——深度学习——

深度学习训练难题：6大问题与实战解法

目录深度学习模型训练常见问题及解决方法引言一、梯度消失与爆炸问题描述解决方法二、过拟合问题问题表现解决方案三、学习率问题学习率影响自适应学习率四、数据不平衡处理策略过采样技术（SMOTE）：五、局部最小值陷阱解决方案六
·2025-06-19 04:35

AIGC 领域下 AIGC 视频的应用场景大揭秘

AIGC领域下AIGC视频的应用场景大揭秘关键词：AIGC、视频生成、人工智能、内容创作、应用场景、深度学习、计算机视觉摘要：本文深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）在视频领域的应用场景，从技术原理到实际案例
AI天才研究院·2025-06-19 02:25

【Python】深度学习-VGG19网络

第一章：VGG的哲学根基——一场由简约与深度引领的革命在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的璀璨星河中，VGG（VisualGeometryGroup）网络家族的出现，并非一次技术上的偶然突变，而是一场深刻的、影响至今的哲学革命。它并非以奇诡的结构或复杂的数学技巧取胜，恰恰相反，它以一种近乎禁欲主义的简约和对“深度”这一核心要素的极致追求，为后续网络架构的
宅男很神经·2025-06-19 01:43

什么是 tensorflow ？解决了什么问题？为什么需要它？没有它会出现什么问题？

TensorFlow主要解决了深度学习实践中的以下关键问题：跨平台计算：TensorFlow支持在CP
微信公众号：AI创造财富·2025-06-19 01:43

AI for Science：智能科技如何重塑科学研究

从早期的专家系统到如今的深度学习，AI的发展经历了数次技术浪潮，每一次突破都伴随着计算能力的提升和数据规模的爆
蓑雨春归·2025-06-18 16:48

【深度学习-Day 9】机器学习核心概念入门：监督、无监督与强化学习全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-06-18 13:23

【深度学习-Day 23】框架实战：模型训练与评估核心环节详解 (MNIST实战)

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-06-18 13:23

DeepSeek R 1深度学习

DeepSeek-R1进阶版：DeepSeek-R1体验入口技术架构一、动态路由二、长程记忆三、高效计算性能表现一、数学推理二、编程能力三、知识储备SubParseResponse(responseAsString)DimjsonAsObjectSetjson=JsonConverter.ParseJson(response)'提取主要结果ThisWorkbook.Results.Range("A
︎Sweet☻万物更新·2025-06-18 13:20

AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之机器学习 day27-day60

人工智能、机器学习与深度学习人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，
Gsen2819·2025-06-18 13:19

VScode远程服务器ssh的配置免密及搭建pytorch环境

在VSCode中配置SSH远程服务器，实现免密登录，并搭建PyTorch环境，是提升远程开发和深度学习工作效率的关键步骤。
奔赴人间惊鸿ღ·2025-06-18 12:16

AI人工智能在图像处理领域的技术突破

AI人工智能在图像处理领域的技术突破关键词：AI人工智能、图像处理、技术突破、深度学习、计算机视觉摘要：本文深入探讨了AI人工智能在图像处理领域的技术突破。
AI大模型应用工坊·2025-06-18 11:08

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践_副本

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要：本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。
AI大模型应用实战·2025-06-18 11:07

香橙派 AIpro

从名字可以看出来，它具备了人工智能、深度学习开发相关的特性。
nwsuaf_huasir·2025-06-18 10:31

机器学习与深度学习22-数据预处理

目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址：链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中，常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法：缺失值：缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法：删除包含缺失值的行：如果缺失值数量较少，可以考虑删除包含缺失值的行，但这可能导致信息损
my_q·2025-06-18 07:13

2025 开发AI软件的应用场景和优势

本文深入剖析医疗影像诊断、智能制造预测性维护、金融风控决策链等六大落地场景，揭示AI如何通过算法重构业务流程——某三甲医院通过病理AI系统将诊断效率提升4倍，汽车工厂借助缺陷检测模型降低90%质检成本，金融机构利用深度学习拦截
哲科软件·2025-06-18 04:51

剖析前沿技术领域的预训练模型架构

剖析前沿技术领域的预训练模型架构关键词：预训练模型架构、前沿技术、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要：本文聚焦于前沿技术领域的预训练模型架构，旨在深入剖析其核心概念、算法原理、数学模型以及实际应用。
AI天才研究院·2025-06-18 04:50

