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AutoDL云服务器+ Xinference部署实战:我把ChatGLM3、BGE大模型全家桶都塞进了Dify知识库

本文详细介绍了在AutoDL云服务器上使用Xinference部署ChatGLM3、BGE大模型全家桶的实战经验,包括环境规划、资源分配、多模型并行部署及Dify知识库配置。通过优化策略,成本降低80%的同时保持高性能,适合预算有限的企业快速搭建高效知识库系统。

实测DeepSeek、Kimi等大模型:从网页API到本地部署的完整指南

大语言模型作为人工智能的核心技术,通过Transformer架构实现自然语言理解与生成。其原理基于海量数据预训练和指令微调,使模型具备代码生成、文档分析等能力。技术价值在于降低开发门槛、提升工作效率,广泛应用于编程辅助、数据分析等场景。本文聚焦DeepSeek、Kimi等模型的实战应用,涵盖官方API调用与本地部署方案,特别针对deepseek本地部署和vscode接入deepseek等需求提供具

#DeepSeek
从零到一:YOLOv10本地部署与实战避坑指南

本文详细介绍了YOLOv10的本地部署与实战避坑指南,从环境准备、项目部署到模型优化和生产环境部署,提供了全面的配置建议和解决方案。特别针对CUDA版本、PyTorch安装、依赖管理等常见问题给出了实用技巧,帮助开发者高效完成YOLOv10的本地运行和性能调优。

#目标检测
别再只调包了!手把手带你用PyTorch从零实现BiLSTM-CRF命名实体识别(附完整代码)

本文详细介绍了如何使用PyTorch从零实现BiLSTM-CRF模型进行命名实体识别(NER),涵盖模型架构、关键组件实现、数据预处理及训练流程。通过完整代码示例和医疗领域实战技巧,帮助开发者深入理解NER技术并应用于实际项目,提升信息抽取能力。

从‘黑盒’到‘白盒’:深入理解sklearn StandardScaler的inverse_transform,让你的模型预测结果‘看得见’也‘回得去’

本文深入解析了sklearn中StandardScaler的inverse_transform方法,揭示了其在机器学习模型预测结果可解释性中的关键作用。通过详细讲解逆变换的数学原理、实现细节及实战应用,帮助开发者构建端到端的预测管道,确保标准化数据能够准确还原到原始尺度,提升模型结果的可解释性和业务价值。

#sklearn#机器学习
告别PS修图!用Gated Convolution手把手教你搞定任意形状的图片缺失修复(附PyTorch代码)

本文详细介绍了如何利用Gated Convolution技术实现智能图像修复,告别传统PS修图的复杂操作。通过PyTorch代码实战,从环境配置到网络架构设计,再到训练策略和实际应用,手把手教你搞定任意形状的图片缺失修复,提升修复效果的专业性和效率。

#深度学习
PyTorch DataLoader内存优化实战:num_workers和batch_size到底怎么调才不会崩?

本文深入探讨PyTorch DataLoader内存优化实战,重点解析num_workers和batch_size参数的调整策略以避免内存崩溃。通过监控命令、动态调参四步法及高阶优化技巧,帮助开发者有效管理内存与显存消耗,提升训练效率。特别适合面临内存溢出问题的深度学习开发者。

#深度学习
别再手动写归一化了!PyTorch中F.normalize的L1、L2范数选择与dim参数避坑指南

本文深入解析PyTorch中F.normalize的L1、L2范数选择与dim参数使用技巧,帮助开发者避免常见陷阱。通过实战案例和性能优化建议,提升数组归一化效率,适用于NLP、图像处理等多种场景。

Transformer实战:RT-DETR模型从零部署到自定义数据集训练全流程

本文详细介绍了RT-DETR模型的从零部署到自定义数据集训练的全流程。作为基于Transformer的目标检测模型,RT-DETR结合了全局建模能力和实时检测需求,适用于智能监控、自动驾驶等场景。文章涵盖环境搭建、项目结构解析、自定义数据集准备、模型训练技巧及部署优化,帮助开发者快速掌握这一先进技术。

#目标检测
PyTorch 1.x 实战:用 CNN 搞定 MNIST 手写数字识别(附完整代码与 GPU 加速技巧)

本文详细介绍了如何使用PyTorch 1.x构建CNN模型完成MNIST手写数字识别任务,包含完整代码实现与GPU加速技巧。从环境配置、数据预处理到模型设计,逐步讲解深度学习实战要点,特别分享了避免CUDA内存错误等工程经验,帮助开发者快速掌握CNN在图像识别中的应用。

#深度学习
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