赛题：智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解赛道任务：输入：元宇宙仿真平台生成的前视摄像头虚拟视频数据（8-10秒左右）；输出：对视频中的信息进行综合理解，以指定的json文件格式，按照数据说明中的关键词（key）填充描述型的文本信息（value，中文/英文均可以）初赛提交格式：{ "author" : "abc" , "time" : "YYMMDD", "model" : "model_name",
在上传代码页选择暂不上传。初始化开发环境实例选择网页终端，进入：1、解压代码及模型 tar xf /gemini/data-1/stable-diffusion-webui.tar -C /gemini/code/ 2、解压配置文件到隐藏目录/root/.cache tar xf /gemini/data-1/cache.tar -C /root/ 3、拷贝frpc内网穿透文件 （注意有两行 -&
新建项目：然后上传代码压缩包。点击进入开发环境pip install -r ChatGLM2-6B/requirements.txt -i https://pypi.virtaicloud.com/repository/pypi/simple加载模型python ChatGLM2-6B/cli_demo.py
本次项目使用的是platform.virtaicloud。在趋动云平台创建项目，填写项目名称和项目描述，然后添加镜像，选择含 TensorFlow 2.x 框架的官方镜像，这里我选择的是TensorFlow 2.10.1。接着选择公开数据集，DogsVsCats。在本次训练过程中我选择的是基础版B1.small。进入的Jupyter界面。在进入项目后在终端中调试代码：命令为：python $GE
在进阶实践部分，将在原有Baseline基础上做更多优化，一般优化思路，从特征工程与模型中来思考。特征选择与删除：分析特征的重要性，可以使用特征选择方法（如基于模型的特征重要性）来选择最具有预测能力的特征，也可以删除一些对模型性能影响较小的特征。特征组合与交互：将不同特征进行组合、相乘、相除等操作，创建新的特征，以捕捉特征之间的复杂关系。数值型特征的分桶（Binning）：将连续的数值型特征划分为
1. 回首本期夏令营，从最初的报名到开始阶段的学习，再到如今已近尾声，初入营仿若为昨日，而现已快完结。正如你所说，相信我们一定有所收获了，于我而言，收获不止是仅仅了解了用户新增预测这个挑战赛的解答，在白日空暇之时，在天黑夜深之际，更多的是一遍遍的感悟代码之中所蕴含与发挥创造性去探索，在多个不同的模型之间进行交叉验证，比较其精度。从数据的预处理
关于用户新增预测数据收集：收集与用户新增相关的数据。包括用户的基本信息（如年龄、性别、地理位置等）、行为数据（如浏览历史、购买记录等）以及时间序列数据（如用户注册日期、活跃度等）。数据预处理：在构建模型之前对数据进行预处理。这可能包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化、特征选择等。确保数据集是准确、完整和一致的。特征工程：根据业务需求和数据特点，提取有意义的特征。包括基于统计的方法（如相关系数、协
Machine Learning in Action: User Addition Prediction Challenge
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Pytorch实现手写数字识别
PyTorch每日最高温度预测
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