Science prince的博客

Chat Model Name：如果是 DeepSeek R1 的话，则为 deepseek-ai/DeepSeek-R1。Token context window：DeepSeek R1 上下文长度最大为 64k，所以这里直接写 65536，更多也是没有问题的。硅基流动提供全部的deepseek模型的API。Max Tokens：查看自己的RPM值和TPM值后填写，一般来讲随便写就行。✨ 更重要的是，还能体验图像生成、视频生成等酷炫功能哦！🚀 硅基流动，同样的性能，更快的响应速度！进入软件界面后，选择。

本文介绍了搭建Java机器学习环境的方法，通过一个简单的案例带您了解Java机器学习的过程。Java 长期以来在性能、可扩展性和稳定性方面的优势，使其成为开发 AI 驱动应用程序的理想选择，能够满足 AI 解决方案所需的计算效率和企业级可靠性。因此它的前景较为明朗，是一片有待开发的广阔蓝海。

文章介绍了20个常用的deepseek提示词，带你高效玩转deepseek

其中，您可以通过将 stream 设置为 true 来使用流式输出（一个字一个字地输出），默认为False（一次性输出全文）在官方给出的这个代码框架下，R1和流式输出二者不可得兼。在输出最终回答之前，模型会先输出一段思维链内容，以提升最终答案的准确性。API，即服务端不记录用户请求的上下文，用户在每次请求时，需将之前所有对话历史拼接好后，传递给对话 API。硅基流动提供全部的deepseek模型的API。如果想要流式输出，请参考后文代码。在每一轮对话过程中，模型会输出思维链内容。同样使用chatbox。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种有效的模型压缩技术，通过将“教师”模型的知识迁移到“学生”模型中，可以在保持甚至提升性能的同时，显著减小模型的体积并降低计算成本。知识蒸馏是一种有效的模型压缩和性能提升方法。通过将教师模型的知识迁移到学生模型，可以在保持甚至超越原模型性能的前提下，显著减少模型的大小和计算成本。

YOLO v1：2016年提出，开创性地将目标检测转换为回归问题。使用一个卷积神经网络预测边界框和类别概率。YOLO90YOLO104：通过在COCO数据集上预训练，分别获得了90%和104mAP的性能提升。YOLOv3：引入了更深的Darknet-53骨干网络，并采用多尺度预测机制，显著提升了检测精度。YOLOv4：提出了CSPDarknet53 backbone、PANet neck等改进模块，并引入了CIoU损失函数，进一步提升性能和速度。YOLOv5。

计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何让计算机“看”并理解图像或视频的科学。随着技术的发展，计算机视觉在多个领域得到了广泛应用，如医学影像分析、安防监控、自动驾驶等。本文将介绍几种常见的计算机视觉算法，并提供Python代码案例。计算机视觉的目标是使计算机能够像人类一样从图像或视频中获取信息并进行理解。与人类视觉不同，计算机视觉需要依赖于算法和计算能力来实现这一目标。通过以上介绍，我们可以看到计算机视觉技术在图像处理和目标检测等方面的应用已经非常广泛。

总结从简单的梯度下降到现代的各种自适应优化算法，深度学习优化技术的发展极大地推动了人工智能的进步。不同优化算法有其各自的优缺点，在实际应用中需要根据具体任务和数据特点进行选择。展望随着计算能力的提升和新问题的出现，优化算法的研究将会继续深入。未来可能会涌现出更多高效、智能的优化方法，为深度学习的发展提供强有力的支持。

手把手教你安装/更新cuda，全程无ai，内容都是自己实际操作过的，请放心食用前几天在更新cuda时发现搜到的结果良莠不齐，因此决定自己记录一下更新全过程，遂发博客，望周知。

这篇文章主要介绍了DeepSeek线上工具因网络攻击导致卡顿的问题，并推荐通过线下部署或API调用来解决这一问题。线下部署不仅运行流畅，还能避开一些被限制使用的关键词。文章详细讲解了如何快速下载并运行模型，以及如何解决GPU不被调用的常见问题。此外，还提供了通过Python代码调用DeepSeek API的方法，帮助读者更好地理解和使用该工具。

