过完年了,准备继续

最新推荐文章于 2024-02-21 08:02:49 发布
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分类专栏： 杂项 文章标签： blog 生活
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哎,除了准备继续学习之外

今天看了朋友的BLOG,国外的生活真好玩啊

人与人的差距真大啊! 

2024年Unity 面试题 |五萬字 二佰道| Unity面试题大全，面试题总结【全网最全，收藏一篇足够面试】
努力前行，总会成为自己心中的那道光
02-23 14万+
正所谓 金三银四 ，又到了找工作的大好时机了，不知道大家有没有意向找一份更好的工作呢~ 之前写了很多Unity的学习和实例文章，但是面试题部分还没有一个系统的整理。 那本篇文章就来整理一下Unity中一些常见的面试题，说不准就会面试的时候就会遇到！ 本篇文章会将Unity所有方面的面试资料都融会贯通，绝对是2022年Unity面试领域最实用的文章啦！
热更新方案 HybridCLR 学习教程 |（一）原理及准备工作
努力前行，总会成为自己心中的那道光
04-17 2万+
前面文章介绍了热更新相关的知识，包括使用xLua实现热更新实战等 那本文就来介绍一下 热更新方案 HybridCLR(代号wolong，原huatuo)和基本使用方法。 若是想了解更多关于HybridCLR的东西也可以去 官网 详细查阅。
【本科生科研入门】如何整理个人大学生涯的成果？
陈艺荣
05-04 3101
一位及格的大学生，他首先要学会的便是整理个人的科研生活经历。为此，我以自身的整理文件为例，讲解大学生涯整理。 首先，要学会分类整理。通常可以对我们的经历按照学习和生活分为两大类。在学习类别当中，主要有：科研项目、科研成果、竞赛成果，进一步地，可以把科研成果分为论文和专利。在生活类别当中，可以根据个人实际情况，划分为：个人荣誉、个人职务、活动经历等等。以下展示我根据个人经历划分的结果： 利用wo...
数学建模竞赛赛前准备及资源分享
陈艺荣
09-05 4万+
题主分别参加了2016年全国大学生数学建模竞赛、2017年美国大学生数学建模竞赛、2017年全国大学生数学建模竞赛和2018年美国大学生数学建模大竞赛以及一次学校的校内数学建模比赛——华南理工大学数理大赛。有两次答辩经历。 分别拿了2016年全国大学生数学建模竞赛广东赛区二等奖、2017年美国大学生数学建模竞赛一等奖、2017年全国大学生数学建模竞赛广东赛区一等奖(推荐国二)和2018年美国大学...
高中信息技术编程题目,高中信息技术python题目
www55597的博客
02-21 400
大家好，小编为大家解答高一信息技术python编程的问题。很多人还不知道python编程题经典100例，现在让我们一起来看看吧！
数学建模入门之MATLAB实现人口预测
陈艺荣
11-26 4万+
华南理工大学 陈艺荣 邮箱：eecyryou@mail.scut.edu.cn 人口问题是我国最大社会问题之一，估计人口数量和发展趋势是我们制定一系列相关政策的基础。从人口统计年鉴，可查我国从1990年至2010年人口数据资料如下，试根据表中数据，分析人口增长的规律，并以此预测2011年和2012年的人口数量，然后与实际人口数量做对比，评价模型的优劣，并对我国人口政策提出建...
【数学知识】非线性方程求解的二分法以及牛顿迭代法
陈艺荣
05-06 2122
【数学知识】非线性方程求解的二分法以及牛顿迭代法导入包二分法问题1编程作业牛顿迭代法编程作业 本博客不谈及理论推导，只提供代码实现，关于理论推导，大家可以查看其它博客文章。 导入包 import sys import math import sympy as sp import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inli...
我准备蓝桥杯的这一年
热门推荐
qq_57150526的博客
06-16 4万+
我和蓝桥杯这一年~
带你快速看完9.8分神作《Effective Java》—— 并发篇（工作里的这些坑你都遇到过吗？）
如切如磋，如琢如磨
01-13 9562
???? Java学习：Java从入门到精通总结 ???? Spring系列推荐：Spring源码解析 ???? 最近更新：2021年12月16日 ???? 个人简介：通信工程本硕????、阿里新晋猿同学????。我的故事充满机遇、挑战与翻盘，欢迎关注作者来共饮一杯鸡汤 ???? 点赞 ???? 收藏 ⭐留言 ???? 都是我最大的动力！ 豆瓣评分9.8的图书《Effective Java》，是当今世界顶尖高手Josh Bloch的著作，在我之前的文章里我也提到过，编程就像练武，既需要外在的武功招
09 使用Vue+el-form+form-validate实现管理端登录接口联调前准备工作实战
xingyu_qie的专栏
03-31 3352
这是《Vue + SpringBoot前后端分离项目实战》专栏的第7篇博客，感谢你能从成千上万篇博客中打开这一篇，和我一起学习前端开发实战知识，让我们一起开始吧。
应聘客户端主程需做哪些准备
海洋个人博客
12-12 2890
上一篇博客给读者介绍了关于应聘引擎程序或者资深引擎需要做的准备工作，本篇博客给哪些想应聘客户端主程的开发者提供一些建议。客户端主程市场需求也是非常大的，我本人以前也应聘过客户端主程，也招聘过客户端主程，下面将一些心得分享给读者，以供参考。 项目要求 客户端主程就是要对整个项目负责，对主程的要求就比较多，比较杂了，因为他关乎整个项目的成功与失败，所以必须要谨慎对待。项目也分很多种类，比如MMOR...
Ubuntu中的conda常用命令记录
陈艺荣
11-03 6674
