在深度学习的世界中，训练技巧的重要性不言而喻。进阶训练技巧，包括损失函数、学习率、模型微调和半精度训练，更是对提升模型性能和准确率有着关键作用。下面我们将对这些技巧进行详细的探讨。一、损失函数（Loss Function）损失函数，或者叫作目标函数，是用来衡量模型预测输出和真实输出之间的差异。一个优秀的损失函数应该能准确反映出预测输出和真实输出之间的差异，并且优化过程中能找到使损失最小的模型参数。
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2023-09-14 11:13:38
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Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法，它们具有统一/一致的接口，用于拟合，预测准确度等。注意：我们不会详细介绍算法的工作原理，因为我们只想了解它的实现。现在，请考虑以下示例：# load the iris dataset as an example
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
# store the
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2023-06-30 15:29:34
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一、目的 1、 熟悉Python的工作环境和主要功能； 2、 掌握Python的基本语法规则； 3、 掌握Python基本数据类型的概念和使用。 4、 掌握Python标准库的引用和操作方法； 5、 掌握字符串的建立、基本操作和格式化输出方法；二、内容1、将复数2.3×103-1.34×10-3j赋值给变量A，并分别提取A的实部和虚部。&
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2023-07-03 10:33:14
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早在2018年底，FAIR的研究人员就发布了一篇名为《Rethinking ImageNet Pre-training》的论文 ，这篇论文随后发表在ICCV2019。该论文提出了一些关于预训练的非常有趣的结论。近期，谷歌大脑的研究团队对这个概念进行了扩展，
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2020-07-19 18:57:49
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主要内容是函数与Lambda表达式。一、函数1、函数的定义1. 函数以 def 关键词开头，后接函数名和圆括号()。2. 函数执行的代码以冒号起始，并且缩进。3. return [表达式] 结束函数，选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None 。2、函数的调用3、函数文档4、函数参数Python 的函数具有非常灵活多样的参数形态，既可以实现简单的调用，又可以传入非常复
起由：前一阵子想要刷一刷国二Python的题库，千方百计找到题库之后，打开一个个word文档，发现一题一题阅读很麻烦，而且答案就在题目的下面，阅读题目的时候想自己做出题目却又总能不经意看到答案，甚烦！遂开始敲代码，我要一题一题做，还不能看见答案。着手：word文档是这样的：观察word内容，每道题目的题目内容和题目答案都是一样的格式，包括缩进、字体等等，那么就可以使用Python对文件的读操作，浏
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2023-08-28 15:19:19
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【深度学习入门教程】手写数字项目实现-2.Python模型训练4. Python基于Pytorch框架实现模型训练4.1 训练环境4.2 定义数据加载器4.3 定义网络（net,py）4.4 定义训练器(trainer.py)4.5 模型训练（main_MNIST.py） 该项目所用到的源码以及所有源码均在GitHub以及Gitee上面开源，下载方式： GitHub:
git clone
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2023-10-19 22:50:58
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【问题描述】毕业设计遇到一个问题：对多种气体回归。为了简化代码，数据导入已经封装成函数，只是需要手动修改气体种类，但每种气体都要单独训练一次，懒得每次训练完从床上爬起来改俩参数重新训练！！【尝试】程序里设置 for 循环，遍历多种气体——会爆内存（训练到第二个模型时电脑就开始卡，每步训练时间很长）【解决方案】使用 argparse 模块和 os.system() 方法第一步丨调用 'argpars
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2023-06-30 19:36:59
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文章目录前言一、python基础练习题目二、实验结果与分析1.题目分析2.代码如下三、结果分析与预测四、实验总结1.出现的问题2.知识点总结:1. 列表(List):2. Range()函数用法:3. Random()函数:3.个人总结: 前言记录自己的一些学习之路一、python基础练习题目题目一 有红、黄、绿三种颜色的球，其中红球 3 个， 黄球 3 个，绿球 6 个。先将这 12 个球混合
