leetcode训练第42页

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

Python深度学习：enumerate函数实战应用

它常用于数据加载、模型训练和调试等场景，能够简化代码逻辑并提高可读性。Python2.3.以上版本可用，2.6添加start参数。

驱散疑惑·2025-06-13 18:06

一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案，包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节

以下是一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案，包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节：风光发电功率预测与并网优化系统基于LSTM的时间序列预测与储能协同控制第一部分：系统架构设计

pk_xz123456·2025-06-13 18:35

腾讯开源 AniPortrait：音频驱动的逼真肖像动画生成革命

1.音频到关键点的智能解析Audio2Lmk模块采用预训练的Wav2Vec2.0提取音频特征，通过两层全连接网络将语音信号转

gogoMark·2025-06-13 18:35

C++实现图片帧转视频功能（chatGPT实现基础上修改）

百度上搜的好多代码都差点意思，突发奇想用chatGPT实现，描述了自己的功能需求，就啥也不用做等着CV了，不得不说真牛逼，就跟你出了道leetcode题有人给你写完了一样。

支棱起来哇·2025-06-13 18:00

第五章：LeRobot策略训练与评估

在掌握了LeRobot的数据处理和模型使用基础之后，本章将深入探索LeRobot的核心能力：策略训练。策略训练将数据转化为智能行为，将算法理论转化为实际应用。

贾全·2025-06-13 17:58

算法在嵌入式端的部署与优化

算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)

早日退休！！！·2025-06-13 16:50

6.13打卡

@浙大疏锦行DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高对猫狗数据集进行训练Epoch50/50完成|耗时:32.76s

丁值心·2025-06-13 15:41

一[3]、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

(7封私信)轨道交通数据集-OSDaR23:OpenSensorDataforRail2023-知乎二、参考资料https://zhuanlan.zhihu.com/p/692608487YOLOv8训练自己的数据集

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-13 14:04

基于YOLOv11与单目测距的实战教程：从目标检测到距离估算

环境准备依赖库安装pipinstallultralyticsopencv-pythonnumpy模型准备YOLOv11模型：下载预训练模型（如yolo11l.pt），可

东方佑·2025-06-13 14:02

大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南

一、分布式训练概述大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术，以解决单机资源不足的问题。

非著名架构师·2025-06-13 13:27

ResNet改进(53)：带有ECA注意力机制的ResNet模型

模型概述这个代码实现了一个自定义的ResNet模型，主要特点包括：基于ResNet34架构可选择是否使用预训练权重在每个残差块后添加ECA注意力模块可灵活调整输出类别数核心组件解析1.ECAAttent

点我头像干啥·2025-06-13 12:52

Hummingbird库：将机器学习模型转换为深度学习模型

微软推出的Hummingbird库正是为了解决这一需求，它可以将经过训练的传统机器学习模型转换为等效的深度学习模型，从而加速推理并支持跨平台部署。

萧鼎·2025-06-13 10:34

【Fifty Project - D14】

今日计划TimePlan完成情况9：30-11：30Leetcode每日一题+0x3f题单√13：30-14：30健身√15：30-16：00处理CACC交通补贴相关事宜√18：30-19：00学习三阶魔方还原

_DF·2025-06-13 09:58

机器学习模型——集成算法（一）

以下是一些集成学习的关键点：结合多个学习器：集成学习的核心思想是通过训练多个学习器（基学习器）并结

梦想成为一名机器学习高手·2025-06-13 07:45

The SkipSponge Attack: Sponge Weight Poisoning of Deep Neural Networks

TheSkipSpongeAttack:SpongeWeightPoisoningofDeepNeuralNetworksSkipSponge：直接修改预训练模型的参数（偏置）增加能耗，增加激活值的非零比例

·2025-06-13 07:11

TinyML：使用 ChatGPT 和合成数据进行婴儿哭声检测

然而，使用合成数据可以以一种既具有成本效益又具有适应性的方式训练ML模型，从而消除了对大量真实世界数据的需求。

TD程序员·2025-06-13 05:30

[论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

在06年以前，想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的，主要的问题是超过两层的模型，当时没有好的策略或方法使模型优化的很好，得不到预期的效果。

Alexzhuan·2025-06-13 05:30

神经网络训练：激活函数与损失函数的选择，一篇干到底！

在神经网络的世界里，激活函数决定模型能不能“学会非线性”，损失函数决定模型往哪个方向学、学多少。简单来说：激活函数=大脑皮层（能不能思考）损失函数=导师鞭子（该往哪里打）搞不懂这俩，你的模型不是在原地转圈，就是跑偏方向还乐呵呵地说“我收敛啦”。今天这篇文章，直接讲清楚这两个东西：各种激活函数到底干嘛用，什么时候用谁？损失函数选错了会多坑？实战中怎么选，给你一个稳的默认组合一、激活函数：神经网络能“

