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RSS订阅原创 大模型面试题
深度学习中的“大模型”通常指的是具有大量参数的神经网络模型，这些模型在训练过程中能够学习到数据中的复杂模式和关系。与传统的机器学习模型相比，大模型往往具有更深的网络结构和更多的层，从而能够捕捉更高层次的抽象特征。大模型的一个显著特点是其参数量巨大，有时可达数十亿甚至上万亿个参数。这种规模的模型需要大量的计算资源和数据来进行训练，但它们在许多任务上表现出色，尤其是在自然语言处理和计算机视觉等领域。
2025-04-03 17:28:35
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原创 毕业设计：基于YOLOv5目标检测模型的创新与改进
目标检测作为计算机视觉领域中的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等多个场景。近年来，随着深度学习的迅速发展，YOLO系列（You Only Look Once）目标检测算法因其高效性和实时性，成为了最受欢迎的目标检测方法之一。特别是YOLOv5，作为YOLO系列中的一个重要版本，在速度和精度之间取得了良好的平衡，广泛应用于各类实时目标检测任务。然而，尽管YOLOv5在许多场景中表现出色，但在一些特定任务中，仍存在一定的局限性。
2024-12-26 18:00:35
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原创 Streamlit 入门教程：快速构建交互式 Web 应用
Streamlit 是一个 Python 库，用于创建和部署交互式 Web 应用。与传统的 Web 框架（如 Flask 或 Django）不同，Streamlit 让开发者专注于数据和应用逻辑，而不需要担心复杂的前端设计和页面布局。你只需要用 Python 编写代码，Streamlit 会自动处理所有的 Web 服务器、前端 UI 和交互。Streamlit 是一个非常简单且强大的框架，可以帮助你快速构建交互式数据应用。它不需要你掌握前端开发技能，只需专注于 Python 代码即可。
2024-12-11 18:00:25
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原创 BERT--自然语言处理的革命性进展
BERT的提出是深度学习在自然语言处理领域的一次革命，它通过双向的Transformer架构和预训练-微调的方式，在多个NLP任务上都取得了显著的性能提升。尽管BERT仍然面临一些挑战，如计算资源的消耗和对长文本的处理，但它为NLP领域的研究人员和工程师提供了一个强大的工具，推动了整个行业的发展。随着BERT模型的优化与变种（如RoBERTa、DistilBERT等）不断涌现，BERT将在未来的语言理解任务中继续扮演重要角色，成为推动人工智能进步的重要力量。
2024-12-10 17:20:01
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原创 深度学习中的图片分类：VGG16 模型详解及代码实现
VGG16 是一个经典的卷积神经网络模型，它通过简单一致的设计，证明了深度网络的有效性。通过使用更小的卷积核和增加网络的深度，VGG16 成为了一种非常高效且可迁移的网络结构。本文不仅介绍了 VGG16 的基本原理，还通过 PyTorch 实现了一个用于图片分类任务的 VGG16 模型。如果你对深度学习中的其他经典模型感兴趣，欢迎留言交流！
2024-12-04 17:23:10
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原创 深度学习中的图片分类：ResNet 模型详解及代码实现
ResNet 的残差结构是深度学习历史上的一个里程碑，显著提升了深层网络的可训练性。通过本次实践，我们不仅复现了一个基本的 ResNet 模型，还理解了它在图片分类任务中的强大性能。希望这篇文章和代码对你有所帮助！如果有问题或优化建议，欢迎留言讨论 😊。
2024-12-04 17:21:43
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原创 OCR与PaddleOCR介绍
在数字化时代，光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）技术变得越来越重要。OCR技术可以将图像中的文本转换为可编辑和可搜索的文本格式，广泛应用于文档数字化、自动化数据输入、车牌识别等领域。本文将介绍OCR的基本概念以及PaddleOCR这一强大的OCR工具。光学字符识别（OCR）是一种将图像中的文本内容转换为机器可读文本的技术。它通过图像处理和模式识别的方法，识别文本字符并将其转化为数字信息。文档数字化：将纸质文件转换为电子格式，便于存储和检索。自动数据输入。
2024-11-05 17:51:14
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原创 Streamlit 入门使用指南及与 FastAPI 的配合使用
Streamlit 和 FastAPI 的结合使得构建数据驱动的 Web 应用变得轻松而高效。Streamlit 负责提供用户友好的界面，FastAPI 则处理后端逻辑和数据请求。通过这种组合，您可以快速构建出强大且功能丰富的应用，无论是用于数据可视化、机器学习模型的展示，还是其他需要快速开发的应用场景。希望这篇入门指南能帮助您快速上手 Streamlit 和 FastAPI，开启您的数据应用开发之旅！
2024-11-05 17:48:05
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原创 FastAPI 入门使用指南
FastAPI 提供了一种简单、高效的方式来构建 Web 应用和 API。它支持异步编程，自动生成文档，适合构建微服务架构。希望这篇入门指南能帮助您快速上手 FastAPI，创建您的第一个 API 项目！
2024-11-05 17:46:40
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原创 Miniconda 和 Anaconda 的区别
以下为在Windows系统中安装Miniconda的步骤，其他操作系统的安装过程也非常相似。以上就是Miniconda和Anaconda的区别以及Miniconda的安装和使用方法。是虚拟环境的名称，可以根据需要替换成其他名字。的版本号，说明安装成功。
2024-10-30 13:40:50
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原创 YOLO（You Only Look Once）目标检测系列 - YOLOv1
本文介绍了YOLOv1的理论背景及其在目标检测中的应用，并提供了完整的代码实现。YOLOv1通过将目标检测视为回归问题，极大地提高了检测速度和效率。接下来的文章将介绍YOLO的后续版本（YOLOv2及YOLOv3），以及如何在实际应用中优化这些模型。
2024-10-28 17:59:29
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原创 ImportError: torchvision is not compatible with the installed version of PyTorch.
