❤️李宏毅深度学习作业第16页

Linux内核架构和基础概念

文章目录前言一、简述操作系统二、宏内核和微内核1.宏内核2.微内核3.Linux内核的特点三，Linux内核架构1.整体架构图2.Linux子系统的划分3.Linux子系统之间的关系4.Linux内核目录介绍总结前言随着

徐kun按门铃·2025-01-27 17:27

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

【TVM 教程】线性和递归核

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-01-27 13:59

宏_wps_宏修改word中所有excel表格的格式_设置字体对齐格式_删除空行等

宋体，五号，右对齐，不加粗，不倾斜”，其中的中文为“宋体，五号，不加粗，不倾斜”数字类型有：范围型的比如10-20，百分比类型的6%，整型的1，5，浮点型的-124,430.00,124,430.00宏实现

惊鸿一博·2025-01-27 11:51

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。

君君学姐·2025-01-27 08:29

「【2022最新罗技G502吃鸡宏】」

----------------BasicVariable---------------------------------------------Donotedit---------------------localcurrent_weapon="none"----------------基本设置----------------------------------这里是枪支设置----local

゛B¡tch·2025-01-27 07:55

罗技Ghub配置文件压枪编程——仅供学习

罗技Ghub配置文件压枪宏编程——仅供学习文档和基础C语言基础Lua简单语法G-seriesLuaAPI文档GHUB软件编程实例如何导入配置文件参考文档和基础C语言基础尽管我们基本只需要使用罗技现成的接口简单的编程

Fortunate瑞·2025-01-27 06:21

基于python+django的宠物商店-宠物管理系统源码文档

是给师妹开发的课程作业。现将源码开放给大家。大家学习过程中，如遇问题可以在github咨询作者。

冷琴1996·2025-01-27 06:49

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题生产过程中的决策问题详细思路+matlab代码+python代码+论文范例

5号6号半价，会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖，想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生，容易获得省奖！

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:16

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）是一种深度学习技术，由伊玛·古德姆（IanGoodfellow）于2014年提出。

AI天才研究院·2025-01-27 05:11

C++课设通讯录管理系统（类与对象）

此代码为本人课设作业，小白一枚，还望大佬指正。题目：通讯录管理系统以本班同学的具体数据为背景，设计一个本班同学通讯录。

小学生Y同学·2025-01-27 05:10

开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel：优化大模型应用性能新路径

点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者：杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架，SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程，而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion

OpenVINO 中文社区·2025-01-27 04:08

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

Llama3本地部署的解决方案

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。

herosunly·2025-01-27 00:36

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中，大型语言模型（如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等）的推理速度和资源利用率成为关键挑战。

秋声studio·2025-01-27 00:34

AI 驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新

AI驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和大型语言模型（如GPT）的广泛应用，AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。

AI天才研究院·2025-01-26 23:28

简要说一下关于实现整个深度学习项目的流程

我们以识别生物信号为例子，其他类似与图像、文本和目标/故障检测的同样适用1.信号预处理；首先要将得到的生物信号进去噪音去除，另外所有的生物信号由于采样时间不同可能长度并不一样，这时候你需要统一长度。2.特征工程；你需要对所有的经过预处理并且将要输入神经网络的信号提取特征，比如信号的频谱图、时间-频率图或者是一些非线性的动力学特征，比如相空间这些。最重要的是提取的特征数据形状必须一致。3.搭建深度学

懒大王12138·2025-01-26 21:11

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。

cda2024·2025-01-26 20:39

深度学习篇---Anaconda&LabelImg

文章目录前言第一部分：Anaconda是什么？1.简介2.特点（1）包管理器Conda（2）环境管理（3）预装包（4）跨平台（5）社区支持3.安装WindowsLinux3.基本命令（1）conda--version（2）condaupdateconda（3）condacreate--namemyenvpython=3.6（4）condaactivatemyenv（5）condadeactivat

Ronin-Lotus·2025-01-26 20:06

excel波士顿矩阵怎么做_Excel2013采用散点图气泡图Powerview三种方案轻松制做波士顿矩阵.docx...