AI大模型的概念验证与落地

AI大模型,深度学习,Transformer,自然语言处理,计算机视觉,概念验证,落地应用,模型训练,模型部署1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，其中，大模型作为AI领域的重要组成部分
AI智能应用·2025-06-18 04:19

程序员转向人工智能

以下是针对程序员转向人工智能（AI）领域的学习路线建议，分为基础、核心技术和进阶方向，结合你的编程背景进行优化：1.夯实基础数学基础（选择性补足，边学边用）线性代数：矩阵运算、特征值、张量（深度学习基础
CoderIsArt·2025-06-18 03:45

昇思25天学习打卡营第9天|使用静态图加速

数据集Dataset数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。
蓝精灵1·2025-06-18 03:44

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

在深度学习，尤其是计算机视觉任务中，backbone（骨干网络），neck（颈部），head（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的
SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

DeepSeek 源码解构：从 MoE 架构到 MLA 的工程化实现

在机器学习和深度学习的领域中，**MoE（MixtureofExperts）架构和MLA（Multi-LevelArchitecture）**的工程化实现已成为极具前景和挑战的技术路线。
威哥说编程·2025-06-18 02:08

AI人工智能语音识别的多模态融合应用

AI人工智能语音识别的多模态融合应用关键词：语音识别、多模态融合、深度学习、神经网络、特征提取、端到端学习、注意力机制摘要：本文深入探讨了AI语音识别中的多模态融合技术，从基础原理到实际应用进行了全面剖析
AI天才研究院·2025-06-18 02:07

基于深度学习的智能视频分析系统：技术与实践

前言最近研学过程中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。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着视频监控技术的普及和视频数据量的爆炸性增长，传统的视频监控系统面临着巨大的挑战。人工监控不仅效率低下，而且容易出现疲劳和疏忽。智能视频分析技术通过自动分析视频内
Blossom.118·2025-06-18 02:36

基于深度学习的智能文本摘要系统：技术与实践

近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著进展，为智能文本摘要提供了新的解决方案。本文将详细介绍基于深度学习的智能文本摘要系统的原理、实现方法以及实际应用案例。
Blossom.118·2025-06-18 02:36

基于深度学习的智能语音合成系统：技术与实践

近年来，深度学习技术为语音合成带来了显著的改进，使得合成语音更加自然、流畅。本文将详细介绍基于深度学习的智能语音合成系统的原理、实现方法以及实际应用案例。
Blossom.118·2025-06-18 02:05

多模态大模型：技术原理与实战 语音多模态技术

多模态大模型：技术原理与实战语音多模态技术关键词：多模态大模型，语音识别，自然语言处理，深度学习，神经网络，融合技术1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型逐渐成为研究热点。
AI智能应用·2025-06-18 00:58

网上开户系统解析与开发实践

认证服务流程引擎活体检测独立审核后台前端交互层：基于H5实现“无刷下载，轻松秒拍”的极致体验业务中台：微服务架构实现组件解耦，支持快速迭代安全基座：端到端加密传输+数字证书+多重算法混合加密2.核心功能模块模块技术实现业务价值智能OCR识别深度学习证件识别开户信息录入效率提升
·2025-06-18 00:26

深度学习——迁移学习(Transfer Learning)

文章目录一、什么是迁移学习？二、为什么需要迁移学习？三、迁移学习的核心思想四、迁移学习的常见方法1.基于特征的迁移（Feature-basedTransfer）2.基于模型的迁移（Model-basedTransfer）3.基于关系的迁移（Relation-basedTransfer）五、迁移学习在计算机视觉中的应用六、迁移学习在自然语言处理中的应用七、迁移学习的优势与挑战1.优势2.挑战八、实践
E-An居士·2025-06-18 00:26

【仿生机器人】仿生机器人智能架构：从感知到个性的完整设计

该架构突破了传统的规则驱动方法，采用认知科学和深度学习相结合的方式，让机器人能够自然地产生情感、形成记忆，并通过经历塑造独特的个性。核心架构设计整个系统采用分层架构设计，包含感知层、认知层
杭州队长(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)·2025-06-18 00:52

生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战

1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支，主要分为以下几类：变分自编码器(VAE)：基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN)：通过对抗训练学习数据分布自回归模型
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