今天在安装TensorFlow的时候，我在网上看到的所有教程，都是直接输入pip install……（可能只有百分之一的文章不是这样整的）。首先打开anaconda，在其中创建一个虚拟环境，Python版本可以自选。在这里，我用的是Python3.10的版本。当然这个方法并不是不可以，这个方法只有在你不用虚拟环境的时候可以生效。这里的指定位置就是你虚拟环境中Python库的位置，都是。破除了这个坑点，就可以顺利地安装TensorFlow了。这时需要找到一个.keras文件夹。

手把手教你安装/更新cuda，全程无ai，内容都是自己实际操作过的，请放心食用下载下来是一个安装包，将其解压，打开文件夹，你能看到如下三个文件夹（bin、include、lib）还有一个文件，把这些全部复制到cuda的安装路径`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3`，替换即可。到此，cuda的安装工作基本完成，接下来就是收尾了。## 测试一下重复开头的命令行，这里显示已经成功地更新到了12.3的版本

本篇博文中，我们通过图像分类、目标检测和情感分析这三个实际项目示例，详细介绍了如何使用PyTorch解决不同领域的问题。通过数据集准备、模型构建、训练和评估等步骤，我们深入探讨了每个任务的具体实现过程。希望这些示例能够帮助读者更好地理解和运用PyTorch进行实际项目开发。

在本文中，我们介绍了PyTorch中一些常用的模型优化技术，包括模型剪枝、模型量化和混合精度训练。这些技术可以帮助我们在不损失模型性能的情况下，显著提高模型的性能和效率，从而适应于不同的应用场景。当然，这些技术的应用需要根据具体情况进行调整和优化，以达到最佳的效果。无论是在边缘设备上还是在大规模服务器集群中，优化模型的性能和效率都是一个持续的挑战。PyTorch提供了丰富的工具和库，使我们能够更加灵活地探索和实验不同的优化方法，从而为深度学习模型的未来发展打下坚实的基础。

未来，随着深度学习领域的不断发展，我们可以期待更多的解释性工具和技术的涌现，为模型的解释提供更多可能性。了解每个特征对于模型预测的重要性可以帮助我们剖析模型的决策过程。上述代码中，我们通过扰动输入数据中的每个特征，计算模型对应输出的变化，从而评估每个特征对于模型预测的影响。希望本篇博文能够帮助读者更深入地理解PyTorch中的模型解释性和可解释性技术，为解释深度学习模型的决策过程和预测结果提供有益的指导。梯度可视化是一种常用的解释模型的方法，它允许我们理解模型的决策是如何基于输入数据进行的。

本文详细介绍了如何将训练好的PyTorch模型部署到生产环境中。我们首先将模型转换为ONNX格式，以便在不同的环境中使用。然后，我们使用TensorRT对模型进行了加速优化，以获得更快的推断速度。最后，我们使用TorchServe搭建了一个模型服务器，使得模型在生产环境中可以提供预测服务。通过这些步骤，我们可以将深度学习模型从训练到生产的整个过程串联起来，实现真正的业务应用。希望本文对于正在探索模型部署的读者们有所帮助。

TensorRT（Tensor Runtime）是由NVIDIA开发的一个用于深度学习推理（inference）优化的库，它可以在NVIDIA的GPU上加速神经网络模型的推理过程，从而提高模型的性能和效率。安装完成后，需要将CUDA的安装路径添加到系统环境变量中，以便系统能够找到CUDA的库文件。根据你安装的CUDA版本，将CUDNN的库文件复制到CUDA的安装目录中。要使用TensorRT，首先需要安装NVIDIA的CUDA和cuDNN库，并根据NVIDIA官方文档安装TensorRT。

分布式训练是指将训练过程分散到多个计算设备上，以提高训练速度和性能。在PyTorch中，分布式训练可以通过和等模块来实现。这些模块提供了不同的并行策略，适用于不同规模的训练任务。本篇博文介绍了如何使用PyTorch进行分布式训练，包括多GPU训练、数据并行和模型并行的实现方法。多GPU训练适用于简单的模型并行计算，数据并行适用于大型数据集，而模型并行则适用于大型模型。通过灵活选择适合任务的并行策略，可以在更短的时间内训练出更强大的深度学习模型。

