DataWhale 夏令营之讯飞比赛

原创 已于 2025-07-27 23:52:16 修改 · 194 阅读 · 0 ·
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于 2025-07-27 23:51:44 首次发布

DataWhale 夏令营之讯飞比赛

内容

Task2: 对 Task1 的模型进行微调使其进一步获得查询列车信息的能力

  • 数据集：DW 提供的 xlsx 文件，利用pandas 进行读取
  • 提示词：利用 python 脚本填充提示词模板，形成问题
  • 模型蒸馏： 调用 API，运用强大的模型获取答案，将 qa 对形成 json 文件用于微调
  • 在平台上进行操作即可
  • 得分：依旧是 50 奇怪。。。
m0_46356780
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Datawhale夏令营之语音识别
m0_73412433的博客
08-10 474
本文介绍了语音合成比赛的经验总结。通过魔搭平台解决了算力不足问题，处理了文件夹创建异常，最终获得33.87分成绩。针对赛事要求，提出了基于ChatGPT的优化方案：包括预处理特殊字符、处理采样率差异、优化温度参数(0.3)、语速控制(1.1)、风格权重(0.8)等关键参数调整，并建议使用虚拟环境避免依赖冲突。这些优化显著提升了语音自然度、清晰度和风格迁移效果，为提升AI语音技术的欺骗能力提供了实践参考。
2024 Datawhale 夏令营 零基础入门大模型技术竞赛 Task1 + Task2
2301_82132670的博客
07-02 1590
AI夏令营 #Datawhale #夏令营记录自己参加 Datawhale 夏令营期间的学习心得，欢迎交流讨论这一版笔记主要是对 Baseline 跑通过程的记录、代码初步分析；直播讲解的观后心得。
大一小白参加DataWhale夏令营纪实 #DataWhale AI 夏令营
Nakkhon的博客
07-28 1774
#DataWhale AI 夏令营
Datawhale AI 夏令营
qjcjcq的博客
07-14 709
在一开始，因为对于这一方面的了解十分有限（可以说是玩完完全全的小白），我便跟着Datawhale的飞书指引跑了一遍baseline，虽然很快地得到了一个submit，但是说实话，根本没有搞明白发生了什么。虽然依旧有点懵（因为之前对于这一方面只有非常粗浅地认识，一下子出现的许多专有名词让我理解起来有些许的困难），但是这并不是问题，之后的时间可以慢慢地进行学习。总的来说，Task 1的学习为我打开了一扇新世界大门，有着许多新的知识等待着我去了解，期待着下一部分的学习。（虽然在代码里的解析其实已经很详细了）
Datawhale夏令营2024-分子预测赛学习笔记
Yixuanxia的博客
07-07 1934
在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）技术在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例，它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成，靶向降解目标蛋白质。本次大赛聚焦于运用先进的人工智能算法预测其降解效能，旨在激发参赛者创新思维，推动AI技术与化学生物学的深度融合，进一步提升药物研发效率与成功率，为人类健康事业贡献智慧力量。
Datawhale夏令营机器学习
2201_75956817的博客
07-07 1041
ai夏令营#Datawhale。
Datawhale AI夏令营2024 Task3
m0_46680352的博客
07-04 1234
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
Datawhale AI夏令营task2.1打卡
eulerrrr的博客
07-15 240
本文总结了模型优化过程：从baseline2.1的0.58分开始，通过调整提示词和聚焦UDMAP字段解析，baseline2.2提升至0.63775；baseline2.3通过did聚合和特征筛选达到0.63804。结果表明当前优化方法效果有限，未来需重点学习特征工程、时间特征解析、交叉验证等技术才能真正提升模型性能。
Datawhale AI夏令营Datawhale AI夏令营
2302_81574439的博客
07-14 285
【代码】Datawhale AI夏令营Datawhale AI夏令营。
#Datawhale夏令营笔记（手写版）
07-31
由于一些直播内容还听不懂，所以先自行恶补了一些神经网络的相关知识点，这是写的笔记
从零入门AI for Science（AI+化学）#Datawhale夏令营
07-25
从零入门AI for Science（AI+化学）#Datawhale夏令营
【Datawhale AI 夏令营第三期学习笔记Taks1】 跑通baseline #Datawhale AI 夏令营
07-28
【Datawhale AI 夏令营第三期学习笔记Taks1】 跑通baseline #Datawhale AI 夏令营
安卓推理APP(多种模型，支持云端数据)
01-07
