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DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升 Coderabo DeepSeek R1模型企业级应用人工智能
DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈，有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程) 一个处女座的程序猿精选(人工智能)-中级深度学习人工智能 tensorflow
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深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 LangGraph
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数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理调皮的芋头数据挖掘人工智能 AIGC 计算机视觉
好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践。完成后，我会通知您！1.统计学基础：描述性统计、方差分析、相关性与
【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM 神经网络人工智能深度学习 TVM GPU NVIDIA 语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了深度学习深度学习 pytorch cifar-10 resnet50 神经网络
一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具学步_技术自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
点云配准（点云拼接）论文综述点云SLAM 点云数据处理技术点云数据处理点云配准 DeepICP ICP 深度学习配准方法特征匹配
点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4 山海青风机器学习 tensorflow 人工智能
探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍知识靠谱深度学习深度学习 transformer 人工智能
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N
GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络算法资料吧！深度学习机器学习人工智能
GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式，使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络？GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的？生成对抗网络（GAN）的应
golang深度学习-基础篇老狼伙计 golang 编程语言云原生学习笔记 golang 开发语言后端
基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc
Golang深度学习老狼伙计 golang 编程语言云原生学习笔记 golang 开发语言
前言在2009年，Google公司发布了一种新的编程语言，名为Go（或称为Golang），旨在提高编程效率、简化并发编程，并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题，比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性：并发编程Go语言内置了并发原语，如goroutines和channels，这使得并
37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算小宇爱深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理
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基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解深度学习&目标检测实战项目深度学习 ui YOLO 目标检测人工智能
引言随着人口老龄化的加剧，老年人的安全问题日益引起重视，跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度，行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
大模型学习路线与资源推荐数字化转型2025 AI投资人工智能
以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境） @@南风农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
python 语音转文本中文——DeepSpeech drebander python 开发语言 DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习 c++opencv YOLO
yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2 nenchoumi3119 无人机实战无人机
这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像，可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
深度学习笔记——循环神经网络RNN 好评笔记补档深度学习 rnn 人工智能机器学习计算机视觉神经网络 AIGC
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型（BagofWords,BOW）工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFr
终于明白了！人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系大模型玩家人工智能机器学习深度学习产品经理算法学习方法集成学习
在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型（LargeModels）等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步，也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析，并探讨它们之间的联
机器学习笔记——特征工程好评笔记补档机器学习笔记人工智能 AIGC 深度学习计算机视觉面试八股
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自
基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割海洋之心深度学习 pytorch 人工智能 python
前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
针对视频内容进行检测开源项目红豆和绿豆开源音视频
以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐：1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码，限制检测范围，并支持多种视频源输入。3
探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析 FinkGO小码深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架，在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek：从入门到精通》这一宝贵知识载体，我们得以深入挖掘其底层适配逻辑，全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU：深度
目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路紫雾凌寒 AI 炼金厂 #机器学习算法 #深度学习深度学习计算机视觉 python 目标检测 YOLO cnn 人工智能
一、引言在计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛，涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程，R-CNN作为第一个将深度
论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述） superace7911 基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强 Maker~ 图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞沉迷单车的追风少年深度学习-计算机视觉深度学习 python pytorch
项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
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在mysql内部存储代码在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
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java面试题第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
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前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩； GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
正确书写单例模式随意而生 java 设计模式单例
　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。　　懒汉式，线程不安全　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
单例模式香水浓 java
懒汉调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apache http server
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它（譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个处理方法官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
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问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。解决方案：使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
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Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。一.认识Promises “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
[Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是 public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
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jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
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以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
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三色旗算法 bylijinnan java 算法
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使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑 #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255 /* Return th
select into outfile access deny问题 daizj mysql txt 导出数据到文件
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跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginx lua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。目录第一章安装Nginx+Lua开发环境第二章 Nginx+Lua开发入门第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用第四章 L
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1.数组定义　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。　　 2.数组读取与赋值　　得到长度：　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
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