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voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性 并使用yolov8训练安全帽数据集且构建基于yolov8深度学习的安全帽检测系统

voc怎么转yolo，如何分割数据集为验证集，怎样检测CUDA可用性安全帽数据集，5000张图片和对应的xml标签，五千个yolo标签，到手即可训练。
QQ67658008·2025-06-09 19:53

利用机器学习构建肺炎诊断模型与绘制热力图

但大家是否想过，这些模型究竟从训练图像中提取了哪些特征，从而做出近乎完美的预测呢？
t0_54program·2025-06-09 19:53

空气质量预测 | Python实现基于线性回归、Lasso回归、岭回归、决策树回归的空气质量预测模型

对于空气质量预测，我们将使用4种算法：1.线性回归2.Lasso回归3.岭回归4.决策树回归通过使用上述算法，我们将通过提供训练数据来训练我们的模型，一旦模型被训练，
天天酷科研·2025-06-09 19:52

机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议

一、机器学习算法分类及详细描述1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习使用带标签的数据（输入和输出已知）进行训练，目标是学习输入到输出的映射函数。
zhxup606·2025-06-09 19:21

多模态图像修复系统：基于深度学习的图片修复实现

系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。importtorchimportnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawfromdiffusersimportSta
神经网络15044·2025-06-09 17:38

PyTorch：动态计算图的革命与深度学习工程实践

本文将系统解构动态计算图的数学本质，梳理从张量操作到分布式训练的完整技术栈，为开发者提供从入门到精通的工程化指南。
Gupao12·2025-06-09 17:36

python60天打卡训练营第十四天

参考上述文档补全剩余的几个图尝试确定一下shap各个绘图函数对于每一个参数的尺寸要求，如shap.force_plot力图中的数据需要满足什么形状？确定分类问题和回归问题的数据如何才能满足尺寸，分类采取信贷数据集，回归采取单车数据集。importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操
whyeekkk·2025-06-09 17:04

【大模型】大模型分布式训练问题（上）

开源大模型通常在名称里直接标明参数规模：“7b”“13b”“70b”分别对应约70亿、130亿和700亿可训练参数。
油泼辣子多加·2025-06-09 16:59

基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股

目录项目项目背景个人贡献成果产出词嵌入Word2Vec两种训练方式：两种加速训练的方法：GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）FastTextMHA、GQA、
许愿与你永世安宁·2025-06-09 16:27

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | 频域感知Transfomer模型FreqFormer的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标、模型复杂度、超分结果图，架构拆解与源码对应，注释详细！

【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部
十小大·2025-06-09 14:50

CVPR 2025 看点：扩散模型如何颠覆零样本学习

它通过一系列的反向扩散过程，将噪声逐步去除，最终生成与训练数据相似的样本。扩散模型近年来在图像生成、文本生成等领域取得了显著成果，能够生成质量极高且多样性丰富的内容。
Angelina_Jolie·2025-06-09 14:14

【2025CVPR】模型融合新范式：PLeaS算法详解（基于排列与最小二乘的模型合并技术）

传统方法存在三大痛点：初始化依赖：现有方法（如TaskArithmetic）要求模型源自相同预训练基础尺寸僵化：合并后模型必须保持原始
清风AI·2025-06-09 14:13

数据集-目标检测系列- 猴子 数据集 monkey ＞＞ DataBall

*相关项目1）数据集可视化项目：gitcode:https://gitcode.com/DataBall/DataBall-detections-100s/overview2）数据集训练、推理相关项目：
Xian-HHappy·2025-06-09 13:35

自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model

TrainingaGPT-2languagemodel目录GPT模型简介TrainingaGPT-2languagemodelStep1:Prerequisites星空智能对话机器人系列博客GPT模型简介生成式预训练转换器
段智华·2025-06-09 11:27

115，[经典面试题--留存率计算]SQL训练之，力扣，1097. 游戏玩法分析 V

-力扣（LeetCode）二，题干表：Activity+--------------+---------+|ColumnName|Type|+--------------+---------+|player_id
凡梦_leo·2025-06-09 09:11

