train

多模态大语言模型arxiv论文略读（117）

Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity➡️论文标题：Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity
胖头鱼爱算法·2025-06-13 15:42

机器学习——numpy逻辑回归（手写数字识别）

7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed(2022)train_image_file
非零因子·2025-06-13 15:08

【NLP】gensim lda使用方法

parallelizedformulticoremachines),seealsogensim.models.ldamulticore.ThismoduleallowsbothLDAmodelestimationfromatrainingcor
zkq_1986·2025-06-13 14:31

python打卡训练营打卡记录day22

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
m0_74839150·2025-06-12 23:50

RoBERTa相比BERT的改进

继BERT、XLNet之后，Facebook提出的RoBERTa（aRobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach）。
火云明月·2025-06-12 22:07

#HDC2025# Codelabs训练营精彩内容抢先看！

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！
·2025-06-12 17:07

Flask服务封装+Docker服务部署

页面或具体数据在main函数中调用Flask对象.run方法,可以指定端口号和监听地址等示例代码fromflaskimportFlask,request,json,Responsefromdm02_model_train_predimportmy_model_predict​app
开出南方的花·2025-06-12 14:40

【大模型】大模型微调（上）

预训练（Pre-training）:在大规模无标签语料
油泼辣子多加·2025-06-11 19:30

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

label-studio自动训练模型

文章目录1.一些补充1.1路径修改1.2脚本2.自动训练2.1目录结构2.2`train.py`2.3`model.py`2.4训练1.一些补充在本地数据集的自动标注中详细给出了如何在本地部署一个label-studio
凌佚·2025-06-11 01:22

java: 程序包javax.validation.constraints不存在

java:程序包javax.validation.constraints不存在解决方法：org.springframework.bootspring-boot-starter-validation2.3.3
脑瓜嗡·2025-06-10 16:15

电力领域类——如何使用 YOLOv8 训练防震锤高压塔线路行业数据集 防震锤数据集 2类

一、数据准备数据集结构假设你的数据集已经按照VOC格式组织，并且结构如下：深色版本power_line_dataset/├──images/│├──train/││├──000001
QQ67658008·2025-06-09 19:54

OpenBMB/MiniCPM4-0.5B 运行起来需要多少显存？实测需要 1.8GB

AutoTokenizerimporttorchtorch.manual_seed(0)path='OpenBMB/MiniCPM4-0.5B'device="cuda"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained
·2025-06-09 17:24

BERT：让AI真正“读懂”语言的革命

BERT：让AI真正“读懂”语言的革命——图解谷歌神作《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformers》2018年，谷歌AI团队扔出一篇核弹级论文，引爆了整个
摘取一颗天上星️·2025-06-09 12:02

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

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TrainingaGPT-2languagemodel目录GPT模型简介TrainingaGPT-2languagemodelStep1
段智华·2025-06-09 11:27

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

nohup: 无法运行命令‘Command‘: 没有那个文件或目录

使用下面代码nohup`pythonprojects/SparseRCNN/train_net.py--num-gpus2--config-fileprojects/SparseRCNN/configs
Asuyio·2025-06-09 01:44

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。BAGEL采用仅解码器架构和混合Transformer专家（MoT）设计，在文本、图像、视频和网页数据上进行训练，展现出复杂多模态推理的新兴能力，如自由形式图像操作、未来帧预测、3D操作和世界导航等。实验表明，BAGEL在标准基准测试中显著优于开源模型，并通
UnknownBody·2025-06-08 17:20

论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）

  论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接)，研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆，发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应
·2025-06-08 17:19

Android LinearLayout、FrameLayout、RelativeLayout、ConstraintLayout大混战

一、为什么布局性能如此重要？在Android应用中，布局渲染耗时直接决定了界面的流畅度。根据Google官方数据，超过60%的卡顿问题源于布局性能不佳。本文将彻底解析三大传统布局的性能奥秘，并提供可直接落地的优化方案。二、三大布局原理深度解剖1.FrameLayout：极简主义的艺术实现原理测量逻辑：遍历所有子View，取最大宽高作为自身尺寸布局逻辑：按添加顺序层叠排列，后添加的覆盖在上层代码全实
时小雨·2025-06-08 11:01

Python打卡训练营day43——2025.06.02

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain
莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

医图论文 AAAI‘25 | KPL：视觉语言模型的免训练医学知识挖掘

论文信息题目：KPL:Training-FreeMedicalKnowledgeMiningofVision-LanguageModelsKPL：视觉语言模型的免训练医学知识挖掘作者：JiaxiangLiu
小白学视觉·2025-06-07 21:55

12306火车时刻表查询接口

摘要本文讲解12306网站接口查询火车时刻表信息接口中用到的方法在文章最后一、根据车次查询内部火车编号接口：https://search.12306.cn/search/v1/train/search参数
明天你好369·2025-06-07 21:25

CoAP 协议介绍：特性、应用与优劣势

CoAP协议简介CoAP协议（ConstrainedApplicationProtocol）是一种专门为受限设备设计的互联网应用协议。它旨在让小型、低功耗的设备能够接入物联网（IoT）。
EMQX·2025-06-07 16:56

研读论文《Attention Is All You Need》（13）

原文325TrainingThissectiondescribesthetrainingregimeforourmodels.5.1TrainingDataandBatchingWetrainedonthestandardWMT2014English-Germandatasetconsistingofabout4.5millionsentencepairs.Sentenceswereencoded
CS创新实验室·2025-06-07 10:48

