深度学习中的训练和验证损失
深度学习是机器学习的一个分支，包括使用人工神经网络。特别是，深度学习算法允许计算机程序学习和发现大量数据中的模式。人工神经网络是受生物体中生物神经网络工作原理启发的算法。人工神经网络通常由相互连接的节点和权重组成。因此，输入信号首先通过称为神经元的节点传递。然后，这些神经元被一个函数激活并乘以权重以
推演语言模型的大小与计算开销
2020年，OpenAI提出了在增加模型尺寸与提高模型性能之间的扩展定律，指出人们应该将大部分预算用于扩大模型规模。这篇论文直接推动了增大模型规模的浪潮。然而，在预算和内存有限的情况下，盲目扩大模型规模并不是提升模型性能的最佳选择。2022年，DeepMind团队发表了一篇论文（https://ar
ChatGPT生成式算法及发展历程
GPT（Generative Pre-Trained Transformer）系列是OpenAI开发的一系列以Transformer为基础的生成式预训练模型，目前包括文本预训练模型GPT-1，GPT-2，GPT-3，InstructGPT、ChatGPT，图像预训练iGPT，GPT-4。
Chat GPT国内懒人专用版（基于镜像网站开发使用）
而镜像网站上的 GPT 由于硬件资源和训练数据的限制，通常具有更小的规模。训练方法的不同：OpenAI 的 GPT 使用了一种被称为自回归语言建模的技术，能够生成连贯、流畅的文本。训练数据集的不同：OpenAI 的 GPT 是使用大规模的互联网文本数据进行训练的，而镜像网站上的 GPT 通常使用公共
2023年第十五届华中杯赛题C 题 空气质量预测与预警
问题二：自行划分训练集和测试集，根据附件 1 和附件 2，基于问题一构建 PM2.5 浓 度多步预测模型，分别使用均方根误差(RMSE)对 3 步、 5 步、 7 步、 12 步预测效果进 行评估，其结果请用表 1 格式在正文中具体给出，并对测试集及其预测结果进行可视化。尤其需要注意，问题三的预测主
从零入门激光SLAM（一）——什么是SLAM
SLAM的全称是Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建，为解决机器人自主导航的问题。人在一个未知的环境下也不知如何行进，我们闭着眼睛也不知道怎么走路，机器人如人一样，也需要一个“眼睛”与环境之间交互知道自己的位置，并且能够建立一个地图来让机器人自
老杨说运维 | 2023，浅谈智能运维趋势（三）
在趋势（一）中，老杨提到的智能运维发展趋势中，面对国际化形势不确定的情况，信创部分的比例要求正在递增。作为国家经济发展的新动能，信创发展已步入深水区，智能运维信创化已成为必行趋势。
【FPGA】一、FPGA简介
FPGA开发：FPGA介绍、开发工具介绍
2023年华中杯C题计算结果
经过一晚上代码的编写，论文的写作，C题完整版论文已经发布，注：蓝色字体为说明备注解释字体，不能出现在大家的论文里。黑色字体为论文部分，大家可以根据红色字体的注记进行摘抄。对应的详细的写作视频教程，争取1号晚上发布，空气质量预测与预。
【服务器】安卓手机使用Termux搭建web服务
闲置旧手机搭建服务器？在安卓手机上使用Termux搭建web服务
亲，你有一份 ChatGPT4 的体验机会待查收！ 一站式 AI 工具箱 - Poe 介绍
现在 AI 工具不是太少，而是太多，且差异性并没有那么大。希望大家能够真正将 AI 利用起来，真正将 AI 变成生产力。日常工作中，很多程序员会因为一个问题卡住几个小时甚至一两天。现在直接问 AI 可以非常快速解决，能够极大提高开发效率。日常阅读源码时，可以直接对 AI 进行提问，让 AI 给你解
ptuning v2 的 chatglm垂直领域训练记录
第二我要减小十倍的学习率，观察一下减小十倍的学习率能不能提升ptuning的效果。基于终端的交互，基于简单界面的交互，基于fastapi框架提供的接口进行交互。从中国大百科爬下来的数据，有一些标题的输入是比较短的。喜欢大模型的小伙伴可以加我的 15246115202 一起交流训练大模型所需要的细节都
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
DDPM代码详细解读(1)：数据集准备、超参数设置、loss设计、关键参数计算
基于Segment anything的实例分割半自动标注
使用Meta AI的SAM，并添加了一个基本界面来标记图像，并保存COCO格式的掩码。
【分享】免费的AI绘画网站（5个）
免费的AI绘画 确定不试试？
深入浅出Pytorch函数——torch.zeros
torch.zeros
Python数据挖掘 数据预处理案例（以航空公司数据为例）
本文根据航空公司系统的客户基本信息数据（文末提供数据和代码），使用Python分别完成数据清洗、数据集成和数据可视化的操作，并给出了完整代码及图文说明，感兴趣的朋友可以进来详细了解。
不要熬夜肝PPT了！络绎科学一键生成科研PPT工具Slidebot来啦！
作为一款 Chat-to-PowerPoint 的AI工具。轻松应对研究报告演示、学术会议演讲、教学课件展示等不同场景。Slidebot就能自动帮你生成PPT。科研人都没有不受PPT折磨的吧？请持续关注络绎科学的学术AI应用。做学术报告和成果展示是家常便饭。还是企业、机构内的科研工作者。我们致力于打
第五章-课后习题
5.1题目：我国1949-2008年每年铁路货运量数据如表5-9所示：请选择适当的模型拟合该序列，并预测2009-2013年我国铁路货运量。SAS程序 data a; input volume@@; year=intnx("year",'01jan1949'd,_n_-1); for
MATLAB【数字图像处理】 实验五:形态学图像处理
1、任选一种结构算子实现对图像或目标的开、闭、腐蚀和膨胀运算。图1 第一题2、采用形态学处理方法实现图像去噪。图2 第二题3、对图像分割实验（实验四）得到的分割结果进行形态学处理，对肺部区域的空洞进行填充。*4、请用形态学算法生成只包含边界接触的圆形。（选做题）图3 第四题...
