java虚拟机（JVM）无法找到指定的主类。
·2025-06-12 14:39

【慧游鲁博】团队记录4

文章目录前端开发（用户界面&交互）web端管理员功能完善图床技术方案落地智能导览交互优化画轴生成工具改进后端开发（数据处理&服务）数据爬取与处理AI训练支持前端开发（用户界面&交互）web端管理员功能完善实现管理员个人信息页面的跳转逻辑完成管理员密码修改功能
哇哦哇哦~~·2025-06-12 13:35

Akamai云上AI推理：赋能开发者加速边缘原生应用

人工智能（AI）的热度持续攀升，行业的焦点正从单纯的模型训练转向如何高效部署模型以实现实际应用——这正是AI推理技术的核心价值所在，即利用训练完成的AI模型生成预测与洞察。
Akamai中国·2025-06-12 11:21

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

在大规模广告系统的后链路（离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等）中，往往既有对海量历史数据的批量计算需求（离线特征、离线模型训练、报表汇总），又有对在线请求的低延迟实时计算需求（实时特征、在线打分
盒子6910·2025-06-12 11:19

【额.......】如何防止过拟合？

以下是防止过拟合的一些关键方法（早停、剪枝、正则化、增加样本、批量归一化、控制模型复杂度）的系统性解决方案，包含原理、实现细节与最佳实践：一、早停法（EarlyStopping）原理通过监控验证集性能，在模型开始过拟合训练数据时提前终止训练
努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

期望最大化算法

我们知道，统计模型中的参数都需要根据观测数据集（训练数据）来进行估计。但是，在有些场景下，观测数据集中包含的信息不完整，有缺失，此时就不太容易去估计相应的参数。EM算法就是针对这种问题的的方法。
只微·2025-06-12 09:38

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

其中，正负样本的划分机制和置信度（confidence）的设计是理解其训练流程的关键。本文将从以下两个方面深入解析：YOLOv1中的正负样本是如何划分的？置信度（confidence）到底是什么？
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《二》

LangChain中TextSplitter的使用详解：从基础到进阶（附代码）一、前言在处理大规模文本数据时，特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时，文本切分（TextSplitting）是一个非常关键的预处理步骤
要努力啊啊啊·2025-06-12 08:00

AI日报 - 2025年06月12日

以往的3D建模流程复杂且耗时，而PartCrafter借助组合式潜在空间和层次化注意力机制，实现了部件间语义清晰、编辑灵活的高效建模方式，同时还能通过预训练的3D网格扩散Tr
NingboWill·2025-06-12 08:58

Java初学者必备：10款基础小游戏项目实战指南

这些项目有助于初学者掌握Java编程的基础知识，并通过直接运行和调试代码来提升编程技能。游戏源代码和资源文件可通过解压提供，兼容多种操作系统。
咸鱼豆腐·2025-06-12 08:25

python设置了随机种子seed后，结果仍然会变动

问题深度学习训练时，可以通过seed种子设置保持结果的可复现性，如下所示defset_seed(my_seed):os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(my_seed)random.seed
myccver·2025-06-12 08:55

从单卡到多卡(DDP使用方式，附代码)(一)

分布式训练是一种常见的多卡加速训练的一种策略，一般来说有两种方式可选择：DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP)。本文介绍的是最常使用的DDP。
myccver·2025-06-12 08:55

GPU显存占用率过低的解决方案

在训练模型时，有时会出现GPU利用率很低的情况。有可能是CPU读取数据的速度跟不上模型训练的速度，导致GPU处于等待的状态。
myccver·2025-06-12 08:24

Minktec 柔性弯曲传感器应用：3D 脊柱姿势追踪与人体活动识别

与传统监测系统相比，该设备采用动态弯曲传感技术，提高了数据采集的精度和实时性，为用户提供更直观的姿势反馈和个性化训练建议。Minktec柔性弯曲形变传感器，超灵敏捕捉坐姿弓背，高精准监测行走
欣佰特cnbestec·2025-06-12 07:21

Python训练营打卡DAY50

DAY50预训练模型+CBAM模块知识点回顾：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ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长作业
我想睡觉261·2025-06-12 07:51

