【PyTorch深度学习】实践

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。
AI专题精讲·2025-02-28 09:13

【linux自动化实践】linux shell 脚本 替换某文本

在Linuxshell脚本中，可以使用sed命令来替换文本。以下是一个基本的例子，它将在文件example.txt中查找文本old_text并将其替换为new_textsed-i's/old_text/new_text/g'example.txt解释：sed:是streameditor的缩写，用于处理文本数据。-i:表示直接修改文件内容。s:表示替换操作。old_text:要被替换的文本。new_
忙碌的菠萝·2025-02-28 09:12

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

一、模型初始化模块参考：项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型Tran
lczdyx·2025-02-28 09:38

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio
寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。
eso1983·2025-02-28 09:08

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3
东哥说AI·2025-02-28 09:36

pytorch基础-比较矩阵是否相等

1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
yuweififi·2025-02-28 08:34

RPC 服务分组：优化分布式系统架构的关键策略与代码实践

目录RPC服务分组：优化分布式系统架构的关键策略与代码实践一、RPC服务分组的概念与作用二、实现RPC服务分组的步骤与代码示例（一）项目结构规划（二）编写proto文件（三）生成代码（四）编写服务逻辑（
阿贾克斯的黎明·2025-02-28 08:33

【LangChain编程：从入门到实践】实现多模态代理

【LangChain编程：从入门到实践】实现多模态代理作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：LangChain编程，多模态代理，自然语言处理
AI天才研究院·2025-02-28 08:29

51-29 CVPR 2024 | BEV-Planner：开环端到端自动驾驶中自车状态是你所需要的一切吗？

咱们对待新方法能否成为自动驾驶的最佳实践要审慎。论文名称：IsEgoStatusAllYouNeedforOpen-LoopEnd-to-EndAutonomousDriving?
深圳季连AIgraphX·2025-02-28 07:51

Python—kafka操作

文档结构1、概念简介2、环境搭建3、操作实践1、概念简介2、环境搭建接口手册：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/Python操作kafka的模块为
蓝魔Y·2025-02-28 07:49

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

《Spring Boot + MySQL高性能应用实战：性能优化技巧与最佳实践》

SpringBoot与MySQL集成优化4.1使用JPA/Hibernate的性能优化4.2连接池的配置与优化4.3分页与查询优化MySQL性能优化5.1索引优化5.2查询缓存与慢查询分析应用性能监控与日志总结与最佳实践应用性能优化概述在高性能应用的构建过程中
扣丁梦想家·2025-02-28 04:03

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

Vue的测试策略：如何使用单元测试和端对端测试来确保Vue应用的质量

测试驱动的开发方式，如TDD（Test-DrivenDevelopment），也被广泛提倡并实践，因为它可以在早期发现并解决问题，提升开发效率。
哎 你看·2025-02-28 04:01

深入浅出 Pinia：下一代 Vue 状态管理库的核心实践与设计哲学

引言：为什么需要状态管理？在现代前端开发中，随着应用复杂度提升，组件间的数据共享和状态管理成为关键挑战。传统的组件间通信（如props/emit）在跨层级组件或大型应用中显得力不从心，而Vue生态早期的Vuex虽然解决了这一问题，但随着TypeScript的普及和CompositionAPI的推出，开发者对状态管理工具提出了更高要求——这便是Pinia诞生的背景。第一部分：Pinia基础概念1.1
斯~内克·2025-02-28 04:31

大模型专栏博文汇总和索引

大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文
Donvink·2025-02-28 03:53

大模型替代程序猿？不可能，绝对不可能！进化路线来了来！！！

大模型后端开发面试指南：技术体系构建与实践路线一、背景说明随着大模型（LLM）技术进入工业化落地阶段，行业对大模型后端开发工程师的需求呈现爆发式增长。
XiaoDuofCSDN·2025-02-28 03:48

H100生成式AI效能跃升指南

在技术实践层面，文章系统梳理了
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

跨框架模型演进与行业应用路径

本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

人工智能算法安全优化实践路径

内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中，算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

深入浅出 Vue.js：从基础到进阶的全面总结

本文将从基础到进阶，全面总结Vue.js的核心概念、常用技术和最佳实践，并提供代码示例以便更好地理解。
多年以后_·2025-02-28 02:11

探秘 C++：从基础语法到复杂项目实践的全攻略（一）

目录C++是什么搭建开发环境常见的IDE介绍安装步骤与简单配置创建和运行C++项目基础语法入门变量与数据类型运算符与表达式控制结构C++是什么C++是一种强大的编程语言，它的历史可以追溯到20世纪70年代末。当时，计算机科学家比雅尼・斯特劳斯特鲁普（BjarneStroustrup）在贝尔实验室工作，他希望扩展C语言以支持面向对象编程（OOP），最初的工作被称为“CwithClasses”，这是C
小周不想卷·2025-02-28 01:06