Conda常用命令记录 华南理工大学 陈艺荣 邮箱：eecyryou@mail.scut.edu.cn 说明：以下命令均是在Linux环境中，而不是在Windows环境中执行。因此，本文适用于那些使用Linux操作系统的程序员参考。 获取版本号： conda --version 或： conda -V 获取帮助： conda--help 或 co...
深度学习编程入门之远程使用服务器的jupyter notebook
陈艺荣
12-03 1387
华南理工大学 陈艺荣 邮箱：eecyryou@mail.scut.edu.cn 说明：以下命令均通过远程登录服务器工具运行。本篇博客适用于那些已经使用过jupyter notebook的同学，尤其适用于希望远程访问jupyter notebook的同学。尤其是遇到“404 GET /static/components/bootstrap/fonts/glyphicons-h...
程序员的电脑文件管理技巧
陈艺荣
09-09 2万+
华南理工大学 陈艺荣 邮箱：eecyryou@mail.scut.edu.cn 对于程序员来说，一个舒适的电脑环境是十分重要的。本文旨在为刚进入编程的技术人员提供一个电脑文件管理方案，适用于大学新生、新晋工程师。 一、大分类 建议将磁盘分为4到5个盘。C盘不建议放置文件(作为系统盘，保证足够内存)、D盘建议专门用来作为软件安装的位置、E盘建议作为工作和代码...
【项目申报】科研项目申报的一些细节经验
陈艺荣
07-24 4765
科研项目申报的一些细节经验科研项目申报的几个阶段整理申报人员材料撰写可行性报告填写申报系统打印材料并盖单位公章 写本文的初衷是我在参加实验室的项目申报、系统填写、可行性报告编写、材料打印过程中遇到不少问题，通过解决这些问题，我们在项目申报过程中必定更加愉悦和轻松！ 科研项目申报的几个阶段 1、整理申报人员材料 2、撰写可行性报告 3、填写申报系统 4、打印材料并盖单位公章 整理申报人员材料 由于参...
莎士比亚十四行诗第七首
云海唯C的专栏
07-26 1886
 看，当普照万物的太阳从东方 抬起了火红的头，下界的眼睛 都对他初升的景象表示敬仰， 用目光来恭候他神圣的驾临； 然后他既登上了苍穹的极峰， 像精力饱满的壮年，雄姿英发， 万民的眼睛依旧膜拜他的峥嵘， 紧紧追随着他那疾驰的金驾。 但当他，像耄年拖着尘倦的车轮， 从绝顶颤巍巍地离开了白天， 众目便一齐从他下沉的足印 移开它们那原来恭顺的视线。 　　同样，你的灿烂的日中一消逝， 　　你就会悄悄死去，如
莎士比亚十四行诗第六七首
云海唯C的专栏
07-14 1535
为什么我的诗那么缺新光彩， 赶不上现代善变多姿的风尚？ 为什么我不学时人旁征博采 那竞奇斗艳，穷妍极巧的新腔？ 为什么我写的始终别无二致， 寓情思旨趣于一些老调陈言， 几乎每一句都说出我的名字， 透露它们的身世，它们的来源？ 哦，须知道，我爱呵，我只把你描， 你和爱情就是我唯一的主题； 推陈出新是我的无上的诀窍， 我把开支过的，不断重新开支： 　　因为，正如太阳天天新天天旧， 　　我的爱把说过的事
在东莞比较忙
云海唯C的专栏
09-07 1286
 无论怎么样，还是往前闯。不管以后会怎么样，凡事都要努力去做才行。
要去东莞培训了
云海唯C的专栏
08-06 1229
我的天哪～东莞好远啊，就为了个传说中的dotnet，也不知道到底有没三个月现在正是夏天，三个月后11月6号也就立冬了，晕我能不能活着回苏州？请看下集：神秘的三个月培训~!~
deepseek模型部署完怎么训练
最新发布
02-19
### 如何对已部署的 DeepSeek 模型进行训练 对于已经在本地环境中成功部署的 DeepSeek 模型，进一步对其进行训练涉及几个重要方面。这不仅包括重新加载模型以便于继续训练，还涉及到调整超参数、数据集准备以及可能需要修改的部分代码逻辑。 #### 加载已有模型用于再训练 当打算在一个已经部署好的DeepSeek模型上执行新的训练任务时，首先要做的是正确加载这个预训练过的模型实例。通常情况下，这是通过调用框架特定的方法来完成的，在DeepSeek环境下可以利用`load_model()`函数读取保存下来的模型文件[^1]： ```python from deepseek import load_model, compile_model # 假设 'model_path' 是存储模型的位置路径 model = load_model(model_path) ``` #### 编译模型 一旦模型被成功加载进来之后，下一步就是对其进行编译操作。此过程指定了损失函数(loss function)，优化器(optimizer)以及其他必要的度量标准(metrics)。这些设置会直接影响到后续训练的效果和效率： ```python compile_model( model, loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'] ) ``` #### 准备新数据集 有效的训练离不开高质量的数据支持。因此，在启动新一轮迭代之前，确保有一个适当标注的新数据集合是非常重要的。这部分工作主要包括收集样本、清理异常值、增强图像特征(如果是CV项目的话)等前置处理措施[^2]。 #### 启动训练过程 最后一步则是实际开启训练环节。这里可以通过fit方法向模型传递输入数据X_train及其对应的标签y_train来进行拟合计算。值得注意的是，如果计划采用更复杂的训练策略比如迁移学习，则还需要额外考虑冻结某些层权重等问题[^3]： ```python history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` 上述代码片段展示了如何基于现有基础上更新一个已经被部署至生产环境中的DeepSeek模型。当然具体实施细节可能会因应用场景的不同而有所差异，但总体思路大致如此[^4]。
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