大模型全景解析：从技术突破到行业变革

引言：人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期（2015-2017）：从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代（2013-2017）Transformer革命（2017）2.预训练模型崛起
敲键盘的小夜猫·2025-06-12 07:45

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

B.分类和预测：用已标记数据训练模型，对新数据做类别判断或数值预测。C.数据预处理：对原始数据做清洗、集成（合并多源数据）、变换（如归一化、离散
swan416·2025-06-12 04:59

Information Fusion期刊发表：Touch100k用语言解锁触觉感知新维度

北京交通大学计算机学院联合北京邮电大学人工智能学院方斌教授团队、腾讯微信AI团队发布了首个大规模触觉、多粒度语言、视觉三模态数据集Touch100k，并提出TLV-Link预训练方法，为材料属性识别和抓取预测任务提供了高效的触觉表示能力
xwz小王子·2025-06-12 04:59

企业级RAG系统架构设计与实现指南（基于Java技术栈）

传统的自然语言处理（NLP）模型虽然在文本理解方面取得了显著进展，但它们往往依赖于固定的训练数据集，难以适应不断变化的企业知识库和实时信息需求。
在未来等你·2025-06-12 04:54

百度百舸万卡集群的训练稳定性系统设计和实践

01AI训练稳定性的演进历程2012年ImageNet竞赛中AlexNet的横空出世，开启了现代AI发展的新纪元。
百度Geek说·2025-06-12 02:25

现代间谍技术的演变：从“王牌特工”到“行走的50w”

“人人皆可50w”，显然是不恰当的，不过，这一词汇的流行，或许也反映出数字时代中，情报工作早已不再是受过专业训练的克格勃、特工们才能胜任的，它似乎变得无处不在、草木皆兵。
脑极体·2025-06-12 01:47

Python训练营打卡 Day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系图像数据与显存1.图像数据的格式灰度图像
·2025-06-12 01:44

表格数据处理大语言模型训练新范式：交叉验证与混合训练集构建

传统解决方案通常存在以下问题：推理能力不足：现有benchmark提供的简短答案无法支持复杂表格操作所需的推理过程数据多样性有限：训练数据主要集中在表格查询操作，缺乏更新、合并、绘图等实际办公需求格式适应性差
CodePatentMaster·2025-06-12 01:41

python打卡第47天

defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域参数:model:训练好的
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

深度学习框架pytorch入门与实践

深度学习框架pytorch是由Facebook开发的一种开源机器学习库，它可以用于构建和训练神经网络模型。本文将介绍pytorch的入门知识和实践技巧。
风吹晚风悠·2025-06-11 21:48

【异构计算架构】CPU/GPU/FPGA混合资源池

异构计算架构：CPU/GPU/FPGA混合资源池一、技术背景及发展二、技术特点三、技术实现细节四、未来发展趋势结语一、技术背景及发展随着摩尔定律逼近物理极限，单一架构的计算芯片已无法满足AI训练、科学计算
沐风—云端行者·2025-06-11 21:43

破界协同：解锁电商平台混合云架构的双引擎效能

其核心价值在于打破环境边界：稳态与敏态业务的黄金分割：核心数据库、合规系统部署于私有云，保障安全与低延时；前端应用、AI训练等弹性
万米商云·2025-06-11 20:04

【大模型】大模型微调（上）

一、概念与背景微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的方法，通过在已有的预训练模型基础上，利用目标任务的少量标注数据对模型进行二次训练，使其更好地适应特定任务的需求。
油泼辣子多加·2025-06-11 19:30

【大模型】大模型微调（中）

一、P-Tuning（PromptTuning）1.原理软提示（SoftPrompt）：在输入前添加可训练的连续向量（softprompt），而非修改模型参数。
油泼辣子多加·2025-06-11 19:30

DAY 25 异常处理机制

在借助ai写代码的时候，经常会遇到try-except的异常处理模块，这是因为大部分大模型在后训练阶段都是经过强化学习训练的，为了确保结果的正确运行，只有采取try-except的异常处理模块才能提高模型运行成功的概率
acstdm·2025-06-11 18:20

【深度学习实战】图像二分类任务的精度优先模型推荐

这些模型在PyTorch中有良好支持，可通过微调预训练模型或从头训练来应用。每种模型的介绍、微调/从头训练建议、精度表现和对趋势图类图像的适用性分析如下。
云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

