《深度学习》吴恩达--学习笔记

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。
树莓集团·2025-03-04 08:21

python的统计库_python--学习笔记13 统计库

可以先绘制散点图查看数据分布情况，然后再使用检验包进行Statsmodels用于探索数据、估计模型、并运行统计检验的Python包。importstatsmodels.apiassmy=df['sepallengthh'][:50]x=df['sepalwidth'][:50]X=sm.add_constant(x)#在现有矩阵添加截距列results=sm.OLS(y,x).fit()#fit方
weixin_39959335·2025-03-04 06:03

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的
weixin_39724362·2025-03-04 04:52

smolagents学习笔记系列（十）Examples - Web Browser Automation with Agents

这篇文章锁定官网教程中Examples章节中的WebBrowserAutomationwithAgents文章，主要介绍了如何设计一个由Agent驱动结合视觉模态的Web内容浏览功能，包含了以下几个功能：Navigatetowebpages：前往指定网页；Clickonelements：点击网页对象；Searchwithinpages：在页面中搜索；Handlepopupsandmodals：处理
nenchoumi3119·2025-03-04 04:50

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法
dundunmm·2025-03-04 03:11

【C++】双指针算法

后期我会继续把蓝桥杯算法学习笔记开源至博客上。技巧1.双指针算法，但实际上是利用数组下标来充当指针，并不是直接使用指针。
星霜旅人·2025-03-04 01:25

Python学习笔记——（二）循环结构，列表部分（切片，增删改查）

1.循环的else子句【重点】作用：当循环正常结束（未被break中断）时执行典型场景：检测循环是否完整执行（如搜索元素未找到时触发）#示例：查找列表中是否存在偶数nums=[1,3,5,7]fornuminnums:ifnum%2==0:print("找到偶数")breakelse:print("未找到偶数")#会执行2.循环嵌套规则：外层循环执行一次，内层循环执行全部示例：打印九九乘法表for
c田野·2025-03-04 01:21

DiNN学习笔记1-理论部分

DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对
瓜皮37·2025-03-04 00:45

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5.更新误差协方差卡尔曼滤波算法步骤总结代码实现（Python示例）PID调节总结MicroPython示例代码：控制LED灯并连接WiFi1.硬件准备2.连接方式3.示例代码代码说明开发环境搭建今天
tt555555555555·2025-03-03 23:10

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。
执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。
执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备
T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

Unity学习笔记之——ugui的性能优化

在Unity中UI优化的核心问题就是重绘和批处理之间的平衡一、Canvas优化要点1.优化原因：（1）Unity为了性能优化，会合并Canvas下的所有元素；（2）如果把所有面板放到一个Canvas下，会造成重绘Redraw（反复绘制）；下面列出了Unity中导致Canvas变脏的地方：·设置顶点脏——SetVerticesDirty，如RectTransform、Image中各种参数修改等；·设
Summer_3416·2025-03-03 20:11

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

.env文件是什么？如何使用？哪些需要注意的？一文全部搞定

.env文件学习笔记什么是.env文件.env文件是一个配置文件，用于存储环境变量。
万山y·2025-03-03 17:54

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。
·2025-03-03 17:17

eNSP中AR2220、AR201、AR1220、AR2240、AR3260、Router、NE40E、NE5000E、NE9000、CX路由器学习笔记

eNSP中常见华为路由器型号的接口特性详解及横向对比，重点关注接口类型、扩展能力和适用场景：缩写解释：LPU：LineProcessingUnit（线路处理单元）SPU：ServiceProcessingUnit（业务处理单元）PoE：PoweroverEthernet（以太网供电）GE：GigabitEthernet（千兆以太网）FE：FastEthernet（快速以太网）SFP：SmallFo
learning-striving·2025-03-03 16:42

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就
AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索 原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：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的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果
AI天才研究院·2025-03-03 13:54

单调队列学习笔记：滑动窗口最大值，绝对差不超过限制的最长连续子数组

上期笔记：单调栈学习笔记（一）：每日温度，接雨水-CSDN博客题目1：滑动窗口最大值239.滑动窗口最大值-力扣（LeetCode）“单调队列+滑动窗口”常同时出现，因为滑动窗口遵循“先来先走”，单调
Gravity!·2025-03-03 12:41

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f
Evaporator Core·2025-03-03 11:38

Linux环境下进行本地Blast比对——操作流程

今天分享一篇学习笔记，主要包含blast序列比对和数据提取方法。首先，需要准备RNA数据和蛋白质数据，本次利用蛋白质数据建立索引库，然后将RNA比对到蛋白质序列。
生信分析笔记·2025-03-03 11:34

