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附录：指令微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原
gen_name = 'generator_epoch%d_batch%d.ckpt' % (epoch + 1, batch) dis_name = 'discriminator_epoch%d_batch%d.ckpt' % (epoch + 1, batch)
功能描述 明星人物识别 可识别图像中包含的明星人物信息 可识别图像中包含的明星人物信息 网红人物识别 可识别图像中包含的网红人物信息 可识别图像中包含的网红人物信息 产品优势 识别准确 基于华为自研的深度图像识别审核模型，识别准确率高 基于华为自研的深度图像识别审核模型，识别准确率高
多维特征参数机器学习算法描述 从软件实现的角度研究了多元线性回归、k-近邻、k-means聚类、概率神经网络和自组织神经网的机器学习算法。对自组织网络输出节点分布进行了环形和球面扩展，避免了学习算法的邻域边界问题。对无监督聚类的自组织网络和k-means聚类方法进行改进，使其具有
使用场景 Classroom实现教学课程搭建 教师创建考试检验学习成果 学生完成课程学习 学生完成老师布置的考试
文章目录 零、本讲学习目标一、使用Spark SQL实现词频统计（一）数据源 - words.txt（二）创建Maven项目（三）添加依赖和构建插件（四）修改源
X：设置图表在画布中的位置。单位为px。 Y：设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度：设置图表在画布上的透明度，可通过滑动条进行设置，也可手动输入百分比，比例越大透明程度越低。 图1 尺寸位置 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。
实战营，我了解了一些基本的算法模型，虽然对于我而言没能力深入学习，但也能基本感受到MindSpore的强大，大部分算法模型都能用MindSpore复现，结合现有的代码，让我这种门外汉也能体验到AI的魅力。通过实战营的学习，巩固了ModelArts的使用经验，也体验到了**我的笔记
模型却无法满足每个联邦学习参与者对性能的需求，有的参与者甚至无法获得一个比仅采用本地数据训练模型更优的模型。这大大降低了部分用户参与联邦学习的积极性。 为了解决上述问题，让每个参与方都在联邦学习过程中获益，个性化联邦学习在最近获得了极大的关注。与传统联邦学习要求所有参与方最终使用
下图中，DA问题假定训练集和测试集都可以在训练过程中被访问，而DG问题中则只有训练集。DG问题的示意图如下所示，其形式化定义如下：DG不仅与DA问题有相似之处，其与多任务学习、迁移学习、元学习、终身学习等，都有一些类似和差异之处。我们在下表中对它们的差异进行了总结。
迭代器（iterator）是一种对象，它能够用来遍历标准模板库容器中的部分或全部元素，每个迭代器对象代表容器中的确定的地址 在Lua中迭代器是一种支持指针类型的结构，它可以遍历集合的每一个元素。 泛型 for 迭代器 泛型 for
建立的专家系统；90年代开始借助于机器学习方法，通过人工特征工程和浅层分类模型来进行文本分类。现在多采用词向量以及深度神经网络来进行文本分类。 牛亚峰老师将传统的文本分类流程归纳如下图所示。在传统的文本分类中，基本上大部分机器学习方法都在文本分类领域有所应用。主要包括：
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web前端学习路线，很多同学在网上找到的要不就是很久之前的，要不就是找不到配套的学习资源，今天就来给大家整理和分享一期web前端的学习路线图，最后还提供配套的学习资料供大家学习，废话不多说，上菜~~~~ 上面这个路线图是大体的前端学习流程，建议零基础的小伙伴根据这个顺序去学习是最好
MySQL系列之事务日志Redo log学习笔记 学习本博客之前需要储备知识： MySQL体系架构InnoDB存储引擎MySQL事务知识 在上篇博客，我们知道了undo log，继续上篇博客，学习另外一种重要的InnoDB事务日志redo log 1、Redo Log 1.1、什么是Redo
专业工具软件课程学习心得 部分资源链接： 1 http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9799032 2 http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9799055 3 http://pan
100轮训练过程中，网络的损失后100轮网络的损失总共训练200个epoch，每个epoch 800次迭代。从第二个epoch来看，loss到后面不稳定，是什么问题？第100-200个epoch之间在训练集上得到的psnr,效果如下，越到后面越低第50个epoch，网络生成的图片
Lua中赋值，直接使用赋值运算符 a = 20 当多个参数赋值的时候，可以使用 a,b=b,a --C语言交换两个变量 temp =a; a=b; b=temp; --lua中很简单
HANS 单纯形算法榜单 No.1; 实现全链路协同，最大化调动资源，全局优化。 自学习优化算法 融合运筹优化、机器学习、强化学习等算法； 算法具备自适应迭代优化策略，有效提升 30% 求解效率； 融合强化学习蒙特卡洛树搜索算法，加速求解并优化配载时间。 仿真优化加持 提供仿真环境验证，
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