智能体学习：本地部署Dify

Dify平台创建和运营一个AIchatbot应用，涉及到登录平台、连接数据集、训练AI模型、创建应用程序、配置用户体验、利用可视化工具和服务以及持续优化等步骤。
qq_39502517·2025-06-09 09:40

强化学习之父告警：数据枯竭！AI狂飙突进“经验革命”新时代

1.1繁荣幕布下的致命裂缝行业权威在智源大会现场展示了一组震颤人心的数据：全球高质量文本训练库更新速度骤降87%，图像数据重复利用率突破92%。当
TGITCIC·2025-06-09 09:40

力扣[LeetCode]-面试150Java代码实现

力扣[LeetCode]-面试150Java代码实现文章目录力扣[LeetCode]-面试150Java代码实现数组、字符串篇1.合并两个有序数组2.移除元素3.删除有序数组中的重复项4.删除有序数组中的重复项
kearily·2025-06-09 09:09

Git 3天2K星标：Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍（附教程）

然而，理解这些模型的内部原理和训练过程并非易事，需要系统的学习和实践。为了帮助广大AI爱好者深入掌握大语言模型的精髓，国内最大的AI开源学习社区Datawhale推出了Happy-LLM项目。
大语言模型·2025-06-09 09:08

蓝耘 MaaS 平台 API 工作流开发实录：玩转智能客服搭建

声明：文章为本人平台测评博客，非广告，并没有推广该平台，为用户体验文章引言在客户服务数字化转型中，传统智能客服开发面临「周期长、调试难、成本高」三大痛点：从意图模型训练到多渠道接入，往往需要数周时间和专业团队支持
倔强的石头_·2025-06-09 06:24

独家首发！低照度环境下YOLOv8的增强方案——从理论到TensorRT部署

2.2Retinexformer创新架构2.2.1光照感知Transformer2.2.2多尺度Retinex分解2.2.3自适应特征融合三、YOLOv8-Retinexformer实现3.1网络架构修改3.2联合训练策略四
向哆哆·2025-06-09 05:16

机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型

创建一个文件夹，包含如下子目录，images存放训练（train）和验证图片（val），一般是8:2的数量比例，labels存放对应的yolo格式内容的标注文件（与图片同名.txt）。
派葛穆·2025-06-09 05:45

10月12日华为秋招笔试试题+题解+在线测评

第一题为码量不小的并查集+自定义排序第二题为Dijstra算法+枚举技巧第三题是字符串模拟+树哈希塔子哥的配套刷题网站:codefun2000.com题号题目提交网址难度(对标leetcode)核心做法
塔子哥学算法·2025-06-09 05:39

【DFS】子集（两种递归策略）

-力扣（LeetCode）.-备战技术面试？力扣提供海量技术面试资源，帮助你高效提升编程技能,轻松拿下世界IT名企DreamOffer。
敲击石头的一百零一次·2025-06-09 05:08

算法学习Day01 | 数组理论基础、LeetCode 704.二分查找、LeetCode 27.移除元素

一、数组理论基础定义：数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。数组可以通过下标索引的方式获取到下标下对应的数据。特点：数组下标是从0开始的。数组内存空间的地址是连续的。数据支持随机访问，根据下标（索引）随机访问的时间复杂度为O(1)。数组的元素是不能删的，只能覆盖。数组是如何支持随机访问的数组支持随机访问的原因是因为它们在内存中是连续存储的。可以通过简单地使用数组索引来直接计算出元素在内存
不会写代码的里奇·2025-06-09 04:04

Python爬虫实战：爬取力扣（LeetCode）每日一题详解与代码实现

1.项目介绍：为何爬取力扣每日一题1.1力扣每日一题的价值力扣（LeetCode）作为全球知名的编程刷题平台，每日发布一道“每日一题”，涵盖算法和数据结构各类经典题目。
Python爬虫项目·2025-06-09 04:03

神经网络-Day46

目录一、什么是注意力二、特征图的提取2.1简单CNN的训练2.2特征图可视化三、通道注意力3.1通道注意力的定义3.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、什么是注意力注意力机制，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert
红衣小蛇妖·2025-06-09 04:02

