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手撕multi-head self attention 代码心若成风、自然语言处理语言模型 transformer
在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的不同位置，从而捕获到丰富的上下文信息。下面，我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换，然后分别计算自注意力得分，最后将所有头的输出进行拼接，并通
深度学习 Deep Learning 第2章线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化林聪木 matlab 算法深度学习
目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
必看！一文读懂知识蒸馏技术小天才学习机打游戏人工智能知识图谱神经网络 langchain windows
导读最近，DeepSeek的爆火让大家对人工智能领域的技术发展又有了新的关注。而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。例如，GPT-3在570G
从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究
AI大模型学习路线及相关资源推荐 python游乐园学习资源学习 Python AI AI编程人工智能
哈喽，大家好！本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大：AI大模型通常包含海量的参数。例如，谷歌的BERT模型在最初发布时就有
【深度学习与大模型基础】第3章-张量 lynn-66 深度学习与大模型基础深度学习人工智能
大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景白.夜深度学习 opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口，适合已经在使用
深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因白.夜深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？为什么在模型推理中需要这种转换？本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式？blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式，全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组（通
小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程 kaui52066 kaui52066精品源码人工智能 uni-app 前端小程序 php 小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆：通过照片/视频建模，生成动态3D数字人，表情自然，动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音，实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备，网页端一键生成数字人视频海量模板库：电商
【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法 shengchao0920 pytorch 人工智能 python
PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
OpenAI 团队组织架构和研发技术栈 AI天才研究院 ChatGPT 人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司，成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标，OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms) （initial）大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（
《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》程序猿阿伟人工智能 harmonyos 华为
在科技飞速发展的当下，人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进，更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后，坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键，它就像一座大厦的基石，决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器：运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心，在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速奥德彪123 嵌入式AI 人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用，模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？可靠的豆包蟹同志杂烩积累经验分享
NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡，这个N卡指的是英伟达（NVIDIA），A卡之前是ATI（后来被AMD收购），现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习，选显卡肯定是要选N卡，因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。（1）图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称，全称叫GeForceGTX，GTX定位高端显卡系列，从低到高排名：GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra，从20
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100 2301_78234743 java
家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr，boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么？2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
eBest AI Hub全场景接入Deepseek eBest数字化转型方案人工智能
一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解，精准解析用户的需求；进化式深度学习：不断学习，持续进化，为用户提供日益完善、超越期待的服务体验。二、全场景赋能，体验再次跃升1.智能报表-数据洞察，指尖掌控升级后的智能报表功能，能够根据查询和检
Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型） Harry技术 AI prompt 人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能 pytorch 分类
cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
数据挖掘技术介绍柒柒钏数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能 #深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲图神经网络入门到精通人工智能
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每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 分类 GoogLeNet 人工智能 CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
Deepseek:物理神经网络PINN入门教程天一生水water 神经网络人工智能深度学习
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深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
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谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、这么里面的AI原理没什么，还是这些公司把AI技术层面用出花了，一是他们有公司可能比较成立时间长，数据丰富。二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析 python 人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
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旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
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Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
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Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
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这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
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面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
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如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
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