《零基础实践深度学习》第4页

2025年大模型AI产品经理学习路线图：零基础到精通，一篇收藏，开启学习之旅！悄悄努力然后惊艳所有人

以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法：理解基本的数据结构（如数组、链表、树、图等）和常用算法（如排序

AGI大模型老王·2025-03-10 17:30

【从0到1构建高并发后端系统：Spring Boot + Redis + RabbitMQ实战指南】

一、架构演进路径图图1：从单体架构到微服务集群的演进过程二、核心优化策略与落地实践1.数据库优化方案分库分表实践：//ShardingSphere分片策略配置spring:shardingsphere:

小怪兽9699·2025-03-10 17:58

深度学习和机器学习的差异

深度学习（DeepLearning）作为机器

The god of big data·2025-03-10 16:28

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识，还将借助ChatGPT智能支持，引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。

小艳加油·2025-03-10 16:57

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

零基础如何3个月内拿下PMP认证？乐凯金牌老师Jim教你备考策略

然而，面对厚重的教材和专业的术语，很多零基础学员常常望而却步。"没有项目管理经验，能学好PMP吗？""三个月时间，够用吗？""如何高效备考，一次通过？"

乐凯项目管理·2025-03-10 16:54

快来收藏，欢迎打卡，编程自学成长指南

为了帮助初学者顺利起步，以下是一个全面的编程自学成长指南，涵盖从语言选择到实践项目的各个方面，助您在编程之路上稳步前行。1.确定学习目标首先，明确您学习编程的目的。

猫咪薄荷·2025-03-10 16:23

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及

郁云爽·2025-03-10 16:52

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。

肆——·2025-03-10 15:17

DHCP 技术详解：动态主机配置协议的原理、应用与配置实践

动态主机配置协议（DynamicHostConfigurationProtocol，简称DHCP）是现代网络中不可或缺的核心技术之一。作为互联网协议族的重要组成部分，DHCP负责为网络中的设备动态分配IP地址及其他配置参数，从而简化网络管理并提高资源利用效率。在企业网络、校园网络乃至家庭网络中，DHCP的广泛应用使得设备能够快速接入网络，同时为管理员提供了灵活的管理手段。然而，DHCP的实现并非毫

leo·li·2025-03-10 15:47

基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案：构建安全与便捷的登录体系

本文将从技术原理、实现流程、核心优势及典型应用场景等角度，详细解析该方案的设计与实践。一、技术原理与核心组件1.USBKey的双因素认证机制USBKey作为硬件载体，结

安当加密·2025-03-10 15:45

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线

北辰alk·2025-03-10 14:42

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享

本文将为你梳理一条从零基础到精通StableDiffusion的学习路线，帮助你快速掌握这一强大工具。一、StableDiffusion简介与核心原理StableDiffusi

SD入门学习·2025-03-10 14:40

住房租赁数字化监管系统建设实践

内容概要当租房这件事儿遇上数字化，就像给老房子装上了智能门锁——既安全又省心！现在的租赁管理系统可不再是简单的电子表格大杂烩，它摇身变成全流程的"数字管家"：从房东上传房源时的自动核验，到租客扫码就能看到房屋"身份证"的魔法操作，甚至连签合同都能在手机上"划拉"两下搞定。这套系统最妙的地方在于，它用二维码串起了政府备案、银行监管和租客查询三条线，就像给租赁市场织了张透明的大网。您猜怎么着？押金再也

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

该书不仅为读者提供了全面深入的RAG技术知识，还注重实践性和可操作性，帮助读者快速掌握构建企业级LLM应用的能力。‍

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

虚拟路由冗余协议（VRRP）技术详解：原理、应用与配置实践

虚拟路由冗余协议（VirtualRouterRedundancyProtocol，简称VRRP）是局域网高可用的“守护者”，通过虚拟IP和主备切换机制，确保网关设备的冗余性，避免单点故障导致网络中断。从1998年的初版（RFC2338）到支持IPv6的VRRPv3（RFC5798），VRRP以其简单高效的设计，成为企业网络和数据中心的标配协议。一、VRRP概述：局域网的高可用基石1.1VRRP的定

leo·li·2025-03-10 14:36

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着，我们详细描述了随机森林的算法流程，分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深

自由的晚风·2025-03-10 12:00

网络安全入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"rel="stylesheet"/>href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_v

白帽黑客坤哥·2025-03-10 12:28

C语言------指针从入门到精通

第一部分:前言:本篇文章主要划分为两大部分:第一部分适合零基础的同学,主要学习了解指针的概念，对指针大概有个概念。如果你已经有基础,即可跳过第一部分的内容。

Oracle_666·2025-03-10 12:56

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

SQL Server 性能优化最佳实践

引言在数据驱动的业务场景中，SQLServer作为企业级关系型数据库的核心，其性能直接影响业务系统的吞吐量和响应速度。无论是应对高并发交易、复杂分析查询，还是处理海量数据写入，性能瓶颈往往隐藏在索引设计、查询逻辑、锁竞争或资源配置中。本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1

Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

1、Gitee（码云）作为国内领先的代码托管平台，2、其本土化服务与高效协作能力备受开发者青睐，3、功能完备性助力团队实现敏捷开发。Gitee凭借稳定的服务架构与符合国内用户习惯的设计，在代码托管领域占据重要地位。其不仅提供基础的代码管理功能，还集成了CI/CD、项目管理、文档协作等工具，有效降低多平台切换成本，提升开发效率。简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团

kuaile0906·2025-03-10 11:23

Python匿名函数：从入门到精通 - 全面掌握Python函数的高级特性

本文将深入探讨lambda函数的使用方法和最佳实践。一、什么是匿名函数？

老大白菜·2025-03-10 11:21

零基础也能跨行学习！！漏洞挖掘还能做副业

一、网络安全的重要性：从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题，它已经渗透到社会的各个领域。从个人的隐私保护、企业的数据安全，到国家的信息防护，网络安全几乎影响了每一个人的生活。无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露，还是国家间的信息战，网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以，首先要明白学习网络安全的重要性：你不仅是在学习技术，更多的是在为自己和他人的安全“筑城

黑客老哥·2025-03-10 11:20

虚拟机网络设置最佳实践

一、虚拟网卡配置1.1设置虚拟网卡点击VMwareNetworkAdapterVMnet8设置虚拟网卡注意要点：设置静态IP，地址为：192.168.2.100设置子网掩码（默认）：255.255.255.0设置默认网关：192.168.2.1（重要！！！这里要跟下面虚拟机网络设置中的NAT设置中的网关IP一致）二、设置虚拟网络编辑器2.1虚拟网络编辑器①点击编辑==>虚拟网络编辑器==>点击更改

2401_85327573·2025-03-10 11:20

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

悠星运维团队的 GenAI 技术实践：Claude 3-Powered Code Reviewer

AmazonBedrock和Claude3模型AmazonBedrock是一个完全托管的服务，通过单一API为头部AI公司如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、StabilityAI提供高性能的基础模型选择，以及构建具有安全性、隐私性和负责任AI的生成式AI应用程序所需的广泛功能。Claude3模型基于Anthropic公司对于创建可靠、可解释和可控制的AI系统的研究。C

快乐小天使哈哈哈·2025-03-10 11:18

【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客：Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者，我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。在Odoo生态中，设备模块（Maintenance）与IOT模块（InternetofThings）堪称制造业数字化的"任督二脉"。本文将通过三组对比、四维差异、六大场景带您掌握这两个核心模块的应用精髓。一、模块定位的"一体两面"（1）设备模块

邹工转型手札·2025-03-10 10:46

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

aws VPC link 在API gateway 作用

今天实践了VPClink的使用：先看一下架构：（如果没有apigateway,那么就是domain->SLB,有了apigateway就是：domain->apigateway）1：创建vpclink:

shenghuiping2001·2025-03-10 10:14

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践

高级功能探索与实践在上一节中，我们已经完成了基础功能的开发和配置，包括设备连接、数据收集和基本的规则引擎使用。

chenlz2007·2025-03-10 10:40

IoT边缘计算软件：AWS Greengrass二次开发_AWSGreengrass安全机制与最佳实践

AWSGreengrass安全机制与最佳实践1.引言在物联网（IoT）应用中，安全是至关重要的。AWSGreengrass作为边缘计算平台，提供了一系列的安全机制来保护设备、数据和通信。

chenlz2007·2025-03-10 10:09

AWS原生架构下的服务器性能与成本平衡之道——海外业务云端实践

在数字化转型的浪潮中，企业对服务器的选择从未如此谨慎：既要满足业务全球化部署的灵活性和性能需求，又需在成本与稳定性之间找到平衡。作为深耕海外云服务领域的从业者，我们观察到，AWS凭借其原生的技术架构与全球化基础设施，正在成为企业出海场景下的主流选择。本文将从技术视角出发，以客观数据为基础，探讨AWS云服务器在性能与价格上的竞争力。一、原生架构如何释放服务器性能潜力？AWS的服务器性能优势并非单纯依

AWS官方合作商·2025-03-10 10:09

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

【自学笔记】Python的基础知识点总览-持续更新

基础知识总览1.Python简介2.安装与环境配置3.基本语法3.1变量与数据类型3.2控制结构3.3函数与模块3.4文件操作4.面向对象编程（OOP）5.异常处理6.高级特性7.标准库与第三方库8.实践项目总结

Long_poem·2025-03-10 09:37

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

告别繁琐！Vue3 组合式函数解锁 Echarts 封装新姿势

前言本篇文章主要讲解如何使用组合式函数（Composables）来封装Echarts，提供一套可复用、易维护的图表解决方案在这里你能够学到Echarts封装的思路与最佳实践，理解Echarts的特性与使用技巧本文也是

·2025-03-10 09:40

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

利用图数据库构建问答应用指南

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Vue 组件化开发指南：构建高效、可维护的前端应用

本文将深入探讨Vue组件化开发的核心概念、最佳实践以及如何通过组件化提升开发效率。1.什么是组件化开发？组件化开发是一种将用户界面拆分为独立、可复用的模块的开发方式。

m0_73523460·2025-03-10 08:59

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

服务器虚拟化：技术原理、实践与未来趋势

服务器虚拟化：技术原理、实践与未来趋势引言在云计算与数字化转型的浪潮下，服务器虚拟化技术已成为现代IT基础设施的核心支柱。

encoding-console·2025-03-10 07:50

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

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