1.卷积神经网络概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的神经网络架构。
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:51

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践1.深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:18

深度学习框架与联邦学习：探究未来的AI发展趋势=======================摘要：本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合，分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框

深度学习框架与联邦学习：探究未来的AI发展趋势摘要：本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合，分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。
·2025-06-17 23:46

如何用PyTorch构建第一个神经网络？——从环境搭建到实战部署的零基础指南

这几年带学员入门深度学习时，发现90%的新手都会卡在「第一个神经网络构建」上：有人装环境时被CUDA版本搞晕，有人写模型时分不清nn.Module和nn.Sequential，还有人训练时遇到梯度不更新的问题
唐宇迪（学习规划+技术答疑）·2025-06-17 18:42

SnapViewer：解决PyTorch官方内存工具卡死问题，实现高效可视化

在深度学习模型训练过程中，GPU内存不足（OutofMemory,OOM）错误是开发者频繁遇到的技术挑战。
·2025-06-17 16:48

深度学习核心概念与层级特征解析

表示学习与深度学习的核心概念因素拆分与特征提取光照、拍摄角度等因素混杂在数据中，表示学习的目标是分离这些因素，使特定因素能被独立分析。
木子乔乔·2025-06-17 14:15

（十七）深度学习之线性代数：核心概念与应用解析

1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一，与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。
只有左边一个小酒窝·2025-06-17 13:41

深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略（PyTorch LSTM）

文章目录一、A股与美股对冲互补投资方案1.现象与逻辑2.对冲互补投资思路3.资金分配样例4.最大化收益的关键二、对冲互补投资思路1.资金分配原则2.动态调整机制3.对冲操作三、投资方案样例1.初始资金分配（假设总资金10万元）2.动态调整举例情景一：美股进入牛市，A股震荡情景二：A股进入牛市，美股高位震荡情景三：全球风险事件，市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的A股美股
微学AI·2025-06-17 12:35

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Instrument

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。
·2025-06-17 12:15

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Infra

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。
HyperAI超神经·2025-06-17 11:57

【TVM 教程】如何使用 TVM Pass Instrument

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。
HyperAI超神经·2025-06-17 11:56

深度学习多模态融合_3D目标检测多模态融合综述

0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusion和l
MAGIC 95·2025-06-17 10:54

深度学习多模态融合_综述：3D目标检测多模态融合算法

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货作者丨蒋天园，来源丨计算机视觉工坊，编辑丨极市平台导读本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模
张云雷宝宝·2025-06-17 10:54

深度学习笔记

文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图（聚类结果）获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例（用PCA将3D数据降至2D）✅第1部分：导入模块✅第2部分：生成模拟数据✅第3部分：PCA降维处理✅第4部分：开始绘图✅第5部分：绘制散点图✅第6部分：完善图像细节并显示✨最终效果数据降维的作用✅一
疯狂成瘾者·2025-06-17 10:54

深度学习设计衍射波导登Nature子刊，性能超越传统方案

深度学习+衍射光学带来破局利器！
m0_75133639·2025-06-17 10:23

基于深度学习的智能交通流量预测系统：技术与实践

近年来，深度学习技术在交通流量预测领域取得了显著进展，本文将详细介绍基于深度学习的智能交通流量预测系统的原理、实现方法以及实际应用案例
Blossom.118·2025-06-17 09:48

基于深度学习的智能视频内容理解系统：技术与实践

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的突破为视频内容理解带来了新的机遇。本文将详细介绍基于深度学习的智能视频内容理解系统的原理、实现方法以及实际应用案例。
Blossom.118·2025-06-17 09:13

ResNet结合LSTM王炸创新！最新SOTA方案预测准确率超91%

ResNet和LSTM的结合已经成为了深度学习领域的一个重要创新，它能够同时处理图像的空间特征和时间序列数据。
深度之眼·2025-06-17 08:06

《动手学深度学习》-2.1. 数据操作

无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在P
SSWDUT·2025-06-17 08:36

低代码开发新范式：AI驱动的流程自动化引擎架构解析

AI驱动的流程自动化引擎（AI-EnhancedProcessAutomationEngine）通过融合深度学习与流程挖掘技术，实现了“需求→设计→执行→优化”的闭环自治，本文将深入解析其核心架构与技术实现
梦玄海·2025-06-17 04:38
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