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docker apt换源阿里云

docker apt换源cat > /etc/apt/sourcesl.list << EOFdeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restr

#ubuntu#服务器#linux
【图像分类实用脚本】数据可视化以及高数量类别截断

图像分类时,如果某个类别或者某些类别的数量远大于其他类别的话,模型在计算的时候,更倾向于拟合数量更多的类别;因此,观察类别数量以及对数据量多的类别进行截断是很有必要的。

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#分类#信息可视化#数据挖掘
【LLaMA-Factory 实战系列】二、WebUI 篇 - Qwen2.5-VL 多模态模型 LoRA 微调保姆级教程

想微调大模型却被复杂的代码劝退?本篇是您的“保姆级”入门教程!我们将借助 LLaMA-Factory 直观的 WebUI 图形化界面,以经典的宝可梦图文数据集为例,一步步引导您完成强大的 Qwen2.5-VL 多模态模型的 LoRA 微调。您将无需编写一行代码,轻松迈出模型定制的第一步,并直观理解学习率、批处理大小等核心参数的意义。

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#人工智能#自然语言处理
基于ERNIE 4.5的多智能体协作的自动化视频舆情分析报告生成器

本文介绍了一个多智能体协作的自动化视频舆情分析系统,能够从非结构化视频中提取结构化洞察。该系统通过AI智能体团队协作,实现视频内容的规模化处理、深度多模态理解和智能提炼。以汽车行业为例,该系统可自动分析新车评测视频,生成包含量化数据和深度洞察的专业报告。文章详细展示了系统的技术实现,包括环境配置、核心库导入、预处理模块以及音频转录等功能,为商业智能提供了高效解决方案。

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#自动化#音视频#人工智能
基于ERNIE 4.5的多智能体协作的自动化视频舆情分析报告生成器

本文介绍了一个多智能体协作的自动化视频舆情分析系统,能够从非结构化视频中提取结构化洞察。该系统通过AI智能体团队协作,实现视频内容的规模化处理、深度多模态理解和智能提炼。以汽车行业为例,该系统可自动分析新车评测视频,生成包含量化数据和深度洞察的专业报告。文章详细展示了系统的技术实现,包括环境配置、核心库导入、预处理模块以及音频转录等功能,为商业智能提供了高效解决方案。

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#自动化#音视频#人工智能
【LLaMA-Factory 实战系列】四、API 篇 - 部署推理服务与批量调用实战

模型训练好了如何使用?本篇将教您如何将微调后的模型一键部署为兼容 OpenAI 格式的高性能 API 服务。我们将对比 huggingface、vllm 等不同推理后端的优劣,并提供一个完整的 Python 脚本,演示如何批量调用 API 处理文件夹中的全部图片。学完本篇,您将掌握将模型转化为生产力工具、融入实际应用的核心技能。

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#人工智能#深度学习
【LLaMA-Factory 实战系列】一、数据准备篇 - 从文本到多模态的完整流程

万丈高楼平地起,优质数据是模型成功的基石。本篇将作为系列开端,手把手教您如何为 LLaMA-Factory 准备高质量的训练数据。我们将覆盖从简单的文本对话到复杂的图文混合数据集的完整制作流程,详细解析 ShareGPT 格式与 dataset_info.json 配置文件的每一个细节,为后续的模型微调打下最坚实的基础。

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#人工智能
【LLaMA-Factory 实战系列】二、WebUI 篇 - Qwen2.5-VL 多模态模型 LoRA 微调保姆级教程

想微调大模型却被复杂的代码劝退?本篇是您的“保姆级”入门教程!我们将借助 LLaMA-Factory 直观的 WebUI 图形化界面,以经典的宝可梦图文数据集为例,一步步引导您完成强大的 Qwen2.5-VL 多模态模型的 LoRA 微调。您将无需编写一行代码,轻松迈出模型定制的第一步,并直观理解学习率、批处理大小等核心参数的意义。

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#人工智能#自然语言处理
【LLaMA-Factory 实战系列】三、命令行篇 - YAML 配置、高效微调与评估 Qwen2.5-VL

告别手动点击,拥抱专业高效!本篇将带您从 WebUI 迈向更强大、可复现的命令行工作流。我们将学习如何使用 .yaml 配置文件精确控制训练、评估与预测的全过程,实现实验的自动化与版本化管理。这是在服务器上进行高效开发、严谨复现研究成果,并迈向专业化模型工程的关键一环。

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#人工智能
python将目标检测数据导入到指定数据库中

python将目标检测txt数据导入到mysql数据库中代码段import pymysql# 连接数据库conn = pymysql.connect(host='nj-cdb-kxg7ixmv.sql.tencentcdb.com', port=63975,user='root', password='P@ssw0rd500', database='test',charset='utf8')cur

#python#mysql#深度学习
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