为项目创建独立的虚拟环境，避免与其他项目中的库版本冲突。的版本不兼容的情况下。版本为 1.9.0。
2024-10-28 17:43:23
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原创 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
用户可能安装了一个不兼容的。版本可能与某些旧版本的。的要求，安装一个兼容的。文件，确保版本的兼容性。
2024-10-28 17:42:23
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原创 ImportError: cannot import name ‘Sequential‘ from ‘keras.models‘
使用虚拟环境可以避免全局环境中的包冲突。这将显示一个树状图，列出所有安装的包及其依赖项，帮助你识别冲突。工具可以帮助你查看包的依赖关系树，识别潜在的包冲突。文件中指定库的版本，以确保它们之间的兼容性。的兼容性矩阵，确保所选版本之间兼容。2.x 中，应该使用以下方式导入。导入可能会导致错误。如果需要使用某个特定版本的。库可能会导致版本冲突。
2024-10-28 17:40:39
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原创 解决 Python 中的 TypeError 错误
TypeError是 Python 抛出的异常之一，表示在操作或函数调用中，参数的类型不符合预期。对不同类型的数据进行数学运算（如字符串与整数相加）。试图调用不支持的方法。使用了错误类型的参数来调用函数。TypeError是 Python 编程中常见的错误之一，通常是由于数据类型不匹配引起的。通过仔细检查操作数的类型、确保类型转换正确，以及遵循函数参数的要求，可以有效地避免和解决这些错误。了解并解决这些常见错误，不仅能提高代码的质量，还能减少调试的时间。
2024-10-28 17:37:12
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原创 Windows 上更新OpenSSL 到 1.1.1
提供了 Windows 版 OpenSSL 安装程序。选择合适的版本（Win64 对应 64 位系统，Win32 对应 32 位系统）。为了确保系统能够识别新的 OpenSSL 版本，需要将其路径添加到环境变量。中提供了一些不同的预编译包选择，可以选择适合的资源下载。点击“新建”，输入 OpenSSL 的安装路径。打开“控制面板” > “系统和安全” > “系统”。点击左侧的“高级系统设置”，然后点击“环境变量”。系列的版本号，说明安装和更新成功。在“系统变量”部分，找到并选择。，然后点击“编辑”。
2024-10-28 11:31:53
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原创 PyTorch搭建神经网络入门教程
在深度学习中，数据是非常重要的。我们将使用 PyTorch 内置的库中的MNIST数据集。这个数据集包含手写数字，适合用来训练图像分类模型。# 定义数据的预处理步骤# 下载并加载训练集和测试集上面的代码中，我们将数据进行了标准化处理，并使用DataLoader将数据分批加载。意味着每次会处理64张图片。我们将使用来定义一个简单的全连接神经网络。这个网络包含输入层、隐藏层和输出层，每层使用线性激活和 ReLU 非线性激活函数。# 定义两层全连接层。
2024-10-18 16:46:31
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原创 vLLM简介
vLLM是一款高性能的LLM推理引擎，它针对大语言模型的推理任务进行了优化，特别适合处理并行性和大规模部署的需求。其设计核心是通过创新的“动态批处理”和“连续缓存”来最大化GPU的利用率，同时减少内存占用与数据传输开销。这些技术突破让vLLM在推理速度和硬件资源消耗之间找到了平衡，使得它成为大规模、多用户并发场景下的一种理想选择。
2024-10-18 16:42:07
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原创 PyTorch 实现自然语言分类
自然语言分类是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、主题分类等领域。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现一个自然语言分类模型，具体任务是基于输入的文本预测其类别。PyTorch 作为一个灵活、功能强大的深度学习框架，广泛应用于各类 NLP 任务。我们将利用 PyTorch 的构建块来实现一个简单的文本分类器，并在一个小型数据集上进行训练。在本项目中，我们将实现一个基于 LSTM（长短期记忆网络）的自然语言分类模型。数据加载与预处理。
2024-10-16 17:29:18
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原创 一文教会你PyTorch 实现人脸识别
