《零基础实践深度学习》第2页

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

家居巨头的觉醒，永洪科技为林氏家居开启一站式智慧决策

这不仅是两家企业间的合作，更是对于如何有效整合企业内部数据资产，支持各领域业务分析的一次深度实践。以下，我们将深入探讨该项目的每个关键阶段，展示永洪科技的专业能力和对潜在客户的价值承诺。

永洪科技·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd

小圆圆666·2025-03-11 19:53

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

本文将从技术架构、行业应用、开发实践三个维度，深度解读Dee

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

600条最强 Linux 命令总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT/dev/sda在磁盘上执行测试性读取操作系统信息arch显示机器的处理器架构uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部

网安导师小李·2025-03-11 19:21

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

《 C++ 点滴漫谈：三十》高手写 C++，参数这样传才高效！你真的用对了吗？

此外，我们总结了不同场景下的最佳实践**，帮助开发者在实际编程中做出最优选择，提升代码质量与执行效率。无论是初学者还是有经验的C+

Lenyiin·2025-03-11 18:18

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计

xxgshxs·2025-03-11 18:48

如何有效管理 JavaScript 中的内存：垃圾回收与最佳实践

“垃圾回收是现代编程语言的核心特性之一，它使得开发者可以专注于功能实现，而无需担心内存管理的细节。”——在JavaScript中，垃圾回收（GC）是一个自动化的内存管理过程，它帮助我们确保不再使用的内存得到释放。尽管JavaScript的垃圾回收机制非常强大，但如果对其原理和工作方式不够了解，也可能导致一些性能问题和内存泄漏。本文将深入探讨JavaScript中的垃圾回收机制、算法以及如何优化垃圾

名之以父·2025-03-11 18:47

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践大家好，我是Echo_Wish，一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。

Echo_Wish·2025-03-11 18:47

Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践

引言简介：Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，具有高效的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。本文目标：介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例，帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能：全文检索、分布式搜索、实时数据分析主要应用场景：日志

坚持蛊·2025-03-11 18:44

MPU6050 卡尔曼滤波算法四元数欧拉姿态解算 STM32 CubeMX HAL库 MDKkeil5 零基础移植

文章目录一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中1.MPU6050.h2.MPU6050.C四、如何使用总结一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码（记得生成单个c.h.文件）！！！！！！三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中

辛尘大海·2025-03-11 18:13

INCA二次开发GUI实例化

【摘要】本文基于ETASINCA二次开发实践，深入探讨如何构建完整的自动化测试GUI系统。

智海行舟·2025-03-11 18:13

深入学习Nginx：从入门到实践

引言Nginx，全名“EngineX”，是一款高性能的HTTP和反向代理服务器，由俄罗斯程序员IgorSysoev开发。以其轻量级、高并发处理能力和稳定性而闻名于世，广泛应用于负载均衡、动静内容分离、API网关、缓存服务以及静态文件服务等多个场景。本文旨在为读者提供一份详尽的Nginx技术学习指南，助您快速掌握并应用这一强大工具。。一、事件驱动模型在Nginx中，事件驱动模型是其高效处理并发连接的

小码快撩·2025-03-11 17:07

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

摘要：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波，并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。

是Dream呀·2025-03-11 17:35

递推和递归_一文学会递归递推

但想要完全掌握两者的思想并不容易，对于刚刚接触编程的人来说更是这样，我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头，除了当时对编程语言不太熟悉之外，最大的原因就是难以理解其中的思想，本文将二者结合代码分别讲解，力求以"理论+实践

HR刀姐·2025-03-11 17:34

zookeeper程序员指南

本文包含理论信息和实践信息。本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的，以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。

weixin_30326741·2025-03-11 17:04

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

Yarn：包管理优化与工作空间的最佳实践

本文将深入探讨Yarn的专业使用，包括其工作空间的强大功能、性能优化技术以及在大型项目中的最佳实践。

·2025-03-11 15:59

Zookeeper实践指南

Zookeeper实践指南1.什么是Zookeeper？Zookeeper是Apache旗下的一个开源分布式协调框架，主要用于解决分布式系统中的一致性问题，提供高效可靠的分布式数据管理能力。

Kale又菜又爱玩·2025-03-11 15:20

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

第一章编程世界的基础工具：运算符三剑客在Python编程语言中，运算符如同魔法咒语般神奇。对于CCF-GESPPython一级考生而言，正确掌握比较运算符、算术运算符和逻辑运算符这三大基础工具，就相当于打开了数字世界的大门。这三个运算符家族共同构成了程序逻辑的核心骨架，其灵活组合能实现从简单计算到复杂判断的多样功能。1.1运算符分类图谱算术运算符：负责数字间的数学运算（+-*/%）比较运算符：用于

奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AGI学习社·2025-03-11 14:08

Flutter中使用NetworkImage加载网络图片缓存问题学习实践

Flutter中默认的NetworkImage会有缓存机制，如果图片的url不变化，但是url的图片已经发生变化，NetworkImage不会下载新的图片deepseek是这么解决问题的，但是在鸿蒙上禁用缓存无效在Flutter中，NetworkImage默认会使用缓存机制来优化性能。如果你想禁用缓存，可以通过以下几种方式实现：1.使用NetworkImage的headers参数你可以通过设置he

云水-禅心·2025-03-11 13:37

AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！

前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（

冻感糕人~·2025-03-11 13:03

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

C++11之列表初始化

它引⼊了⼤量更改，标准化了既有实践，并改进了对C++程序员可⽤的抽象。在它最终由ISO在2011年8⽉12⽇采纳前，⼈们曾使⽤名称“C++0x”，因为它曾被期待在2010年之前发布。

Octopus2077·2025-03-11 12:27

新导则下的防洪评价报告编制方法及洪水建模实践技术

目录1、《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》（SL/T808-2021）解读2、防洪评价相关制度与解析3、防洪评价地形获取及常用计算4、HEC-RAS软件原理及特点5、HEC-RAS地形导入6、一维数学模型计算7、基于数学模型软件的一维构筑物的水动力模型计算及本章内容在报告中编写方法8、数值模型软件概述及数据基础处理9、基于数学模型软件的二维水动力模型计算析及结果输出及评价章

吹翻书页的风·2025-03-11 12:55

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

目前，无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。

weixin_贾·2025-03-11 12:24

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

【护网行动】最新版护网知识总结，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

一、基础知识1.SQL注入：一种攻击手段，通过在数据库查询中注入恶意SQL代码，获取、篡改或删除数据库数据。（1）危害：数据库增删改查、敏感数据窃取、提权/写入shell。（2）类型：按注入点（字符型、数字型、搜索型）、提交方式（get、post、cookie）、执行效果（联合、报错、布尔、时间）分类。（3）注入方式：包括information_schema注入、基于函数报错注入（如updatex

网络安全小宇哥·2025-03-11 11:49

Vue3 基础教程：从入门到实践 (保姆级教学)

一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架，而Vue3作为其最新的主要版本，带来了诸多令人瞩目的改进与新特性，使其在前端开发领域备受青睐。（一）Vue3的优势性能提升：Vue3重写了虚拟DOM算法，显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时，Vue3的表现更为出色，能够为用户带来更流畅的交互体验。例如，一个包含大量商品信息的电商产品列表

前段技术人·2025-03-11 11:18

做了6年的Java，mysql去重查询方法

熟练掌握MySQL知识，在实践中具有很强的操作性，尤其是在互联网行业，不仅要写好代码、实现功能，而且还要在高并发的情况下能够正常运转。

m0_57768082·2025-03-11 11:17

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

Redis 主从复制机制深度解析与实践指南

Redis的主从复制（Replication）是构建高可用、高性能分布式缓存和数据库系统的核心机制。通过主从复制，数据可以从一个主节点（Master）自动同步到多个从节点（Slave），实现读写分离、负载均衡和故障恢复。本文将深入探讨主从复制的原理、配置方法、常见问题及优化策略。一、主从复制的核心概念1.1什么是主从复制？主从复制是一种数据同步机制，允许从节点实时复制主节点的数据。主节点负责处理写

月落星还在·2025-03-11 10:12

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

通过学习基于Python的电影订票管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路主要功能影片管理：管理系统可以录入、修改和查询影片的基本信息，如

冷琴1996·2025-03-11 10:11

C#零基础入门篇（13.List＜T＞的基本特性）

在C#中，`List`是一个非常常用且功能强大的泛型集合类，属于`System.Collections.Generic`命名空间。它提供了动态数组的功能，允许开发者存储、管理和操作一组相同类型的元素。以下是关于`List`的详细讲解，包括其特性、常用方法和使用场景。---###1.**`List`的基本特性**-**泛型集合**：`List`是一个泛型类，使用类型参数`T`来指定存储的元素类型。这

think__deeply·2025-03-11 10:40

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

主题一：《编程小白必看！在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython成为2025现象级学习工具？▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成

程之编·2025-03-11 09:39

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路在线演示演示地址：https://teeth.

西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

全面掌握C#多线程编程：核心机制、高级技巧与性能调优

在C#中，多线程编程的深度解析需要从底层机制、运行时行为、同步原语和最佳实践等多个维度展开。

Ro小陌·2025-03-11 09:35

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

Spring Boot3项目的常见通用整体架构-全局异常类

以下是一些常见的最佳实践和设计建议，适合中大型项目或者复杂的SpringBoot3项目一、分层架构设计典型的分层架构可以帮助将关注点分

ahauedu·2025-03-11 09:32

鸿蒙（HarmonyOS NEXT）开发实战：Distributed Service Kit（分布式管理服务开发）

鸿蒙开发往期必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！

我很英俊小名男男·2025-03-11 09:01

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