LeetCode面试刷题技巧-二分查找算法（下）：通过 LeetCode 学习二分查找算法-销售价值减少的颜色球

前言以下是我为大家准备的几个精品专栏，喜欢的小伙伴可自行订阅，你的支持就是我不断更新的动力哟！MATLAB-30天带你从入门到精通MATLAB深入理解高级教程（附源码）tableau可视化数据分析高级教程1648.销售价值减少的颜色球你有一些球的库存inventory，里面包含着不同颜色的球。一个顾客想要任意颜色总数为orders的球。这位顾客有一种特殊的方式衡量球的价值：每个球的价值是目前剩下的
文宇肃然·2025-06-09 03:30

【DAY43】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件
daomingwu017·2025-06-09 03:58

每日算法刷题Day25 6.7:leetcode二分答案3道题，用时1h40min(遇到两道动态规划和贪心时间较长)

3.1631.最小体力消耗路径(中等,dfs不熟练)1631.最小体力消耗路径-力扣（LeetCode）思想1.你准备参加一场远足活动。
爱coding的橙子·2025-06-09 03:57

每日算法刷题Day24 6.6:leetcode二分答案2道题，用时1h(下次计时20min没写出来直接看题解，节省时间)

2.4最小化最大值本质是二分答案求最小。二分的mid表示上界。1.套路c++:2.题目描述1.给你一个整数n，表示有n间零售商店。总共有m种产品，每种产品的数目用一个下标从0开始的整数数组quantities表示，其中quantities[i]表示第i种商品的数目。你需要将所有商品分配到零售商店，并遵守这些规则(条件)：一间商店至多只能有一种商品，但一间商店拥有的商品数目可以为任意件。分配后，每间
爱coding的橙子·2025-06-09 03:27

每日算法刷题Day22 6.4:leetcode二分答案3道题，用时1h30min

5.1898.可移除字符的最大数目(中等,学习判断子序列)1898.可移除字符的最大数目-力扣（LeetCode）思想1.给你两个字符串s和p，其中p是s的一个子序列。
爱coding的橙子·2025-06-09 03:26

大模型训练新范式：隐私增强联邦学习架构与工程实践

global_model=initialize_model()forroundinrange(total_rounds):client_updates=[]forclientinselected_clients:#本地训练梯度
尘烬海·2025-06-08 23:55

LeetCode刷题offer21-简单-调整数组顺序使奇数位于偶数前面_leetcode 给定一个数组,数组中正整数乱序,调整数组中数字顺序,使得任一奇数在所有

大家好，我是布小禅，一个尽力让无情的代码变得生动有趣的IT小白，很高兴能偶认识你，关注我，每天坚持学点东西，我们以后就是大佬啦！博客主页：❤布小禅❤作者专栏：❤Python❤❤Java❤❤力扣题❤这是我刷第47/100道力扣简单题兄弟，想一起学习算法吗？想一起变强吗？想毕业的时候在算法方面吊打面试官吗？想成为刷题狂人吗？快来联系我，一起互相监督，一起征服力扣~~我的伙伴，刷题四天王（自己封的）：英
m0_60721823·2025-06-08 22:50

c#开发AI模型对话

开发训练模型就不介绍了，如果有兴趣或者工作需要可以直接看官网，基础应用不是特别复杂。这里主要是程序中集成使用模型。微软提供Microsoft.Extensions.AI库。该库具体使用可以查
jason成都·2025-06-08 20:08

【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练而成的模型，没有经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现了卓越的推理能力。
量子-Alex·2025-06-08 18:51

论文解读：Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adapters

方法  GRACE是一种不修改模型权重编辑预训练模型行为的方法
cnblogs.com/qizhou/·2025-06-08 17:20

Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining

文章主要内容总结本文介绍了字节跳动开源的多模态基础模型BAGEL，其核心目标是通过大规模交错多模态数据预训练，实现统一的多模态理解与生成能力。
UnknownBody·2025-06-08 17:20