人脸识别技术在如今的各类应用场景中发挥着至关重要的作用，如安全监控、身份验证和社交媒体。它是一项利用计算机视觉和深度学习来自动检测并识别图像或视频中的人脸的技术。在本教程中，我们将使用 PyTorch 来实现一个简单的人脸识别系统。PyTorch是一个灵活且易于使用的深度学习框架，广泛应用于研究和工业界。我们将利用 PyTorch 强大的张量计算能力，并结合预训练模型来加速开发，构建一个能够检测并识别图像中人脸的系统。在本项目中，我们将使用MTCNN进行人脸检测，使用。
2024-10-16 17:25:05
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原创 一文教会你如何在 Windows 中配置 Conda 环境
通过本文，你应该已经学会了如何在Windows中安装、配置和管理Conda环境。Conda不仅简化了Python包的管理，还使得在不同项目之间切换变得轻松快捷。掌握这些技能将大大提高你的开发效率和代码的可维护性。希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何问题或需要进一步的指导，请随时留言。
2024-10-14 09:24:40
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原创 一文教会你Linux中配置Conda环境
通过本文，你应该已经学会了如何在Linux系统中安装Conda，以及如何创建、管理Conda环境。Conda的强大功能使得Python开发变得更加便捷和高效。希望这些信息能帮助你在数据科学或软件开发项目中更好地管理你的开发环境。
2024-09-27 14:12:23
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原创 Llama3.2
Meta的Llama 3.2无疑是人工智能领域的一项重大成果，其开放、可定制、多模态和轻量化等特点使其在各种应用场景中展现出巨大的潜力。随着技术的不断迭代和应用场景的拓展，我们有理由相信，未来的AI将更加智能化、人性化，为我们的生活和工作带来更多便利和惊喜。让我们共同期待Llama 3.2在未来的发展中创造更多的可能！
2024-09-27 14:07:51
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原创 LLaMa-Factory入门教程
LLaMa-Factory是一个基于人工智能技术的开源项目，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。它提供了丰富的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。
2024-09-23 09:50:47
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原创 了解Llama-factory
Llama-factory作为大型语言模型微调的创新平台，为开发者和小型企业提供了前所未有的便捷性和灵活性。它不仅降低了LLM微调的技术门槛和成本，还通过高度定制化的能力帮助用户实现了更好的模型性能和应用效果。随着LLMs的不断发展和应用场景的不断拓展，我们有理由相信Llama-factory将在未来发挥更加重要的作用。
2024-09-23 09:48:15
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原创 大模型微调
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大型预训练模型（如BERT、GPT系列等）在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功。这些模型通过在大规模语料库上进行无监督训练，学习到了丰富的语言知识和通用表示能力。然而，在实际应用中，我们往往需要模型针对特定任务或数据集进行更精细的调整，这时大模型微调技术就显得尤为重要。本文将深入探讨大模型微调的基本概念、流程、挑战及应用前景。
2024-09-23 09:45:44
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原创 大模型介绍
大模型通常指的是参数规模极大的深度学习模型，例如近年来流行的GPT系列、BERT、T5等。大模型的崛起得益于硬件计算能力的提升以及大规模数据的可用性，特别是在云计算和分布式计算技术的发展下，这类模型的训练和推理得以实现。下面是关于大模型的详细介绍。随着硬件技术的进步和新的训练方法的出现，大模型的发展前景广阔。广泛的适用性：同一个大模型可以通过微调适应不同的任务，从而节省了为每个任务单独训练模型的时间和资源。持续改进：随着更多数据的引入和模型架构的优化，大模型的性能可以持续提升。
2024-08-27 16:55:36
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原创 深度学习中的PyTorch Tensor详解
PyTorch 中的 Tensor 是深度学习模型的核心数据结构。通过本文，你应该对张量的创建、属性、基本操作以及如何在深度学习中应用有了更深入的了解。在实践中，你会发现 PyTorch 提供了非常丰富的功能，助力你构建和优化神经网络模型。
2024-08-27 16:08:08
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原创 Pytorch 深度学习框架的安装与入门指南
