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本案例由開發者：天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 最新案例動態，請查閲 《【案例共創】基於華為開發者空間，實現RFM分析與CLTV預測的電商客户細分與營銷策略優化》。小夥伴快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 一、概述 1. 案例介紹 隨着電子商務行業的競爭加劇，企業需要更加精細化的客户管理策略來提升客户忠誠度和營銷效率。根據最新的市場調研，電商行業平均
Nickname u_15214399
3D Gaussian Splatting（3DGS）現在幾乎成了3D視覺領域的標配技術。NVIDIA把它整合進COSMOS，Meta的新款AR眼鏡可以直接在設備端跑3DGS做實時環境捕獲和渲染。這技術已經不只是停留在論文階段了，產品落地速度是相當快的。 所以這篇文章我們用PyTorch從頭實現最初那篇3DGS論文，代碼量控制在幾百行以內。雖然實現很簡潔但效果能達到SOTA水平。 需要説明的是，
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在深度學習領域，優化器的選擇對模型性能至關重要。雖然PyTorch中的標準優化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被廣泛應用，但它們並非在所有情況下都是最優選擇。本文將介紹四種高級優化技術，這些技術在某些任務中可能優於傳統方法，特別是在面對複雜優化問題時。 我們將探討以下算法： 序列最小二乘規劃（SLSQP） 粒子羣優化（PSO） 協方差矩陣自適應進化策略（CMA-ES） 模擬退
Nickname deephub
基於人類反饋的強化學習(RLHF)已成為大型語言模型(LLM)訓練流程中的關鍵環節，並持續獲得研究界的廣泛關注。 本文將探討RLHF技術，特別聚焦於直接偏好優化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，並詳細闡述了一項實驗研究：通過DPO對GPT-2 124M模型進行調優，同時與傳統監督微調(Supervised Fine-tuning, SFT)方法進行對比
Nickname deephub
超參數優化是深度學習模型開發過程中的一個核心技術難點。合適的超參數組合能夠顯著提升模型性能，但優化過程往往需要消耗大量計算資源和時間。本文介紹TorchOptimizer，這是一個基於貝葉斯優化方法的超參數優化框架，專門用於優化PyTorch Lightning模型的超參數配置。 TorchOptimizer是一個集成了PyTorch Lightning框架和scikit-optimize貝葉斯
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