《深度学习进阶》读书笔记

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型
Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

OCP 认证专家零基础小白

Oracle数据库作为行业内的领军者，其技术的深度和广度足以让你深入了解数据库的原理、架构、设计、管理与优化等各个关键环节。
leegong23111·2025-02-26 21:51

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。
LastWhisperw·2025-02-26 20:43

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
yzx991013·2025-02-26 20:40

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
点云SLAM·2025-02-26 19:07

127.0.0.1 与 localhost 有什么区别

文章目录引言：被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2
.猫的树·2025-02-26 19:06

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。
·2025-02-26 19:34

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习
·2025-02-26 19:30

聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手？

目录一、需求覆盖：确保无遗漏二、代码覆盖：工具辅助优化三、路径覆盖：逻辑深度遍历四、边界值覆盖：防御性测试设计五、异常场景覆盖：模拟真实故障六、兼容性覆盖：全环境验证七、性能覆盖：压力与稳定性八、历史缺陷覆盖
Feng.Lee·2025-02-26 19:36

深度解析Apipost在文档自动化与错误定位上如何碾压Apifox

作为一个十年在一线的全栈开发者，对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到，据我了解，身边超过40%的同行都已采用这项技术。但在开发过程中，我和团队经常遇到如下类似问题：手工编写复杂Query时频繁出错、调试过程像在黑暗里摸索、文档维护总比代码慢半拍...直到我们启用了Apipost，这款工具彻底改变了我们的工作流。一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时，需要反复核对
·2025-02-26 19:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
·2025-02-26 19:58

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

中服云工业物联网平台产品特色

它深度融合前沿技术，致力于打破传统工业运营的壁垒，为企业构建高效、智能且安全的数字化智能化底座。以下是中服云工业物联网平台的特色。
·2025-02-26 18:23

深度分页实践

深度分页：查询偏移量过大的场景，这会导致查询性能较低#MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录SELECT*FROMt_orderORDERBYidLIMIT1000000,10
YMY-up·2025-02-26 17:56

ChatGPT版本差异分析大全

o1系列（o1-preview/o1-mini）仅支持纯文本处理，但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本，仅支持文本，且性能和上下文理解能力较弱。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

破局者DeepSeek：从技术追赶到全球领跑的三大颠覆密码

本期我们将深度解码揭开其现象级爆发背后的硬核逻辑——技术突围、成本革命与极客生态的三角共振。一、技术突围：架构级创新打破算力囚笼DeepSeek的爆发绝非营销奇迹，而是一场蓄谋已久的技术革命。
未来智慧谷·2025-02-26 17:24

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章 参考数据和主数据管理读书笔记

《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记1.引言主数据和参考数据是组织跨系统共享的核心资源，其一致性直接影响业务决策和数据质量。
数据大包哥·2025-02-26 17:52

当AI搜索撕开传统搜索的裂缝，警惕AI搜索的“信息茧房”

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）数字世界正在经历一场无声的地震，谷歌工程师发现，
shelly聊AI·2025-02-26 16:46

用 ActionNode 重构技术文档助手：从原理到实践的深度解析

目录什么是ActionNode？为什么用ActionNode重构技术文档助手？系统架构：从多智能体到ActionNode示例代码实现：技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代，技术文档的重要性日益凸显。一份清晰、准确的文档不仅能帮助用户快速上手，还能提升产品的专业形象。然而，撰写高质量的技术文档往往耗时费力。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自动生成技术文档成为可能。MetaGPT框
海棠AI实验室·2025-02-26 16:43

电商 API 接口采集原理深度解析

一、引言在当今数字化商业时代，电商行业蓬勃发展，数据成为驱动业务决策的核心资产。电商API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）接口采集作为获取电商数据的重要方式，扮演着关键角色。无论是电商平台自身的数据分析、商家对市场动态的洞察，还是第三方开发者构建创新应用，都依赖于从电商API接口采集准确、及时的数据。深入理解电商API接口采集原理，对于有效利用这
数据捕手19970108018·2025-02-26 15:40

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才

FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。
墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。
小赖同学啊·2025-02-26 15:36

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
肆——·2025-02-26 14:58

AI 在未来相机领域的应用前景如何？

随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。
程序员Android·2025-02-26 14:27

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek（深度求索）作为前沿AI模型的代表，通过与云计算的深度融合，在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。
荣华富贵8·2025-02-26 13:23

DeepSeek：通用人工智能的探路者与技术革新者——从技术架构到应用生态的全方位解析

一、DeepSeek的发展历程：中国AGI先锋的崛起DeepSeek（深度求索）成立于2023年，是中国人工智能领域的一颗新星。
sanggou·2025-02-26 13:21

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

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。
Coderabo·2025-02-26 12:15

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)

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)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow
一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展
量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

揭秘短视频矩阵账号系统开发逻辑

数据分析与处理：对采集的数据进行清洗、整合，并执行深度分析。例如，评估每个账号的影响力指数，识别其关注者群体特征
VV：zuihaodeanpai0108·2025-02-26 11:39

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司，由知名量化资管巨头幻方量化创立，法定代表人系裴湉。
qq_44233281·2025-02-26 10:02

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

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

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。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

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·2025-02-26 09:57

Spring Quick - 企业级Spring Boot快速启动框架深度解析

SpringQuick，顾名思义，是作者本人创建的一个基于SpringBoot+MyBatis-Plus+Sa-Token+Knife4j等框架结构搭建的一个企业级脚手架，方便企业及开发人员直接上手使用。并在项目中集成常用工具类，如MyBatis-Plus-Generator，Redisson等。还整合了整个项目代码四层架构规范（代码生成同时配置此规范）、统一响应体设计、业务异常、切面异常规范、切
Jing_saveSlave·2025-02-26 08:51

【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50

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
别出BUG求求了·2025-02-26 08:20

07 Java 工程师面试技巧篇

二、核心技巧2.1会的问题要回答全面有深度面试的关键是：别人会的，你掌握的更全面；别人不太会的你会，你能回答地更有深度。
明明如月学长·2025-02-26 08:49

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—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
学步_技术·2025-02-26 08:19

点云配准（点云拼接）论文综述

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
点云SLAM·2025-02-26 08:47

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。
北辰alk·2025-02-26 08:46

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

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。
山海青风·2025-02-26 07:42

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍

【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？
知识靠谱·2025-02-26 07:12

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

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。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

天 锐 蓝盾终端安全管理系统：办公U盘拷贝使用管控限制

天锐蓝盾终端安全管理系统以终端安全为基石，深度融合安全、管理与维护三大要素，通过对桌面终端系统的精准把控，助力企业用户构筑起更为安全、稳固且可靠的网络运行环境。
Tipray2006·2025-02-26 06:05

golang深度学习-基础篇

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
老狼伙计·2025-02-26 06:34

《白帽子讲Web安全》爬虫对抗：技术演进与攻防博弈

《白帽子讲Web安全》一书中，作者吴翰清和叶敏以技术深度与实战视角系统剖析了爬虫技术的演进与反爬虫对抗的核心逻辑。本文结合书中内容，从爬虫发展、行业挑战、反爬方案及对抗策略等维度总结核心观点。
予安灵·2025-02-26 06:34

Golang深度学习

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
老狼伙计·2025-02-26 06:32
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