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【数据标注】详解使用 Labelimg 进行数据标注的 Conda 环境搭建与操作流程

本文介绍了使用Conda为LabelImg创建独立环境的完整流程。首先解释了独立环境能避免依赖冲突的优势,然后详细演示了从检查Conda安装、创建Python3.9环境到安装LabelImg的具体步骤。最后提供了LabelImg的基本使用教程,包括启动方法、标注操作快捷键以及PascalVOC/YOLO格式转换说明。通过这套标准化流程,开发者可以快速搭建稳定的图像标注环境,为计算机视觉项目做好准备

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#conda#人工智能
【语言模型训练】基于 LSTM 的古诗生成模型:从原理到实现

本项目实现了一个基于LSTM的古诗自动生成模型。通过构建字符级别的映射表,将古诗文本转换为模型可处理的数字形式。模型采用两层LSTM网络结构,能有效捕捉古诗的语言模式和韵律特征。训练过程中使用Adam优化器和学习率调度器优化模型参数。生成阶段通过温度参数控制随机性,采用Top-K采样策略提高生成质量。最终模型能够根据起始词语生成符合古诗风格的诗句,并支持调整生成结果的随机性和长度。项目完整实现了从

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#语言模型#lstm#人工智能
[后端快速搭建]基于 Django+DeepSeek API 快速搭建智能问答后端

本文详细介绍了如何通过Django框架集成DeepSeek API搭建智能问答后端服务。内容涵盖环境配置(Conda/PyCharm)、项目模块化设计、路由配置、核心API调用逻辑实现(包含异常处理和健康检查接口)以及功能测试全流程。重点解析了deepseekAsk.py中的视图函数实现,包括请求解析、参数校验、DeepSeek API调用和错误处理机制,并提供了完整的代码示例。该方案适合需要快速

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#django#python#后端
[大模型微调]基于llama_factory用 LoRA 高效微调 Qwen3 医疗大模型:从原理到实现

摘要:本文介绍了如何利用LoRA技术高效微调Qwen3大模型应用于医疗场景。针对医疗知识精准度不足和训练成本高的痛点,文章详细解析了LoRA的核心原理及其优势,并提供了从环境搭建(conda、LLaMA-Factory)、数据模型准备(Qwen3模型和医疗数据集)到LoRA微调可视化操作的全流程指南。最后展示了医疗问答推理代码及效果验证,为医疗大模型落地提供了一套完整的轻量级解决方案,显著降低了微

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#人工智能
大模型云端调用与本地部署?看这一篇就够了!

本文详细介绍了大模型应用开发的两种实践方式:API调用和本地部署。首先讲解DeepSeek API调用流程,包括注册账号、Postman测试和使用Python代码实现。然后介绍Qwen3-0.6B模型的本地部署方法,涵盖模型下载、依赖安装和Python推理代码实现。内容涵盖从API快速验证到私有化部署的完整流程,适合大模型初学者入门实践。文章提供了详细的操作步骤和代码示例,帮助开发者快速掌握大模型

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#人工智能#python
到底了