本文介绍了使用LLaMA-Factory进行大模型微调的完整流程：1）环境配置（推荐CUDA环境+≥24GB显存GPU）；2）数据准备（Alpaca格式JSON文件）；3）多GPU训练流程（以LoRA微调Qwen-7B为例），包括配置文件设置和训练脚本参数说明。重点展示了如何通过accelerate启动分布式训练，包含显存优化策略（梯度累积、混合精度）和关键超参数配置（学习率调度、Lora参数等）

本文对比了三种常用优化器：SGD、Adam和AdamW。SGD计算简单但收敛慢，适合小模型；Adam结合动量和自适应学习率，收敛快但泛化性较差；AdamW改进Adam的权重衰减机制，提高泛化能力，成为大模型训练首选。使用建议：SGD适合微调，Adam适合快速实验，AdamW适合大模型训练，后期可切换SGD微调。注意避免同时使用weight_decay和L2正则化。

code：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jan5 09:59:55 2019@author: Administrator"""import kerasimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#按顺序构成的模型from keras.

开始菜单->运行->输入cmd（或者Windows+R,然后输入cmd）：输入nvcc -V 

问题： 如下 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import更新numpy：在Anaconda Prompt 输入命令：conda update numpy如下： 更新完毕后，在运行，结果如下：...

回归与分类的不同分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例...

       姿态估计的目标是在RGB图像或视频中描绘出人体的形状，这是一种多方面任务，其中包含了目标检测、姿态估计、分割等等。有些需要在非水平表面进行定位的应用可能也会用到姿态估计，例如图形、增强现实或者人机交互。姿态估计同样包含许多基于3D物体的辨认。英文版：ht...

原因分析：VideoCapture.get()返回的帧率以及宽高等均为double类型，以int类型接收或者打印出错~~~~~~~~~~~~~备注：VideoCapture.get()参数说明https://docs.opencv.org/4.2.0/d4/d15/group__videoio__flags__base.html#ggaeb8dd9c89c10a5c63c139bf7c...

   在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素：1.卷积神经网络。2.数据 - 大量图像数据可用。   但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有...

imread debug 模式读图失败