Qwen2大模型微调入门实战（完整代码）
该教程介绍了如何使用Qwen2，一个由阿里云通义实验室研发的开源大语言模型，进行指令微调以实现文本分类。微调是通过在（指令，输出）数据集上训练来改善LLMs理解人类指令的能力。教程中，使用Qwen2-1.5B-Instruct模型在zh_cls_fudan_news数据集上进行微调，并借助SwanLab进行监控和可视化。环境要求Python 3.8+和英伟达显卡。步骤包括安装所需库、准备数据、加载模型、配置训练可视化工具及运行完整代码。训练完成后，展示了一些示例以验证模型性能。相关资源链接也一并提供。
案例酷 | 海升集团：走出智能农业的新路子
尽管最近水果的价格持续上涨，但水果消费的需求和市场始终在快速提升。墨西哥的牛油果、新西兰奇异果、进口车厘子等口感美味、外观靓丽的“洋水果大军”正在跃上消费者的餐桌。
想要赢得市场份额，国内水果种植业必须要想办法提升“质和量”的双高标准。其中，海升集团通过数字化、智能化的转型，始终站在了整个行业的前列，非常值得学习。
软件生命周期是什么？包括哪些阶段？各阶段的目标和任务是什么？
在数字化时代，软件如同空气般无处不在，其生命周期涵盖从需求分析到退役的多个阶段，如同生物的成长过程。本文详细介绍了软件生命周期各阶段的目标与任务，并探讨了瀑布模型、迭代模型和敏捷模型等常见生命周期模型。未来，随着技术和业务的不断演变，软件生命周期管理将面临更多挑战与机遇，需不断学习先进方法和技术，以满足用户需求。
浅谈云计算的概念和体系架构
云计算是一个模式，是一种无处不在的，便捷的，按需的，共享的，基于网络访问的可配置计算资源，可以通过web界面进行管理工作。
号称能打败MLP的KAN到底行不行？数学核心原理全面解析
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集（道路缺陷）
本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型，涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像，分为训练、验证和测试集。训练后，模型在Mask mAP50指标上达到0.673，展示了良好的分割性能。