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Oculus Reparo！

InternLM 论文分类微调实践（XTuner 版）任务来源：https://aicarrier.feishu.cn/wiki/D7kZw9Nx4iMyDnkpL0Gc5giNn5g

多标签多分类用什么函数激活在多标签多分类任务中，激活函数的选择需要根据任务特性和输出层的设计来决定。以下是常见的激活函数及其适用场景：

从零开始学习人工智能

多模型协同：基于 SAM 分割 + YOLO 检测 + ResNet 分类的工业开关状态实时监控方案YOLO（目标检测）SAM（图像分割）ResNet（状态分类）检测-分割-分类流水线：数据效率优势：模型串联的延迟累加：

基于生成对抗网络（GAN）的图像生成与编辑：原理、应用与实践前言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具影响力的技术之一。自2014年由Ian Goodfellow等人首次提出以来，GAN已经在图像生成、图像编辑、风格转换等多个领域取得了令人瞩目的成果。GAN的核心思想是通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，生成高质量的图像内容。本文将详细介绍GAN的基本原理、图像生成与编辑的应用场景，以及如何通过Python实现一个简单的GAN模型。一、生成对抗网络（GAN）的基本原理 1.1 GAN的基本架构生成对抗网

多分类性能评估方法假设：三分类的真实标签和预测标签如下：对应的混淆矩阵：每个类别的评估分数：输出即是以上结果做法：将所有类别的 TP、FP、FN 累加，然后再计算 Precision、Recall、F1。

多模态分类案例实现以下是基于飞桨平台实现的多模态分类详细案例，结合图像和文本信息进行分类任务。案例包含数据处理、模型构建、训练和评估的完整流程，并提供详细注释：

论文分类打榜赛Baseline（2）：InternLM昇腾硬件微调实践本文来自社区投稿，作者丁一超书生大模型实战营第5期已正式启动，本期实战营新增「论文分类打榜赛」，以帮助学员更好地掌握大模型技能。

论文解析：一文弄懂ResNet(图像识别分类、目标检测)一、相关资源二、Motivation三、技术细节1.残差学习过程2.快捷连接类型(1)Identity Shortcuts（恒等捷径）

程序员阿龙

计算机毕业设计微信小程序题库系统在线答题题目分类错题本管理学习记录查询系统源码+论文+PPT+讲解基于微信小程序的题库系统设计与实现博主介绍： ✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】现在的图标点选越来越多，如何一步解决，采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集（每个目录代表一个类别，目录下是该类别的所有图片），你需要进行以下配置步骤：

7种分类数据编码技术详解：从原理到实战在数据分析和机器学习领域，分类数据（Categorical Data）的处理是一个基础但至关重要的环节。分类数据指的是由有限数量的离散值组成的数据类型，如性别（男/女）、颜色（红/绿/蓝）或产品类别（电子产品/服装/食品）等。由于大多数机器学习算法只能处理数值型数据，因此我们需要将分类数据转换为数值形式，这一过程称为“编码”。

可爱美少女

Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost+同一特征值多样性)Predicting Optimal Fertilizers给出土壤的特性，预测出3种最佳的肥料1.有数字型和类别型，类别不能随意换成数字，独热编码。cat可以直接处理category类型。 2.构造一些相关土壤特性特征 3.由于label是category类型，但是xgb不可以处理category类型，因此需要先编码，最后求出结果之后再解码。

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】在当今这个数据爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。

基于机器学习的智能故障预测系统：构建与优化前言在现代工业生产中，设备故障不仅会导致生产中断，还会带来巨大的经济损失。传统的故障检测方法依赖于人工巡检和定期维护，这种方式效率低下且难以提前预测潜在故障。随着工业物联网（IIoT）和机器学习技术的发展，智能故障预测系统应运而生。本文将介绍如何利用机器学习构建一个智能故障预测系统，并通过实际案例展示其在工业生产中的应用。一、智能故障预测的背景与意义 1.1 工业生产中的故障问题在工业生产中，设备故障是不可避免的。传统的故障检测方法主要依赖于人工巡检和定期维护，但这种方式存在以下问题： • 效率低下

机器学习之心

分类预测 | Matlab基于AOA-VMD-BiLSTM故障诊断分类预测(1) main1_AOA_VMD.m 核心功能：使用阿基米德算法算术优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数（惩罚因子α和模态数K），对多通道信号进行自适应分解。

自然语言处理——文本分类将文本文档或句子分类为预定义的类或类别，有单标签多类别文本分类和多标签多类别文本分类。计算机进行文本理解，必须知道文本长什么样，文本的形式化表示是反映文本内容和区分不同文本的有效途径。

大鹏的NLP博客

基于 Transformer robert的情感分类任务实践总结之二——R-Drop基于 Transformer robert的情感分类任务实践总结之一参考资料：

机器学习算法分类机器学习算法根据不同的分类标准可分为多种类型，以下综合多个来源的权威分类方式，从学习范式、任务目标和模型结构三个核心维度进行系统梳理：

多层感知器MLP实现非线性分类（原理）视频资料：35.39 MLP实现非线性分类_哔哩哔哩_bilibili

MLP实战二：MLP 实现图像数字多分类实战（二）：MLP 实现图像多分类基于 mnist 数据集，建立 mlp 模型，实现 0-9 数字的十分类 task: 1、实现 mnist 数据载入，可视化图形数字； 2、完成数据预处理：图像数据维度转换与归一化、输出结果格式转换； 3、计算模型在预测数据集的准确率； 4、模型结构：两层隐藏层，每层有 392 个神经元