损失函数是深度学习中模型优化的核心。PyTorch允许用户自定义损失函数，以满足特定任务的需求。下面以一个简单的例子来说明如何自定义损失函数。在这个例子中，我们继承了nn.Module，然后在forward方法中计算了均方误差和惩罚项，并将它们结合起来作为自定义损失函数的输出。这样，我们就能够根据任务需求，设计出适用的损失函数。示例扩充：假设我们的任务是目标检测，需要同时考虑分类损失和边界框回归损失。这个示例中，我们考虑了分类损失和边界框回归损失，并通过调整alpha和beta来平衡两者的重要性。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，其目标是让智能体（Agent）通过与环境的交互，学习如何做出正确的决策以最大化累积奖励。相较于监督学习和无监督学习，强化学习具有更强的适应性，因为它没有标记的数据，而是通过奖励信号来引导学习。本文将介绍强化学习的基本概念，马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）作为强化学习的数学框架，并探讨两种常见的强化学习算法：Q-learning和策略梯度方法。

PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持序列到序列模型的构建和训练。序列到序列模型是一类强大的深度学习模型，用于处理输入和输出都是序列的任务。本文将详细介绍序列到序列模型的应用场景和工作原理，并演示如何使用PyTorch实现机器翻译和聊天机器人。本文详细介绍了PyTorch中序列到序列模型的工作原理，并演示了如何使用PyTorch实现机器翻译和聊天机器人模型。序列到序列模型在NLP任务中表现优秀，并且可以通过引入注意力机制等改进来进一步提升性能。

本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理、生成器和判别器的训练过程，并提供了一个基于PyTorch的简单实现。GAN作为一种强大的生成模型，已经在图像生成、风格转换等多个领域取得了显著的成功。然而，GAN的训练也面临着一些挑战，如训练不稳定、模式崩溃等问题，需要通过更多的技巧和改进来解决。希望本文对于你理解和应用GAN有所帮助！

迁移学习是指利用已经训练好的模型（通常是在大规模数据上进行训练的模型）的知识来解决新的任务。通常情况下，我们会将预训练模型的权重作为新模型的初始权重，然后针对新任务对模型进行微调。这样做的好处在于，预训练模型已经学习到了通用的特征，可以作为新任务的良好初始近似，从而加速收敛并提高性能。

本篇博文介绍了PyTorch中循环神经网络（RNN）的概念和工作原理，以及常见的RNN变体LSTM和GRU。这些RNN的变体通过门控机制解决了传统RNN的梯度消失和长序列建模问题，并在深度学习任务中取得了显著的成果。在PyTorch中，你可以很容易地实现和使用这些RNN模型，从而应用于各种序列数据的处理任务。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够有效地提取图像特征并实现高准确率的图像分类、目标检测和语义分割等任务。本文将详细介绍CNN的原理，并演示如何使用PyTorch实现一个简单的CNN模型。

接下来，我们需要定义训练循环。在每个训练迭代中，我们将输入数据传递给模型，并计算损失函数。然后使用优化算法来更新模型的参数。

在PyTorch中，可以通过创建一个继承自nn.Module的类来定义网络结构。这个类通常包含网络的各个层和操作。

PyTorch的自动求导机制使得深度学习的训练过程变得更加简单和高效。我们可以通过设置requires_grad=True来启用梯度计算，然后使用backward()方法执行反向传播，计算所有参数的梯度。同时，PyTorch提供了各种优化器，如SGD、Adam等，方便我们更新模型的参数。希望本文能帮助你理解PyTorch的自动求导机制以及相关的概念，为深度学习的实践提供指导和帮助。

首先，需要将数据进行预处理，使其符合模型的输入要求。在每个epoch结束时，计算模型的性能指标（如准确率），并根据优化器更新模型参数。在本篇文章中，我们将深入探讨PyTorch深度学习中的神经网络和模型训练过程。接着，我们将介绍神经网络和模型训练的相关理论背景，以及在PyTorch中进行实际操作的过程。神经网络的训练过程是通过调整网络中的权重和偏置来实现的，以使网络的输出能够正确地预测真实结果。本文的目标是帮助读者理解神经网络和模型训练的基本概念，掌握在PyTorch中构建和训练神经网络的方法。