找遍网络，没有找到一个轻松简单制作波士顿矩阵的方法，基本上都是用比较老的EXCEL版本制作，无法让散点图的各个点的标签显示为该点的名称(标签列的文字)，要做都要采用很复杂的转换，或手工添加，或启用VBA宏写代

weixin_39885803·2025-01-26 19:03

【安装cudnn】

官网下载并安装如果打算使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并且需要GPU加速，可能还需要安装NVIDIA的cuDNN库，它是一个GPU加速的深度神经网络库。

Eternal-Student·2025-01-26 17:18

Pytorch深度学习指南卷I --编程基础（A Beginner‘s Guide）第1章一个简单的回归

本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程，来学习模型的实现，我们会介绍numpy是如何学习的，以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程，优雅的展示我们的代码，已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前，先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model

liuhui244·2025-01-26 17:17

Python 在股票分析中的高级应用：挖掘金融数据的深度洞察

本文将深入探讨使用Python进行股票分析的高级用法，涵盖从数据获取与清洗、高级分析指标计算到机器学习和深度学习在股票分析中的应用等多个方面。

三带俩王·2025-01-26 17:16

Python李峋同款跳动的爱心代码（可写字版）

一年前小编曾用python编写过跳动的爱心代码，不知道有多少小伙伴们已经学会了呢，最近小编在用c语言和java编写跳动的爱心的时候，发现之前用python编写跳动的爱心时没有添加文字，这不，小编立马翻出之前的代码一顿操作，给大家带来了更新后的爱心，快来看看趴~（附详细分析哦）环境PythonPyCharm跳动的爱心运行结果完整程序importtkinterastkimporttkinter.mes

雪碧没气阿·2025-01-26 16:39

目标检测算法以及常用库概述

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程，它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一

YOLO大师·2025-01-26 16:36

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络

矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

一、深度学习的基本介绍

一、定义及基本概念深度学习，就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。它可以从海量的数据中自动学习，找寻数据中的特征。所以说，它的本质就是自动提取特征的能力。

关关钧·2025-01-26 14:52

探索云端阅读新纪元：云借阅图书管理系统

探索云端阅读新纪元：云借阅图书管理系统【下载地址】云借阅图书管理系统-JavaWeb结课作业本项目是一个基于JavaWeb的结课作业，名为“云借阅图书管理系统”。

翁莹灵Ernest·2025-01-26 14:52

26. C语言 #include和#define的区别

本章目录:前言1.头文件包含(`#include`)1.1头文件包含的目的1.2头文件包含的工作机制1.3头文件的应用2.宏替换(`#define`)2.1宏替换的目的2.2宏替换的工作机制2.3宏替换的应用

涛ing·2025-01-26 13:16

# AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCM SDXL加速生成解析

AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中，涉及了多个复杂的概念和技术，这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用

迪小莫学AI·2025-01-26 12:11

Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle文件序列化)

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。

herosunly·2025-01-26 12:39

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

一、定义大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

深度ResUnet与ResUnet++：新一代的语义分割神器

深度ResUnet与ResUnet++：新一代的语义分割神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代，深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力，尤其是在语义分割任务中

倪澄莹George·2025-01-26 07:29

医学类使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集

我们将使用几种流行的深度学习模型（如Tra

计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-26 07:56

性能优化案例：通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能

在PySpark中，spark.default.parallelism是一个关键参数，直接影响作业的并行度和资源利用率。

weixin_30777913·2025-01-26 06:52

L8打卡学习笔记

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SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

P5学习笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置

无涯学徒1998·2025-01-26 06:46

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。

小白学视觉·2025-01-26 05:38

《Spark大数据分析与内存计算》——第三章

第三章作业及答案快捷查找：Ctrl+F在搜索框中输入题目一.单选题（共17题）1.

阿万古·2025-01-26 05:07

软件工程案例分析作业

现代软件工程构建之法作业https://bbs.csdn.net/forums/SoftwareEngineering?

SoftwareTeacher·2025-01-26 04:04

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

如是我闻：FeatureMap（特征图）的概念与ParameterSharing（参数共享）密切相关。换句话说，参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物，而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系：1.什么是FeatureMap？定义：FeatureMap是卷积操作生成的输出结

漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统

探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统，由pojiezhiyuanjun开发并维护。

孟振优Harvester·2025-01-26 02:39

Topaz Video AI——视频修复

它利用深度学习技术对视频进行智能化处理，使得视频看起来更加清晰和流畅。TopazVideoAI特别适合那些需要修复旧视频、提升低分辨率视频质量的用户。

爱研究的小牛·2025-01-26 01:02

EXCEL&WPS工作表批量重命名（按照sheet1中A列内容）

将以下代码粘贴到模块中：运行→运行宏SubRenameSheetsBasedOnSheet1()DimwsAsWorksheetDimsheet1AsWorksheetDimiAsLong,lastRowAsLongDim

歌颂平凡·2025-01-25 23:44

【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流 U-Net 变化检测网络架构，附代码（一）

【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构，附代码（一）【深度学习|变化检测孪生网络】基于共享权重的双流U-Net变化检测网络架构，附代码（一）文章目录【深度学习|变化检测孪生网络

努力学习的大大·2025-01-25 22:43

【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPC Loss）如何计算？以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPCLoss）如何计算？