本文分享了超详细的大模型训练与微调实操经验，主要从训练设置（batch size及优化器设置）和训练数据选择两大角度进行阐述。内容涵盖了batch size的合理设置方法、过大或过小的影响、微调时优化器的选择、预训练和微调时训练数据的偏好等。文章…

乘法逆元 a−1≡x(modm)a^{-1} \equiv x \pmod ma−1≡x(modm) 等价于求解线性同余方程： ax≡1(modm)  ⟹  axmy1ax \equiv 1 \pmod m \implies ax my 1ax≡1(modm)⟹axmy1 根据裴蜀定理，该方程有解的充要条件是 gcd⁡(a,m)1\gcd(a, m) 1gcd(a,m)…

本章介绍了智能体的基本概念、类型和运作原理，并重点讲解了以大语言模型（LLM）驱动的智能体。通过“智能旅行助手”的案例，读者可以直观地了解智能体的“思考-行动-观察”循环机制。此外，本章还探讨了智能体在现实应用中…

Agentic AI提示工程可解释性增强：让决策“开口说话”的实战技巧 标题选项 《Agentic AI调试噩梦终结：用提示工程让决策过程“可视化”》《拆解Agent黑箱：可解释性导向的提示工程实战技巧》《Agent决策不再谜：让AI“边做边说”的3类…

本文介绍了一个基于大语言模型（LLM）的智能招聘系统，该系统超越传统关键词匹配技术，通过深度语义理解、软技能挖掘以及胜任力潜力预测，实现高效、客观的招聘。项目聚焦RPO业务场景，融合人力资源管理理论与AI…

再论y的导函数dy/dx是两个变量的商 黄小宁 请看图片yf（x)的导函数dy/dx是两个以0为极限的变量的商，从而使y的导函数是分式dy/dx。图片中分式的分子是2xdxdy，分母是dx。这个分式是dx趋于0时分式Δy/dx的极限即是y关于x的导数dy/dx。 有“老师”…

文章探讨了AI智能体（Agent）的发展及其在企业中的应用价值。智能体结合了大语言模型（LLM）的能力，不仅能理解和生成信息，还能像人一样执行任务，实现认知与行动的闭环。理想智能体需具备目标理解、…

数据集格式：Pascal VOC格式YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：803标注数量(xml文件个数)：803标注数量(txt文件个数)：803标注类别数&…