6.11打卡

@浙大疏锦行DAY49CBAM注意力知识点回顾：1.通道注意力模块复习2.空间注意力模块3.CBAM的定义作业：尝试对今天的模型检查参数数目，并用tensorboard查看训练过程importtorchimporttorch.nnasnn
丁值心·2025-06-11 16:40

多模态核心实现技术

1.单模态编码技术文本表示：采用词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）或预训练语言模型（如BERT、RoBERTa），通过Transformer层提取上下文特征，生成动态词向量。
charles666666·2025-06-11 14:59

Python 训练营打卡 Day 45

TensorBoard简单来说，TensorBoard是TensorFlow自带的一个「可视化工具」，就像给机器学习模型训练过程装了一个「监控屏幕」。
2401_86382089·2025-06-11 13:23

Python训练营打卡Day46(2025.6.6）

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.util
2301_80505456·2025-06-11 13:23

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基
shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。
神奇的布欧·2025-06-11 13:50

基于大模型预测老年性白内障的综合技术方案研究大纲

目录一、引言二、技术方案概述（一）数据收集与预处理（二）大模型构建与训练（三）术前评估与预测（四）手术方案制定（五）麻醉方案优化（六）术后护理指导（七）并发症风险预测与管理（八）统计分析与验证（九）健康教育与指导三
LCG元·2025-06-11 13:17

模型评估与模型参数选择：机器学习实践的关键步骤

目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型
沐秋子·2025-06-11 12:13

【2025智源大会论文解读】智能体-林衍凯

另一位人大老师的近期工作汇总，涉及数据合成（生成训练数据，指导agent模型）、奖励模型训练（用于监督agent进行规划）、主动行动（指导agent主动为人类提供服务）、工具选择（支持1600+工作调用
weixin_37763484·2025-06-11 12:12

AI 人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技

www.captainbed.cn/ccc文章目录AI人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技一、AI发展历程与现状1.1AI发展里程碑1.2当前AI技术格局二、核心技术深度解析2.1神经网络架构演进2.2大模型训练关键技术三
二川bro·2025-06-11 11:06

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优
MYH516·2025-06-11 11:05

在 Azure 机器学习中注册 MLflow 模型

介绍训练后，需要部署机器学习模型，以便将模型与应用程序集成。在Azure机器学习中，将模型注册到MLflow时，可以轻松地将模型部署到批处理或联机终结点。
A_nanda·2025-06-11 10:27

LLM训练全细节 | 如何从零到一进行 pretrain 工作

LLM训练全细节|如何从零到一进行pretrain工作ybq大模型新视界2025年01月11日22:00四川原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/718354385这篇文章介绍下如何从零到一进行
强化学习曾小健·2025-06-11 08:46

多语言手写识别中的跨语言迁移学习：Manus AI 的预训练范式

多语言手写识别中的跨语言迁移学习：ManusAI的预训练范式关键词：跨语言迁移学习、手写识别、预训练模型、表征共享、语言适配层、低资源语种、参数共享、微调策略摘要：面对多语种手写识别场景中语言资源分布严重不均的现状
观熵·2025-06-11 08:40

Python | opencv实现视频抽帧，截取视频图片积攒训练集

在机器学习和计算机视觉领域，训练集的构建往往需要大量图像数据。视频作为动态图像的集合，通过抽帧技术可以快速生成成百上千张图片。
猫行迹·2025-06-11 05:51

机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化）

目录一、逻辑回归：概率世界的"温度计"1.1核心原理：从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数：概率转换的核心引擎1.3实战案例：鸢尾花二分类二、模型训练：损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2
Sonal_Lynn·2025-06-11 04:46

脑机新手指南（一）：BCILAB 脑机接口工具箱新手入门指南

一句话总结：BCILAB是免费开源的脑机接口研究工具包，相当于“脑电信号处理的MATLAB版积木库”，内置了从脑电数据读取、预处理、特征提取到分类模型训练的全流程工具，特别适合零编程基础的生物医学工程、
Brduino脑机接口技术答疑·2025-06-11 02:30
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