PyTorch深度学习实战（26）—

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元 gs80140 AI 人工智能
在人工智能领域，DeepSeek正以其卓越的技术创新和强大的性能表现，成为全球瞩目的焦点。作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型，DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破，还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力，为用户带来了前所未有的智能体验。一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化
【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常屿小夏 java 开发语言
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
【Python】一文教你快速遍历文件夹下所有文件鸽芷咕 python 开发语言
鸽芷咕：个人主页个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享，用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！在博客领域获得C/C++领域优质、CSDN年度征文第一、掘金2023年人气作者、华为云享专家、支付宝开放社区优质博主等头衔。个人社区&个人社群加入点击即可介绍加入链接个人社群社群
Megatron：深度学习中的高性能模型架构 gs80140 基础知识科谱 AI 机器学习人工智能
Megatron：深度学习中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的深度学习大规模预训练模型框架，主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。Megatron大多用于GPT（生成式预训练模型）、BERT等Transformer模型的预训练，擅长在大规模数据集和高性能计算资源上进行训练。Megatron的主要特点1.超大模型的高效训练模型并行（ModelParalle
小南每日 AI 资讯 |美国与日本企业联合投资“星际之门”项目| 罗永浩老师最新初创项目上线！ | 25/01/24 小南AI学院人工智能 microsoft
近期人工智能（AI）领域的重要动态随着人工智能技术的迅猛发展，多个领域涌现出令人瞩目的创新。以下是近期AI领域的几项重大进展，涵盖技术创新、行业合作以及AI在各个领域的应用：1.AI技术创新与产品发布DeepSeek发布开源模型R1，挑战传统开发模式中国初创公司深度求索（DeepSeek）于1月27日发布开源AI模型R1。该模型以低成本实现接近OpenAIGPT-3的性能，打破了“越大越好”的传统
AIGC的底层框架和技术模块五岔路口 AIGC
AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，人工智能生成内容）的底层框架和技术模块是构建其强大自然语言处理能力的核心组成部分。以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析：底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型，特别是Transformer模型及其变种，如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）等。这些模型
深度学习：基础原理与实践阿尔法星球深度学习 python 人工智能
1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年WarrenSturgisMc
什么是MOE架构？哪些大模型使用了MOE？明哲AI AIGC 架构人工智能大模型 MOE
在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）的规模越来越大，参数量动辄上千亿甚至万亿。然而，更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型（MixtureofExperts，简称MoE）作为一种创新的架构设计，为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型？想象一下，如果把一个大语言模型比作一所综合性大学，传统的模型就像是让所有教授（参数）都参与每一次教学活动。而M
什么是MoE？ CM莫问深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法 python 深度学习 MoE 混合专家模型机器学习
一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务，由不同的专家网络来处理，以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力，每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征，使得整个模
【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理 GoAI 自然语言处理NLP 深入浅出AI 深入浅出LLM 深度学习 LLM 人工智能大模型
AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接【书生·
某验第四代滑块逆向快速破解码王吴彦祖 JS逆向实战 js逆向 node.js 加密
本期地址如下，使用base64解码获得网址aHR0cHM6Ly9ndDQuZ2VldGVzdC5jb20v前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站破解某验，某盾已经是司空见惯的事情了，网上也有很多资料查阅，但是大多数都是繁琐、冗长，本文以最直接快速理解的方法讲解，稍微认真一点看完文章，你至少能在半个小时内完成破解本文大致步骤如下：找到加密位置
课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践二进制独立开发非纯粹GenAI GenAI与Python 深度学习人工智能自然语言处理 python 语言模型神经网络生成对抗网络
文章目录引言一、核心技术：知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中，课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点，解决人工编写效率低、知识更新滞后的问题。当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合
新春特辑：人工智能专题大复盘互联互通社区人工智能大数据区块链 python 编程语言
播洒一年的阳光，收获一路的辉煌;挥洒一年的汗水，绽放一路的明媚;付出一年的辛苦，装点一路的幸福;感谢一年的努力，创造一路的奇迹。新的一年，愿与你再扬帆济海，创造美好精彩!人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟
详解大模型微调数据集构建方法(持续更新) herosunly 大模型微调数据集构建方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t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。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
【新春特辑】2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势我的青春不太冷科技最新时事 AI大爆炸学习
2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势一、AI科技时事人工智能代理（AIAgent）的发展最新进展：人工智能代理正逐步成为科技领域的新热点。这些代理能够自主执行特定任务，如管理日程、回复邮件等。然而，它们仍面临可靠性、可访问性和安全性等方面的挑战。随着技术的不断进步，这些挑战有望逐步得到解决。未来展望：未来，AI代理将更加智能化，能够更好地理解用户需求并提供个性化服务。同时，它们也将成为
基于深度学习的基于视觉的机器人导航 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习机器人人工智能
基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。这种方法使机器人能够像人类一样使用视觉信息感知环境、规划路径，并避开障碍物。与传统的导航方法相比，深度学习模型能够在动态环境中表现出更强的适应能力和鲁棒性。1.视觉导航的基本概念视觉导航是指通过处理机器人的摄像头等视觉传感器采集到的图像数据，构建环境模型，进而进行路径
【深度学习】softmax回归的简洁实现熙曦Sakura 深度学习深度学习回归人工智能
softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集，并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块 nnerddboy 白话机器学习深度学习人工智能
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于0。在反向传播中，每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小，乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘：假设网络有nn层，梯度从输出层传到第ii层时，会经历多次链式相乘：如果每一