在PyTorch中，张量是一个多维数组，其元素类型可以是整数、浮点数或布尔值等。张量的维度称为秩（rank），也可以称为阶数（order）。例如，一个二维数组可以看作是一个秩为2的张量。PyTorch支持的张量类型包括CPU张量（使用CPU进行计算）和GPU张量（使用CUDA进行计算）。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，被广泛应用于研究和工业界的实际应用中。PyTorch生态系统提供了许多有用的工具和库，用于简化和加速深度学习任务的开发过程。本文将介绍PyTorch生态系统中的一些重要组成部分，包括TorchVision、TorchText、TorchAudio等，并讨论如何将它们与PyTorch结合使用。

PyTorch提供了丰富的文本处理工具和预训练模型，如torchtext和transformers库，使得构建和训练NLP模型变得更加高效和简单。此外，PyTorch提供了丰富的可视化工具，如TensorBoardX和Visdom，用于实时监控和可视化训练过程，帮助开发者更好地理解模型的行为。PyTorch提供了方便的接口和工具，使得迁移学习变得简单和灵活。此外，PyTorch也提供了轻量级的模型导出和部署工具，如TorchScript和TorchServe，使得将训练好的模型部署到生产环境变得更加容易。

PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要用于深度学习。它提供了一个动态的计算图，具有强大的自动微分功能，可用于训练神经网络。PyTorch由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发并维护，其灵活且高效的特性使其在学术界和工业界都得到了广泛的应用。通过本文，您了解了PyTorch的背景和概述，并学会了如何安装PyTorch。PyTorch的灵活性和高效性使其成为深度学习领域的重要工具之一。无论是在学术研究还是工业应用中，PyTorch都有着广泛的应用场景。

在之前的部份，我们讨论了图形卷积网络的理论，用两个方法之一来决定用在图形上的卷积，也我们现在能够用来决定我们的光谱图形卷积网络。我们定义了一个图形光谱层，比如我们叫它为hlh^lhl，这个下一层的激活值是这样：hl+1=η(wl∗hl),h^{l+1}=\eta(w^l*h^l),hl+1=η(wl∗hl),这里的η\etaη代表一个非线性激活和wlw^lwl代表一个空间性的过滤器。这个方程的右侧是等于η（w^l（Δ）hl）\eta（\hat{w}^l（\Delta）h^l）η（w^l（Δ）hl），这里

考虑一个1024 x 1024像素的图像。该图像可以看作是1,000,000维空间中的一个点。每个维度使用10个样本将生成101000000101000000个图像，这是非常多的。卷积神经网络具有强大的功能，可以很好地提取高维图像数据的表示，例如本示例。维度（图片） =106{10}^{6}106每个维度取N = 10个样本 -->101000000101000000点Fig. 1: 图1：卷积神经网络提取高维图像数据的表示形式。*图G由以下项定义：顶点 V。

Ubuntu 常见VSCode配置问题解答

集合vectx1vectx1​到vectxtvectxt​通过编码器输入。使用自我注意和更多块，获得输出表示lbracevecthtextEncrbracei1tlbracevecthtextEncrbracei1t​，该输出表示被馈送到解码器。在对其施加自注意力之后，进行交叉注意力。在此块中，查询与目标语言vec。

在大量数据上的训练模型优于对语言结构进行显式建模。从偏差方差的角度来看，变形金刚是低偏差（非常具有表现力）模型。向这些模型提供大量文本要比对语言结构进行显式建模（高偏差）更好。架构应通过瓶颈压缩序列-通过预测未标记文本中的单词，模型可以学到很多关于语言的知识。事实证明，这是一个很好的无监督学习目标。这样就可以轻松微调特定任务-双向上下文至关重要。

我们用"Add&Norm"来连接不同的子层(在transformer里, 我们通常用层来表示transformer模块堆叠的数量, 每个模块里存在一些子层). "Add"表示一个残差连接(详见He et al.的Deep Residual Learning for Image Recognition). 这些残差连接可以减轻梯度消失的影响. "Norm"代表层标准化(Layer Normalization).对于之前的词, 我们同时计算一个叫做**values(v)**的值, 它表示了这些词的内容信息.

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