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2023-12-15 17:59:54
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学习编程虽然对有些人来说是件乐事，但是对大多数人来说仍然是一件比较枯燥困难的事情。当然，面临这样困惑的人并不是你一个。于是就出现了许多通过游戏来教你编程的平台，寓教于乐，让你快乐学习编程。今天我们就给大家分享这其中的4个：1.CodinGamewww.codingame.com 这是一个对 AI 机器人进行编程，然后由它来解决各种问题的有趣游戏。支持各种编程语言2.Code Com
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2023-06-29 14:53:43
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在深度学习和人工智能领域，预训练模型是一种经过大量数据训练的模型，可以用于各种不同的任务。这些预训练模型可以在云端或开源软件库中找到，它们已经经过优化和调整，可以在各种不同的应用中使用。采用预训练模型来训练新的模型是一种非常有效的方法，可以节省时间和计算资源，提高模型的准确性和性能。采用预训练模型的优势在于，它们已经过大量的数据训练，因此可以提供相对准确的初始权重。这可以避免在训练新模型时出现梯度
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2023-12-07 10:40:46
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大家都知道艺赛旗的 RPA 依赖于 python 语言。因此我们可以掌握一些技巧，可尽量提高 Python 程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。 使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的
LoadRunner性能测试实战训练营课程从基础到真实项目实战，全面系统带你学习性能测试，让你完全掌握性能测试的全流程、主流工具（LoadRunnner）使用、测试脚本开发、场景设计以及测试结果分析，让你学会如何在真实项目中进行性能测试，以及如何对结果进行分析与调优。适合人群适合测试工程师、性能测试
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2021-09-06 01:28:27
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在人工智能领域，大模型训练已成为提升AI性能的关键。本文将探讨如何利用大模型训练提升AI性能，并介绍一些实用的方法和技巧。
在人工智能领域，大模型训练已成为提升AI性能的关键。本文将探讨如何利用大模型训练提升AI性能，并介绍一些实用的方法和技巧。
我们介绍了多GPU机器的训练方式，可以利用一台机器上的所有GPU设备进行模型的训练，但是一般我们的服务器最多只支持装下8张GPU卡，怎样进一步利用更多的将几十甚至几百台服务器的GPU资源来提升我们的训练效果呢？在这篇文章中，我们将探讨：TensorFlow原生的PS-Worker架构是如何进行分布式训练的？为什么Uber提出的Horovod框架相比于TensorFlow原生 PS-Worker架构
1. LeetCodeLeetCode 是一个刷算法题的网站，里面有多种语言可选 ，题目分为简单、中等和困难三个级别，可以根据自己的水平进行选择，想进大厂的话，这可能是必不可少的一关。网址：https://leetcode-cn.com/problemset/all2. PythonTipPythonTip 里面的练习题主要偏向 Python 基础和一些基础的算法，比较适合作为新手的入门练习题。网
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2023-06-19 21:52:09
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文章目录一、统计：二、字符串切片：三、字符串切割四、格式化输出五、队列六、交换七、水仙花一、统计：题目：统计在一个队列中的数字，有多少个正数，多少个负数，如[1, 3, 5, 7, 0, -1, -9, -4, -5, 8]方法1-用列表生成式，生成新的列表a = [1,3,5,7,0,-1,-9,-4,-5,8]
b = [i for i in a if i > 0]
print("大于0
系统准备Python3.7、电脑安装OpenCV（需要用到软件自带的人脸检测库）步骤：一、准备训练数据：新建目录\face\，face目录下新建一系列以0开头的数字目录，要训练多少个人就建多少个数字目录，数字目录里面放每个人的头像图片，最好不同角度不同表情都有，准确率与训练图片的量正相关。我这里准备了四个人的图片。二、批量处理训练图片，生成标准化的人脸与标签对，代码如下：# 本函数将读取所有的训练
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2024-01-03 11:02:25
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今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。实际的工作如果你是一名数据分析师，我相信你对上面的这些词应该不陌生。我自己在刚开始做数据分析的时候，基本上每天就是Excel，就是Excel里面的vlookup、sumifs、数据透视表这些，sql都不怎么用，因为很多
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2023-08-23 21:18:13
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