端到端大语言模型微调技术 Demo 全流程详解（附完整模块说明）

Demo全流程详解（附完整模块说明）一、项目结构概览二、数据准备模块（data/）1️⃣数据格式推荐2️⃣数据预处理流程3️⃣样本构造脚本三、模型构建模块（models/）模型加载逻辑：四、训练微调模块（trainer
gs80140·2025-06-07 05:44

PyCharm 2021.2.1 正式发布

利用FeatureTrainer学习PyCharm：新的VCS课程。通过IDEFeatureTrainer插件，你可以进一步学习有关PyCharm中的Git集成。
咕噜咕噜88·2025-06-07 02:55

python43天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosimportglobimp
zdy1263574688·2025-06-06 18:55

tesseract-ocr训练方法

第3版本的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract3第2版的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract我使用的是最新的3.01版本的。
weixin_34122604·2025-06-06 17:17

第四十三天打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain
wswlqsss·2025-06-06 16:11

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST
拾零吖·2025-06-06 13:18

【速写】TRL：Trainer的细节与思考（PPO/DPO+LoRA可行性）

序言问题源于PPOTrainer里并没有跟SFTTrainer类似的peft_config参数，而SFTTrainer在带和不带peft_config参数的情况下分别对应高效微调和全量微调。
囚生CY·2025-06-06 07:08

GeoTorchAI 项目使用与配置指南

GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeepLearningModelsatScale
尤贝升Sherman·2025-06-06 04:51

LLaVa官网文档翻译

原文地址：LLaVa1.OverviewLLaVaisanopen-sourcechatbottrainedbyfine-tuningLlamA/VicunaonGPT-generatedmultimodalinstruction-followingdata.Itisanauto-regressivelanguagemodel
溯源006·2025-06-06 00:28

振动分析师（ISO18436-2）四级能力矩阵 - 简介

CATI振动分析技术员1.1角色画像CollectvibrationdataValidatethatthedataisgoodBegintoperformbasicanalysisUsethetrainingandc
子正·2025-06-05 21:39

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记

(Citations6185)CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）是一种基于对比学习的模型，由OpenAI提出。
sky赞·2025-06-05 07:58

[论文阅读笔记] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域，让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别，从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。
Heartache Doctor·2025-06-05 07:28

冷启动推荐：系统性综述

(LLMs):AComprehensiveSurveyandRoadmapCONTENTFEATURES数据不完整学习（Data-IncompleteLearning）稳健协同训练（RobustCo-Training
jony0917·2025-06-05 05:41

python第31天打卡

importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,utils,datasets#数据加载和预处理函数defload_and_preprocess_data():(x_train
zdy1263574688·2025-06-05 04:05

6.2 打卡

image_classification_gradcam/├──config.py#配置文件：路径、超参数等├──data_loader.py#数据加载和预处理├──model.py#CNN模型定义├──train.py
分散406·2025-06-05 04:34

计算机类专业学生重要竞赛刷题网站

团队队员常用：Codeforceshttp://codeforces.com/problemset牛客网https://www.nowcoder.com/ta/acm-training/刷题链接:http
花开盛夏^.^·2025-06-05 02:49

【Pytorch学习笔记】模型模块05——Module常用函数

Module常用函数设置训练和评估模式**作用：**在PyTorch中，模型有训练(training)和评估(evaluation)两种模式，它们会影响某些层的行为。
越轨·2025-06-03 22:15

.train()和.eval()区别

在深度学习和神经网络的上下文中，.train()和.eval()是两个用于控制网络训练状态的方法，它们的主要区别如下：训练模式与评估模式：.train()：将网络设置为训练模式。
O_o381·2025-06-03 21:07

T5和GPT哪个更强大

一图速览：T5vsGPT对比总结维度T5（Text-to-TextTransferTransformer）GPT（GenerativePretrainedTransformer）模型类型编码器-解码器（
Ash Butterfield·2025-06-03 20:00

自动混合精度（AMP）训练在低版本显卡上的使用问题

AMPtrainingonNVIDIAGeForceGTX1660SUPERGPUmaycauseNaNlossesorzero-mAPresults,soAMPwillbedisabledduringtraining
shangjg3·2025-06-03 16:57

DAY43打卡

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fruit_cnn_project/├─data/#存放数据集（需手动创建，后续放入图片）│├─train
weixin_71046789·2025-06-03 10:50

Keras实战---猫狗大战

第1关：数据集的加载importosimportnumpyasnpimportcv2defget_train_data(data_path):images=[]onehot=np.zeros((500,2
YLTommi·2025-06-03 06:52

开发安卓手机app适配非常困难，有什么好的建议呢？

以下是一些建议，可以帮助你更好地处理适配问题：1.使用响应式布局确保你的布局是响应式的，使用相对布局（如ConstraintLayout）和尺寸单位（如dp、sp）来适应不同屏幕大小和分辨率。
uestcai·2025-06-03 06:21

【深度学习】数据集划分、数据集格式转换一文带你搞定！复制就能用！！！

1、数据集划分importos,shutil,randomrandom.seed(0)importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitval_size
猫天意·2025-06-03 00:37

【深度学习】数据集的划分比例到底是选择811还是712？

1引入在机器学习中，将数据集划分为训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）和测试集（TestSet）是非常标准的步骤。
猫天意·2025-06-03 00:07
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他