Pytorch 是一个广泛应用于深度学习领域的开源框架，它具有灵活、高效和易于使用的特点。在本文中，我们将从 Pytorch 的安装开始，逐步带领大家走进 Pytorch 的世界，并通过一些简单的示例代码让您快速上手。通过本文，我们介绍了 Pytorch 的安装方法、基本概念以及如何构建简单的神经网络。希望这对您开始 Pytorch 的学习之旅有所帮助。如果您有 CUDA 支持，可以根据 CUDA 版本选择相应的命令进行安装。三、Pytorch 的基本概念。二、Pytorch 的安装。
2024-08-16 16:34:23
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原创 探索深度学习在图像识别领域的创新应用
本文深入探讨了深度学习在图像识别领域的最新进展和创新应用。通过对卷积神经网络（CNN）等模型的研究，分析了其在人脸识别、物体检测和场景理解等方面的卓越表现，并展望了未来深度学习技术在图像识别领域的发展趋势。
2024-07-23 11:30:37
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原创 paddla模型转gguf
在使用ollama配置本地模型时，只支持gguf格式的模型，所以我们首先需要把自己的模型转化为bin格式，本文为paddle，onnx，pytorch格式的模型提供说明，safetensors格式比较简单请参考官方文档，或其它教程。paddle需要在训练结束后将模型保存为onnx格式。
2024-07-11 13:52:59
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原创 hdu物联网硬件实验1 小灯闪烁
学院班级学号姓名日期成绩实验题目配置环境+小灯实验目的硬件原理无关键代码及注释/*Blink*/实验步骤无实验结果正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消思考与反馈无。
2024-07-05 13:48:17
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原创 linux 服务器与本地文件传输
相信有的小伙伴在刚开始接触linux时，不知道如何把文件上传到linux中，本文介绍两种方式供大家使用（推荐使用第二种）使用上述指令，即可实现将制定文件传输到服务器中，其中C…以及/root/…需要换成你自己的路径。165… . . 需要换成服务器的ip地址。2.上传文件3.下载文件总结本文介绍了两种linux与本地文件传输的方法，欢迎大家评论点赞。
2024-07-03 16:04:13
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原创 数据结构作业--校园周游
目前杭州旅游业蒸蒸日上，越来越多的人来我们学校参观，因此本程序设计一个校园周游导航系统为参观者服务。本文为校园周游系统，我自己做了一个见到的校园布局图，可以直接使用，已通过验收。
2024-06-25 15:43:47
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原创 2种Word删除顽固空白页的方法你用到过几种?
你是不是在整理文件的时候，空白页怎么删也删不掉?气人又无从下手的时候只好打印出来扔掉最后一张空白页，这是不是你的操作呢？我们还是把光标对准空白页的第一行，按退格键，或者按Ctrl+Delete键，即可删除哦！这个时候，我们把光标对准表格后面空白页的第一行，之后右键单击找到段落选项，如下。好了，今天就给大家分享到这，你学会了吗？别着急，今天给大家分享两种好用的删除空白页方法。②第二种，文字后接空白页，怎么删除呢？①第一种，当我们的文档里面插入了表格时。这样我们就轻松删除啦。把行距改成，固定值，1磅，确定。
2024-06-25 15:10:35
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大规模语言模型架构与进化历程解析
2024-09-27
约瑟夫环数据结构作业，下载即用
2024-08-02
校园导航，数据结构大作业，通过验收，下载即可运行，包含自己制作的简易地图
2024-08-02
世界经济与中国模式，课程大作业
2024-07-24
互联网法律期末大作业 反垄断法和反不正当竞争法的关系
2024-07-24
马原 ppt 主题为资本主义的本质和危害，马克思主义的解决方案
2024-07-24
paddle2gguf文档
2024-07-15
ck人脸表情分类数据集，共7类
2024-06-25
pyhton实现人脸检测文件，可直接时候用
2024-06-19
计组作业-寄存器堆设计实验
2024-06-19
计组作业-多功能ALU设计
2024-06-19
计算机组成原理作业-超前进位加法器设计
2024-06-19
数据结构思政报告，有需要的可以自行下载
2024-06-19
九一八事变的ppt，本人参观完九一八博物馆之后做的ppt，有类似课题任务的小伙伴可自行下载
2024-06-19
大模型相关介绍，包括大模型概述，llama3结构，微调策略等
2024-06-17
投屏软件，有投屏需求的可以下载
2024-06-13
空空如也
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