随着Deepseek的爆火越来越多的人使用Deepseek,就导致很多情况下出现服务器繁忙的情况。本博客将讲述如何使用Deepseek不卡顿或者出现服务器繁忙的情况。

文章目录一、基本步骤1.安装Anaconda2.在Anaconda中创建环境3.安装tensorflow4.在pycharm中配置环境二、开始安装1.安装Anaconda2.在Anaconda中创建环境安装tensorflow4.在pycharm中配置环境一、基本步骤1.安装Anaconda2.在Anaconda中创建环境3.安装tensorflow4.在pycharm中配置环境二、开始安装1.安

下载完源码后需要重新编写一个.yaml文件，用了训练自己的模型。第二个地方改为自己想要到训练迭代次数。打开源码里面的train.py文件。第一个地方改为自己新建的数据集。

然后，我们从data变量中提取需要绘制的列，并将其分别存储在x和y变量中。最后，使用matplotlib库中的plot()函数绘制折线图，并设置图表标题和坐标轴标签，最后使用show()函数显示图表。需要注意的是，在使用这个程序前，需要确保已经安装了pandas和matplotlib库，并且Excel文件中的数据需要符合一定的格式要求。另外，如果需要绘制其他类型的图表，可以根据具体的需求使用mat

南大与美团联合团队提出ReNeLLM框架，有效破解主流大模型安全防线。该研究通过提示重写（6种语义保留的变形方法）和场景嵌套（3种任务伪装）两步循环，实现黑盒自动化越狱攻击。实验显示其攻击成功率和速度均优于现有方法，且无需模型梯度或人工干预。这项发表于NAACL 2024的成果揭示了当前大模型安全对齐的脆弱性，为提升模型鲁棒性提供了重要参考。论文和代码已开源。

在训练神经网络时，模型需要对整个训练数据集进行训练，但是数据集通常很大，如果一次把整个数据集提供给模型训练，可能导致内存不足或运算时间太长。因此，我们通常将数据集分成若干个 Batch，每次提供一个 Batch 给模型训练。Batch Size 就是指一个 Batch 中数据的数量。如果 Batch Size 过小，模型可能无法很好地捕捉数据中的规律，影响模型的性能。因此，我们需要调整 Batch

深度学习：人工神经网络为架构的表征学习，通过神经网络层次化的结构输入逐层进行特征提取和处理。强化学习：智能体和动态环境之间进行交互以学习策略问题。：模型在训练集上表现很好，但是泛化能力。反映预测结果和实际结果的差异。：模型适用于新样本的能力。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、镜像地址是什么？二、使用步骤1.常用镜像源2.开始安装总结前言OpenCV全称Open Source Computer Vision Library。是一款开源的计算机视觉和机器学习的软件库，他设有许多的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。这里就介绍一下如何利用镜像地址在pycharm环境中安装pyth

随着大型语言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude 和 Llama3 在理解、生成和推理能力上的飞速提升，它们已经成为众多任务中的核心基础设施。然而，随之而来的安全隐患也日益凸显——如何防止这些模型被恶意利用，生成有害内容？

在安装完docker之后不少用户会遇到Docker Engine stopped。下面就下给出解决方法让docker正常运行起来。当虚拟化启动时候，还在出现Docker Engine stopped，一般是没有安装wsl。打开任务管理器查看cpu页面，虚拟化已启动方为正常。1.打开命令行输入：wsl --install。然后重启docker。