从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距 herosunly 大模型 system prompt gpt4 claude kimi ChatGLM4
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t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。本文主要介绍了从SystemPrompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM
基于face_recognition的人脸识别 #北极星star 人脸识别人工智能 opencv 计算机视觉
目录一.简要介绍二.相关函数三.算法流程四.代码实现五.效果展示一.简要介绍face_recognition是一个基于Python的开源人脸识别库，它使用dlib库中的深度学习模型来实现人脸识别功能。这个库以其简洁的API和高效的性能而广受欢迎，成为许多开发者和研究者的首选工具。face_recognition库的主要功能包括：1.人脸检测：识别图像中所有的人脸并返回其位置信息。2.人脸编码：将检
计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例我的运维人生计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉：解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中，计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力，更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展，并通过一个具体的代码案例，展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉，简而言之，是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
solr 的admin.html 详细使用讲解 qq_37300675 solr
爱雨轩真正的爱情，就像花朵，开放的地方越贫瘠，越是美丽动人！目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！每周荐书|Web扫描、HTML5、Python（评论送书）solr管理界面详解标签：solrsolr管理界面solrqueryanalysis2016-08-0210:425117人阅读评论(0)收藏举报本文章已收录于：分类：Solr（8）作者同类文章X
人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记想拿高薪的韭菜人工智能学习笔记
请根据教材内容，完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容，不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍，谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一，结合教材1.1.2节内容，从思维的定义、分类及其特点等角度，阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍，名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍，介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍，人工智能作
Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率是Dream呀 python 神经网络开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
老玩童：互联网智慧助老平台——科技赋能银发族，开启智慧养老新生活 IT源码大师科技生活
详细描述：1.引言随着全球老龄化社会的加速到来，老年人的生活质量和社会参与度成为社会关注的焦点。传统的养老服务模式往往存在资源不足、服务单一、效率低下等问题，难以满足老年人日益增长的多样化需求。基于互联网技术的智慧助老平台“老玩童”，通过整合物联网、大数据、人工智能等先进技术，构建了一个全方位、智能化、个性化的助老服务体系，为老年人及其家庭提供了全新的解决方案。本文将深入探讨这一平台的核心理念、技
什么是ROS2 听风胖耗子机器人
ROS是机器人操作系统的简称，它本身并不是一个操作系统，而是可以安装在现在已有的操作系统（Linux、Windows、Mac）上的一组用于构建机器人应用程序的软件库和工具集。ROS包括两个版本ROS1和ROS2，ROS1是在2007年由斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司WillowGarage为了个人机器人项目的合作而开发的，2008年后由WillowGarage来进行推动，目前由开源机器人
深度学习-笔记2 深度学习神经网络
paddlepaddle安装(使用cpu)：dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件，先感受一下目录结构吧)：dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr
多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据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
1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。然而，现实世界的信息往往是多模态的，例如一张图片可以包含物体、场景、文字等多种信息，一段视频则包含图像、声音、字幕等多种模态的数据。为了更好地理解和处理现实世界的信息，多模态学习应运而生。近年来，随着深度学习技术的快速发展，多模态学习取得
从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理 AGI大模型与大数据研究院大数据AI人工智能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：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？ Python_金钱豹 microsoft ocr 人工智能 cnn transformer 分类
在人工智能的浪潮中，本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama：轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单
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第一章 Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
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c3p0的配置 g21121 c3p0
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第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
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Java新手入门的30个基本概念一 aijuans java java 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
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数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
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[并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识...... 那么,这种概念让我们推论出一个结论 &nb
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网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine java Hibernate 计算
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简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
Java处理15位身份证变18位蕃薯耀 18位身份证变15位 15位身份证变18位身份证转换
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从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml <!-- 激活自动代理功能参看：
Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScript html android 脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
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架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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