本工程在ncnn-android-yolov8（GitHub开源项目）基础上进行了部分功能的封装，算法支持检测、分割、跟踪、人链、关键点等，功能支持本地图片、视频、本机摄像头调取以及局域网相机RTSP流获取。Release发版，可直接安装到手机，仅支持安卓。
基于Ultralytics YOLOv8模型的基础目标检测实现.zip
01-07
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【C4D实用脚本】清除删除了面的选择tag和材质tag及材质
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清除没有存储面的选择tag和材质tag及材质(c4d2024)
MATLAB的数据建模PDF
01-07
本章主要学习数据挖掘和建模的一些基本方法和相关的MATLAB命令，包括插值，拟合，回归分析，函数逼近等。 6.1多项式 在MATLAB中，多项式是利用一个行向量来表示的，它的系数是按照降序方式排列例如，多项式pl(x)=x+21x2+20x可以表示为: 的， P1=[1 21 20 0] 常数项为0 6.1.1多项式的求值、求根和部分分式展开 1.多项式求值 函数polyval可以用来计算多项式在给定变量时的值，是按数组运算规则进行计算的。语法: polyval(p,s)说明:p为多项式,s为给定矩阵。 [例6.1]计算pl(x)=x+21x2+20x多项式的值。 >>P1=[1 21 20 0];%计算x=2时多项式的值
含氢气氨气综合能源系统优化调度研究(Matlab代码实现）
最新发布
01-07
含氢气氨气综合能源系统优化调度研究(Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含氢气氨气的综合能源系统优化调度展开研究，重点利用Matlab代码实现系统建模与优化算法应用，涵盖能源生产、转换、存储与调度等环节。研究整合了氢能、氨能与其他可再生能源的协同运行机制，结合需求响应、电能交互等因素，构建多主体参与的优化调度模型，并通过智能优化算法求解，旨在提高综合能源系统的运行效率、经济性和低碳水平。文中还提供了丰富的Matlab仿真案例与代码资源，便于复现和进一步研究。; 适合人群：具备一定能源系统、电力系统或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员，熟悉Matlab编程与基本优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统（IES）的建模与仿真研究；②学习含氢能、氨能等新型能源的调度优化方法；③掌握Matlab在能源系统优化中的实际应用，包括模型构建、算法实现与结果分析；④支撑学术论文复现、课题研究或工程项目设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注模型构建逻辑与优化算法实现细节，同时可参考链接中的完整资源以获取更多案例支持。
单片机智能健康监护仪研究.zip
01-07
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 QueueForMcu 基于单片机实现的队列功能模块，主要用于8位、16位、32位非运行RTOS的单片机应用，兼容大多数单片机平台。 开源代码：https://.com/xiaoxinpro/QueueForMcu 一、特性 动态创建队列对象 动态设置队列数据缓冲区 静态指定队列元素数据长度 采用值传递的方式保存队列数据 二、快速使用 三、配置说明 目前QueueForMcu只有一个静态配置项，具体如下： 在文件 中有一个宏定义 用于指定队列元素的数据长度，默认是 ，可以根据需要更改为其他数据类型。 四、数据结构 队列的数据结构为 用于保存队列的状态，源码如下： 其中 为配置项中自定义的数据类型。 五、创建队列 1、创建队列缓存 由于我们采用值传递的方式保存队列数据，因此我们在创建队列前要手动创建一个队列缓存区，用于存放队列数据。 以上代码即创建一个大小为 的队列缓存区。 2、创建队列结构 接下来使用 创建队列结构，用于保存队列的状态： 3、初始化队列 准备好队列缓存和队列结构后调用 函数来创建队列，该函数原型如下： 参数说明： 参考代码： 六、压入队列 1、单数据压入 将数据压入队列尾部使用 函数，该函数原型如下： 参数说明： 返回值说明： 该函数会返回一个 枚举数据类型，返回值会根据队列状态返回以下几个值： 参考代码： 2、多数据压入 若需要将多个数据（数组）压入队列可以使用 函数，原理上循环调用 函数来实现的，函数原型如下： 参数说明： 当数组长度大于队列剩余长度时，数组多余的数据将被忽略。 返回值说明： 该函数将返回实际被压入到队列中的数据长度。 当队列中的剩余长度富余...
基于YOL的小麦叶片病害智能检测系统.zip
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Datawhale AI夏令营
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Datawhale AI夏令营是由国内AI领域最大的开源学习组织Datawhale发起的一项暑期学习活动，旨在帮助在校大学生和在职工作者深入学习和掌握AI技术，并将其应用于实际的学习和工作中[^1]。该夏令营不仅为参与者提供了...
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