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践

智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。
木子算法·2025-02-28 00:59

阿里云服务器的作用

阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等
腾云服务器·2025-02-28 00:59

阿里云 人工智能与机器学习

以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
HaoHao_010·2025-02-28 00:25

Python 异常：深度剖析与实战应用

try-finally语句（四）嵌套异常处理四、主动抛出异常（一）raise语句的使用方法（二）自定义异常类五、断言（assert）（一）断言的语法与功能（二）断言在调试和测试中的应用六、异常处理的最佳实践
秋夜Autumn·2025-02-28 00:24

深入理解 JavaScript 的 IntersectionObserver API

在这篇博客中，我们将深入解析IntersectionObserver的核心功能、使用方法，以及最佳实践。一、什么是IntersectionObserver？IntersectionObs
小华0000·2025-02-28 00:24

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型
晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

【系统架构设计师-论文】SOA面向服务编程

论基于SOA面向服务编程在新媒体平台系统的实践摘要2021年12月，我所在的团队承接了某大学的媒体中心委托的《新媒体平台》的开发，我在项目中担任系统架构师，主要完成技术方案评估与实现，项目立项论证等工作
Maxbao0401·2025-02-27 23:12

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1],[1,2,1,0,0],[5,2,3,1,1],[2,1,0,1,1]])#卷积核kernel=torch.tensor([[1,2,1],[0,1,0],[2,1,0]])#min
Colinnian·2025-02-27 23:41

【模块】AKConv卷积模块

论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

基于 Python 开发分布式任务调度系统案例剖析

通过代码示例展示关键功能实现，如任务队列管理、节点通信等，为开发者提供分布式系统开发的实践参考。
tekin·2025-02-27 22:09

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。
安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。
清风AI·2025-02-27 21:03

【版本控制安全简报】Perforce Helix Core安全更新：漏洞修复与国内用户支持

此次发现进一步巩固了Perforce安全协议，并提供了用于改进测试和发布实践的见解。潜在影响一位独立安全研究人员发现了可能导致版本控制系统无法操作，直到管
·2025-02-27 21:27

DeepSeek应用领域全景解析：驱动产业智能化升级的六大核心方向

本文基于官方技术文档与行业实践案例，深入剖析DeepSeek在六大核心领域的应用突破与商业价值实现二、技术底座：支撑多领域落地的三大创新架构1.Transformer-XL增强架构通过引入Multi-HeadLate
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:32

DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践

第一章：DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台，构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在：1.1.1多模态智能引擎自然语言处理：支持文本生成（NLG）、语义理解（NLU）、情感分析等计算机视觉：提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互：包含语音识别（ASR）、语音合成（TTS）及声纹识别
量子纠缠BUG·2025-02-27 21:30

大模型安全 | “创造未来，安全同行” 北京站·第九期「度安讲」 技术沙龙开放报名

本次沙龙将由行业领军专家，深入探讨多模态、终端大模型等前沿领域的安全议题，从防护机制、评测体系、落地实践等维度展开分享，旨在通过专业对话与经验分享，共同描绘大模型安全发展蓝图。
·2025-02-27 21:23

AIoT安全与隐私自动化建设：实践与展望

本文将探讨AIoT安全与隐私自动化建设的实践与展望。一、背景AIoT设备数量的激增带来了诸多安全挑战，如僵尸网络、中间人攻击、隐私泄露等。这些威胁不仅影响设备的正常运行，还可能对用户隐私造成严重损害。
ITPUB-微风·2025-02-27 21:28

在数据分析工作中运用因果推断模型的实践指南

目录1.写在开头2.因果推断模型的基础2.1因果关系vs.相关关系2.2基本概念和术语3.常见的因果推断方法3.1随机对照试验（RCTs）3.2工具变量法（IV）3.3回归不连续设计（RDD）4.因果推断的实际应用4.1案例研究1：使用RCTs分析营销活动的效果4.1.1背景和问题描述4.1.2实验设计和数据收集4.1.3数据分析和结果解释4.2案例研究2：应用工具变量法解决价格对销量的影响问题4
theskylife·2025-02-27 20:51

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。
Jason_Orton·2025-02-27 19:44

解锁C++学习密码，从入门到精通不是梦

）开发环境搭建三、进阶提升：深入学习（一）C++标准库探秘（二）面向对象编程（OOP）（三）泛型编程与模板四、高阶拓展：掌握高级特性（一）内存管理与指针（二）异常处理（三）多线程编程五、实战演练：项目实践
大雨淅淅·2025-02-27 19:43

鸿蒙Harmony开发实战（Input Kit）输入设备开发实践

鸿蒙开发实战往期文章必看：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·2025-02-27 19:13
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