算法训练 5-1最小公倍数

                  问题描述: 编写一函数lcm，求两个正整数的最小公倍数。 样例输入 一个满足题目要求的输入范例。 例： 3

数据结构训练营5

progress=yqv80ci 力扣是一个很不错的刷题平台！ 偷懒了几天！！疫情发热，加咳嗽，精神不振！所以偷懒了呗！！感觉状态变好，所以快马加鞭！ 36. 有效的数独 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。

旧版训练与新版训练差异

大家都发现了，ModelArts平台上线了新的训练作业，旧版即将下线，那么两者有何差异呢？

【java_蓝桥杯算法训练】简单加法(基本型)

简单加法(基本型) 资源限制 时间限制：1.0s   内存限制：512.0MB 问题描述 　　首先给出简单加法算式的定义：　　如果有一个算式(i)+(i+1)+(i+2),(i>=0)，在计算的过程中，没有任何一个数位出现了进位，则称其为简单的加法算式。　　例如

Python学习之For训练

for i in range(5): print(i) print('range 5 test

域对抗（域适应）训练

在传统监督学习中，我们经常需要大量带标签的数据进行训练，并且需要保证训练集和测试集中的数据分布相似。如果训练集和测试集的数据具有不同的分布，训练后的分类器在测试集上就没有好的表现。这种情况下该怎么办呢？

sklearn模型的训练(上）

监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型： 分类： 线性分类器（如LR) 支持向量机（SVM） 朴素贝叶斯（NB） K近邻（KNN） 决策树（DT） 集成模型（RF/GDBT等） 随机森林算法 回归： 线性回归 支持向量机（SVM） K近邻（KNN） 回归树（DT）、 集成模型

【CANN训练营】【2022第二季】【新手班】基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）的实验复现

本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类（仅推理）为例，学习如何在已经具备预训练模型的情况下，将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理。

【Verilog HDL 训练】第 04 天（竞争、冒险、译码等）

1. 什么是竞争和冒险？ 记得我刚学FPGA那会，恶补基础知识，其中之一就是竞争与冒险，我参考了《FPGA之道》，记录了几篇博客： 【 FPGA 】组合逻辑中的竞争与险象问题（一） 第一篇博客中写道了单输入组合逻辑，如下： 这个例子最简单，却最能说明什么是竞争，以及由竞争导致的险象

训练loss不下降原因

损失函数的选择要根据具体的任务和模型来确定，不同的损失函数对模型的训练过程和结果有着不同的影响。在训练过程中，模型通过计算损失函数的值来更新模型的参数，以减小预测值与真实值之间的差异，并使模型的性能逐步提升。优化算法的目标是寻找能够最小化损失函数的参数值。

Notebook HuggingFace模型训练

人脸识别算法的训练之路（上）

这就是本文想要介绍的人脸识别算法，以及如果使用公有云AI平台训练模型。人脸识别是目前人工智能领域中成熟较早、落地较广的技术之一，人脸识别的目的是要判断图片和视频中人脸的身份。从平常手机的刷脸解锁、刷脸支付，再到安防领域内的人脸识别布控，等等，人脸识别技术都有着广泛的应用。

完整地模型训练套路

# 记录训练的次数 total_train_step = 0 # 记录测试的次数 total_test_step = 0 # 训练的轮数 epoch = 10 # 使用tensorboard记录 writer = SummaryWriter('..

【Verilog HDL 训练】第 06 天（边沿检测）

1. 复习verilog语法 【选做题】 - reg和wire的区别 寄存器数据类型 Verilog中规定，凡是在程序块中被赋值的变量，都必须是寄存器类型的。（程序块：例如always块） 这里未免还是会让人产生疑惑？寄存器数据类型的变量最后一定会被综合成寄存器吗？

如何训练自己的语言模型：从数据收集到模型训练

训练过程 批量训练：将训练数据分成小批量，逐批输入模型进行训练。 评估与调整：在训练过程中，定期评估模型在验证集上的性能，并根据需要调整模型参数和结构。

Resnet训练性能优化

1 训练可以从三个维度展开优化：1. 深度神经网络结构优化2. 分布式训练框架优化 3. 深度学习训练算法优化。

深度学习算法中的协同训练（Co-training）

深度学习算法中的协同训练（Co-training） 引言 深度学习在近年来取得了巨大的成功，尤其在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。然而，深度学习的一个局限性是需要大量的标注数据来进行训练，而标注数据的获取成本往往很高。

【弹性训练】Adasum介绍(一)

1605185290418082733.png可以发现多卡训练时，all-reduce与单机单卡的差异就在第二个batch中是以权重0时刻计算的梯度，还是权重1时刻计算的梯度。Adasum 就是一种在all-reduce时，近似模拟单卡训练的梯度权重更新的一种算法。

mindspore_unet模型训练——ascend310推理

/unet_xw_1/checkpoint/ckpt_0/ckpt_unet_nested_adam-20_864000.ckpt 训练日志： run_standalone_train.sh会在后台运行训练，日志保存在train.log中 4、训练结果loss未收敛，排查后修改优化器解决

昇腾CANN训练营第一期应用营

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