赵青临的辉·2025-06-13 04:55

大厂机试题解法笔记大纲+按知识点分类+算法编码训练

二分法部门人力分配数据最节约的备份方法项目排期食堂供餐矩阵匹配书籍叠放爱吃蟠桃的孙悟空深度优先搜索（DFS)欢乐的周末寻找最大价值矿堆可组成网络的服务器连续出牌数量图像物体的边界核算检测启动多任务排序无向图染色广度优先搜索(BFS)欢乐的周末快递员的烦恼亲子学习跳马启动多任务排序电脑病毒感染图5G网络建设（最小生成树）城市聚集度问题（树形DP、并查集）电脑病毒感染（Dijkstra算法）启动多任务

·2025-06-13 04:24

【行云流水AI笔记】游戏里面的强化学习使用场景

行云流水AI笔记·2025-06-13 03:50

# PyTorch：深度学习世界的真实体验（从零到英雄之旅！）

（别慌，超简单拆解）动态图vs静态图：PyTorch的杀手锏（和我的血泪史）核心组件：张量、神经网络和自动微分（保姆级指南）实战片段：训练一个Mini模型（手把手代码秀）PyTorch的闪光点和坑点（血淋淋的真相

qq_21422587·2025-06-13 03:14

大模型笔记_模型微调

1.大模型微调的概念大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA等）的基础上，针对特定任务或领域，使用小量的目标领域数据对模型进行进一步训练，使其更好地适配具体应用场景的过程

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间

·2025-06-13 02:11

代码随想录算法训练营Day1（LeetCode704二分查找；LeetCode27移除元素；LeetCode977 有序数组的平方）

代码随想录算法训练营Day1（LeetCode704二分查找；LeetCode27移除元素；LeetCode977有序数组的平方）LeetCode704二分查找做题情况相关题目LeetCode35LeetCode34LeetCode27

White__Bz·2025-06-13 01:34

代码随想录算法训练营Day2（LeetCode209长度最小的子数组；LeetCode59螺旋矩阵II；卡码：区间和；卡码：开发商购买土地）

代码随想录算法训练营Day2（LeetCode209长度最小的子数组；LeetCode59螺旋矩阵II；卡码：区间和；卡码：开发商购买土地）LeetCode209长度最小的子数组做题情况LeetCode59

White__Bz·2025-06-13 01:34

PyTorch：让深度学习像搭积木一样简单有趣！

文章目录一、张量：PyTorch世界的万能积木块⚡二、动态计算图：你的神经网络"乐高说明书"三、神经网络模块化：像堆积木一样建模型四、训练三板斧：优化器/损失函数/数据加载1.数据管道（Dataset+

pythonpapaxia·2025-06-13 00:56

使用 PyTorch 和 SwanLab 实时可视化模型训练

以下是一个使用PyTorch和SwanLab实现训练可视化监控的完整示例，以MNIST手写数字识别为例：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

猎嘤一号·2025-06-13 00:56

昇思训练营打卡第二十五天（RNN实现情感分类）

RNN，即循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork），是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据。以下是对RNN的简要介绍：RNN的特点：记忆性：与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），可以捕获到目前为止观察到的序列信息。参数共享：在处理序列的不同时间步时，RNN使用相同的权重，这意味着模型的参数数量不会随着输入序列长度的增加而增加。灵活性：RNN能够处理任意长度的

qhcl246810·2025-06-13 00:20

python打卡训练营打卡记录day22

复习日仔细回顾一下之前21天的内容，没跟上进度的同学补一下进度。作业：自行学习参考如何使用kaggle平台，写下使用注意点，并对下述比赛提交代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.preprocessingimportStan

m0_74839150·2025-06-12 23:50

SFT + LoRA 结合使用原理及最佳实践

SFT+LoRA结合使用原理及最佳实践一、核心原理1.技术定位SFT（监督微调）与LoRA（低秩适应）的结合，实现了全参数微调效果与高效参数更新的平衡：SFT：通过标注数据调整模型整体行为LoRA：仅训练注入的低秩矩阵

·2025-06-12 23:17

Python60日基础学习打卡D37

在遇到大规模数据集时，显存常常无法一次性存储所有数据，所以需要使用分批训练的方法。为此，PyTorch提供了DataLoader类，该类可以自动将数据集切分为多个批次batch，并支持多线程加载数据。

哈基米同志·2025-06-12 23:16

算法训练第十五天

110.平衡二叉树代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:defisBalanced(self,root:Optional[TreeN

kaiaaaa·2025-06-12 23:16

算法训练第十六天

513.找树左下角的值代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution(object):deffindBottomLeftVal

kaiaaaa·2025-06-12 23:13

算法训练第十三天

102.二叉树的层序遍历代码：#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution(object):deflevelOrder(self,

kaiaaaa·2025-06-12 23:43

Java实现蓝桥杯VIP 算法训练星际交流

算法训练星际交流时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述人类终于登上了火星的土地并且见到了神秘的火星人。人类和火星人都无法理解对方的语言，但是我们的科学家发明了一种用数字交流的方法。