【leetcode刷题之路】面试经典hot100（2）——普通数组+矩阵+链表

文章目录5普通数组5.1【动态规划】最大子数组和5.2【排序】合并区间5.3【数组】轮转数组5.4【前缀和】除自身以外数组的乘积5.5【哈希表】缺失的第一个正数6矩阵6.1【哈希表】矩阵置零6.2【模拟】螺旋矩阵6.3【模拟】旋转图像6.4【分治】搜索二维矩阵II7链表7.1【双指针】相交链表7.2【链表】反转链表7.3【双指针】【递归】回文链表7.4【双指针】环形链表7.5【双指针】环形链表II
小天才才·2025-06-08 17:17

AI数据分析在体育中的应用：技术与实践

尤其随着人工智能（AI）和大数据分析的不断成熟，从职业俱乐部到赛事直播平台，从运动员训练到球迷观赛体验，AI正以前所未有的方式渗透并改变整个体育生态。
东奔西走的小喇叭·2025-06-08 17:15

LeetCode回溯（N皇后与解数独）

51N皇后n皇后问题研究的是如何将n个皇后放置在n×n的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给你一个整数n，返回所有不同的n皇后问题的解决方案。每一种解法包含一个不同的n皇后问题的棋子放置方案，该方案中‘Q’和‘.’分别代表了皇后和空位。解法回溯法N皇后要注意两个皇后不能同时出现在同一行、同一列、同一左斜线和同一右斜线。同一行可在递归时完成记录，不需要额外的容器记录，同一列、左斜线和右斜线都是
zzh123353·2025-06-08 16:13

TPU结构总结

TPU只完成推理过程，训练过程在GPU上完成。TPU可以像GPU一样通过PCIe总线接口挂载到现有的服务器上。
枫溪夜影·2025-06-08 15:37

60天python训练计划----day43

复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件我选择图像分类，该数据集分为六类，包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。
尘浮728·2025-06-08 14:56

60天python训练计划----day23

在机器学习中，通常会按照一定的顺序对数据进行预处理、特征提取、模型训练和模型评
尘浮728·2025-06-08 14:56

60天python训练计划----day31

DAY31文件的规范拆分和写法今日的示例代码包含2个部分notebook文件夹内的ipynb文件，介绍下今天的思路项目文件夹中其他部分：拆分后的信贷项目，学习下如何拆分的，未来你看到的很多大项目都是类似的拆分方法知识点回顾规范的文件命名规范的文件夹管理机器学习项目的拆分编码格式和类型注解作业：尝试针对之前的心脏病项目ipynb，将他按照今天的示例项目整理成规范的形式，思考下哪些部分可以未来复用。#
尘浮728·2025-06-08 14:56

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型优化的秘密武器

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型优化的秘密武器关键词：AI模型优化、上下文协议、模型训练、推理效率、上下文序列化、动态适配、跨模态融合摘要：本文深入解析MCP（ModelContextProtocol
AI天才研究院·2025-06-08 13:52

【Leetcode】37.解数独（困难）

一、题目1、题目描述编写一个程序，通过填充空格来解决数独问题。数独的解法需遵循如下规则：数字1-9在每一行只能出现一次。数字1-9在每一列只能出现一次。数字1-9在每一个以粗实线分隔的3x3宫内只能出现一次。（请参考示例图）数独部分空格内已填入了数字，空白格用'.'表示。示例1：输入：board=[["5","3",".",".","7",".",".",".","."],["6",".","."
明朗晨光·2025-06-08 13:52

【LeetCode】N 皇后（回溯）

51.N皇后-力扣（LeetCode）一、题目按照国际象棋的规则，皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子。
小七mod·2025-06-08 13:20

HARDTESTS: Synthesizing High-Quality Test Cases for LLM Coding

实验表明，高质量测试用例对强化学习和自蒸馏等LLM后期训练过程
UnknownBody·2025-06-08 13:20

Python训练day38

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和训练的关系作业：今日代码较少，理解内容即可importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader
Mantanmu·2025-06-08 13:48
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