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。
然哥爱编程·2025-03-03 10:25

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition
海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

Redis学习笔记 ——（3）哈希结构的用法、内部编码、使用场景

Redis学习笔记——（3）哈希结构的用法、内部编码、使用场景几乎所有的编程语言都提供了哈希（hash）类型，他们的叫法可能是哈希、字典、关联数组等。
码农小高·2025-03-03 09:49

python读取redis大数据_大数据系列——Redis学习笔记

1.Redis的简介Redis是一个开源(BSD许可)，内存存储的数据结构服务器,可用作数据库，高速缓存和消息队列代理它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过RedisSentinel提供高可用，通过RedisCluster提供自动分区。简言之，Redis是一种面向“键/值”对数据
weixin_39661345·2025-03-03 09:19

英伟达DeepStream学习笔记30——kafka和AMQP的区别

作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强，而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计，而redis的主要场景是内存数据库，作为消息队列来说可靠性太差，而且速度太依赖网络IO，在服务器本机上的速度较快，且容易出现数据堆积的问题，在比较轻量的场合下能够适用。Rabbi
翟羽嚄·2025-03-03 08:15

Redis学习笔记之——学习计划

Redis——RemoteDictionaryServer，开源、基于内存、速度快、key-value...Redis做为一个高性能的键值存储系统，广泛应用于缓存、会话存储、分布式锁以及其他需要快速访问的数据场景中。熟悉掌握redis，似乎已成为广大码农们必备的一项技能。下面是我的一个redis的学习计划，开启我的redis学习之旅~一、基础数据类型深入学习Redis的五种基本数据类型：字符串（S
Jack_abu·2025-03-03 08:41

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

在此背景下，深度学习与目标检测算法，如YOLOv5，成为了实现这一目标的重要工具。YOLOv5作为目前最先进且高效的目标检测算法之一，其应用范围广泛，包括人脸检
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

LangChain学习笔记

LangChain是一个用来开发大型语言模型（LLM）应用的框架，为了简化构建基于LLM的应用，它能够为开发LLM应用带来如下能力：根据给定的Prompt方便构建上下文，并连接到LLM，得到更加符合查询的回答结果在构建整个基于LLM的应用提供各种工具，如各种模块（Modules）、LCEL、LangGraph等提供工具支持，使用户自己的LLM应用从原型版本到上线到生产环境过程中，一站式的调试、测试
xiaomu_347·2025-03-03 02:22

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

LLaMA Factory添加新模型template的实战解析

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·2025-03-03 01:19

电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战

通过深度学习、自然语言处理等技术，A
AI天才研究院·2025-03-03 01:14

PyTorch数据加载：实战入门

当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]
秋‍.·2025-03-03 01:43

3-4 WPS JS宏 工作表的新建、删除与错务内容处理(批量新建工作表)学习笔记

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爱上妖精的尾巴·2025-03-03 01:42

3-6 WPS JS宏 工作表移动复制实例-1(工作表的拆分操作)学习笔记

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爱上妖精的尾巴·2025-03-03 01:42

3-5 WPS JS宏 工作表的移动与复制学习笔记

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爱上妖精的尾巴·2025-03-03 00:06

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7
皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

java23种设计模式-备忘录模式

备忘录模式（MementoPattern）学习笔记编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek
千里码！·2025-03-02 23:56

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
小宇爱·2025-03-02 22:23

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。
浪九天·2025-03-02 21:19

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制
人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

Pulsar官方文档学习笔记——架构概览

架构概览在最高配置下，pulsar服务应该由一个或多个pulsar集群组成。一个pulsar集群可以包括如下组件一个或多个broker。broker会将生产者的消息分派给消费者。与pulsar配置存储通信来协调各种任务。将消息存储在BookKeeper实例中（也可以叫bookie）。并且依赖zk集群执行一些特定的任务一个BookKeeper集群，由多个bookies组成。可以持久化消息（企业级分布
咚伢·2025-03-02 20:32

vue2学习笔记4 - 深入学习模板语法：插值语法和指令语法

前言在vue2学习笔记2-老规矩，从HelloWorld开始，了解Vue实例和模板-CSDN博客我们提到过，容器中的代码叫做Vue模板，它们遵循HTML规范，只是混入了特殊的Vue语法。
我是飞鸟呀·2025-03-02 19:57
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