南墙·2025-06-12 23:42

代码随想录算法训练营第五十三天

卡码网题目:97.小明逛公园127.骑士的攻击其他:今日总结往期打卡97.小明逛公园跳转:97.小明逛公园学习:代码随想录公开讲解问题:小明喜欢去公园散步，公园内布置了许多的景点，相互之间通过小路连接，小明希望在观看景点的同时，能够节省体力，走最短的路径。给定一个公园景点图，图中有N个景点（编号为1到N），以及M条双向道路连接着这些景点。每条道路上行走的距离都是已知的。小明有Q个观景计划，每个计划

写个博客·2025-06-12 22:41

代码随想录算法训练营第五十天

卡码网题目:117.软件构建47.参加科学大会（第六期模拟笔试）其他:今日总结往期打卡117.软件构建跳转:117.软件构建学习:代码随想录公开讲解问题:某个大型软件项目的构建系统拥有N个文件，文件编号从0到N-1，在这些文件中，某些文件依赖于其他文件的内容，这意味着如果文件A依赖于文件B，则必须在处理文件A之前处理文件B（0list=newArrayListqueue=newPriorityQu

写个博客·2025-06-12 22:11

RoBERTa相比BERT的改进

RoBERTa在模型结构层面没有改变，改变的只是预训练的方法，具体是以下三点。1.动态maskRoBERTa把预训练的数据复制10份，每一份都随机选择15%的Tokens进行mask，也就是说，

火云明月·2025-06-12 22:07

模型翻车元凶解剖：一文彻底搞懂欠拟合VS过拟合

它们涉及到机器学习中常见的两种模型性能问题，分别表示模型在训练数据上表现得过于复杂或过于简单。下面咱们先来简单聊聊关于过拟合和欠拟合的特征和防止性能问题的方法。大家伙如果觉得还不错！

·2025-06-12 22:05

批量将 LabelMe JSON 标注转换为 YOLO 格式

在使用YOLO训练目标检测模型的过程中，标签格式的转换是必不可少的准备步骤之一。

www.02·2025-06-12 21:01

深度学习基础知识总结

1.BatchNorm2d加速收敛：BatchNormalization可以使每层的输入保持较稳定的分布（接近标准正态分布），减少梯度更新时的震荡问题，从而加快模型训练速度。

·2025-06-12 21:58

Leetcode4(寻找两个正序数组的中位数)

题目描述给定两个大小分别为m和n的正序（从小到大）数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。示例1：输入：nums1=[1,3],nums2=[2]输出：2.00000解释：合并数组=[1,2,3]，中位数2示例2：输入：nums1=[1,2],nums2=[3,4]输出：2.50000解释：合并数组=[1,2,3,4]，中位数(2+3)/2=2.5提示：nums1.len

菜鸟小九·2025-06-12 21:57

leetcode:20. 有效的括号

20.有效的括号来源：力扣（LeetCode）链接:https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/给定一个只包括‘(’，‘)’，‘{’，‘}’，‘[’，‘

uncle_ll·2025-06-12 20:26

leetcode 20有效括号

leetcode20有效括号java思路：1.先判断长度是否为偶数，括号必须成对，长度必为偶数。2.利用循环将数组压入栈中，括号起始必为左括号。

穆栩萌霖·2025-06-12 20:25

LeetCode20-有效的括号

LeetCode20-有效的括号Leetcode/力扣20.有效的括号：给定一个只包括‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’的字符串s，判断字符串是否有效。

baodream·2025-06-12 20:24

Leetcode 20 有效括号

有效的括号做题流程分析题目补充知识点编写代码做题流程分析题目leetcode20给定一个只包括‘(’，’)’，’{’，’}’，’[’，’]’的字符串，判断字符串是否有效。

ccttvvm·2025-06-12 20:24

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）

ArtificialIntelligenceGeneratedContent概念定义人工智能生成内容，是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术

·2025-06-12 19:15

Python训练营-Day8

字典的简单介绍dict={'name':'Ming','age':21,'city':'shenzhen'}dictdict['name']标签编码importpandasaspddf=pd.read_csv('data.csv')df.head()df["HomeOwnership"].value_counts()mapping={'Rent':0,'OwnHome':1,'HaveMortga

冬天给予的预感·2025-06-12 17:35

#HDC2025# Codelabs训练营精彩内容抢先看！

本次活动现场设置了初、高阶赛题可供挑战，完成2道及以上初阶赛题才可挑战高阶赛题！而拥有HarmonyOS应用开发者认证的开发者可挑战现场任意赛题！还不快来考取证书↓↓↓https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/classDetail...完成赛题更有丰富礼品可以赢取！点击长图即刻了解更多活动详情↓↓↓

·2025-06-12 17:07

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