代码脚本文件+数据集#Datawhale AI夏令营

YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列。yolov8s是次小的模型

YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列。yolov8n是最小的模型

YOLOV5 PTQ，QAT量化源码

YOLOV5知识蒸馏源码

黑鹰优化算法(Black eagle optimizer, BEO)是2024年提出的一种新型的元启发式算法（智能优化算法），结合了黑鹰的生物规律和数学变换来指导粒子的搜索行为。本算法程序采用CEC2005的23个基准函数进行测试，记录多次运行的最优值、最差值、平均值和标准差等。并打印每次迭代结果。可画出函数空间分布图和算法迭代适应度收敛图。～代码完整，注释清晰，点击即可运行，可用于论文算法对比，也适用于新手学习。有问题可私聊我，看到后会回复！

ch_ppocr_mobile_v2.0_det（中文检测模型）、ch_ppocr_mobile_v2.0_rec（中文识别模型）

详情介绍氢AI是基于OpenAI的人工智能平台，可以为广大用户提供自然语言处理和机器学习等服务。获得好评的同时，也有一些用户因为使用成本较高而离开了。为了更好地满足用户的需求并提高用户体验，我们对氢AI进行了优化。现在，我们可以通过安装PHP扩展（Redis）和使用PHP7.4+，MySQL5.7+等环境来提高系统性能和稳定性。我们还添加了套餐设置和用户登录功能，以便根据不同的用户需求提供相应的收费服务，从而为用户提供更加灵活、个性化的服务。没KEY，就没测试功能，只搭建了下，能搭建出来。环境：Apache 2.4.57 PHP7.3 MYSQL5.6搭建：上传后解压，访问域名进行安装即可后台账号：admin123后台密码：wobbt_cn85————————————————

Otto-案例数据集中的train

针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。Q-learning 是强化学习中的一种基于值函数的学习方法，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计在状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。状态 s、动作a、奖励信号r、Q 值函数 (Q-table)、折扣因子 γ、学习率 α、探索-利用策略。图1 Q-Learning结构图状态s:在 Q-learning 中，代理与环境进行交互，环境处于不同的状态。状态是描述环境的特定情况或配置的抽象表示。

希腊地震数据集-1965 年至 2023 年期间希腊发生的地震介绍这是希腊的最新和扩展的地震清单，可追溯到 1965 年，并将每年根据前一年发生的地震事件进行更新。内容第一列标题为“DATETIME”，表示地震发生的时间。然后是“LAT”（纬度）和“LONG”（经度）坐标，它们告诉我们地震发生的地点。最后，地震用“DEPTH”（公里）和“MAGNITUDE”（里氏震级）来描述。可用于地震研究，包括机器学习 深度学习 传统算法等建模研究

本项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（一期、二期）的第三期。本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。 我已将如何训练+推理以及vscode配置等内容放入文件夹，你可直接下载按照要求执行，以便进一步解读与学习。当然，我也会在博客解读代码细节，以此帮助大家对大语言模型理解。

20newsgroups数据集下载，机器学习必用，不需要连外网使用。下载数据集后需要修改代码才能使用。使用方法：找到D:\software-1\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\datasets\_twenty_newsgroups.py下的_twenty_newsgroups.py文件，找到函数_download_20newsgroups，注释#logger.info("Downloading dataset from %s (14 MB)", ARCHIVE.url)和 # archive_path = _fetch_remote(ARCHIVE, dirname=target_dir)，新增archive_path = os.path.join(target_dir, r'20news-bydate.tar.gz')