一文看懂深度学习

AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能

AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能关键词：人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要：本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能
AI智能探索者·2025-07-02 17:42

（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
weisian151·2025-07-02 16:38

贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类

本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合：图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。
AI天才研究院·2025-07-02 15:55

Halcon 初步了解

Halcon的核心功能包括图像处理、特征提取与匹配、3D视觉、深度学习、条码识别、OCR识别以及视觉
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-07-02 13:42

第 1 周：React 源码结构 + 构建系统

目标：理解monorepo结构看懂React.createElement和JSX转换明白React是如何通过Rollup构建的推荐文件：/packages/react/src/ReactElement.js
·2025-07-02 12:09

如何在pytorch中使用tqdm：优雅实现训练进度监控

tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条（多任务）3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功
Ven%·2025-07-02 12:38

【Python】Hydra 用法详解

Hydra官方文档Hydra（Python配置管理工具）1.引言在机器学习、深度学习和软件开发中，管理复杂的配置是一个常见的挑战。
行码棋·2025-07-02 12:34

onnx模型部署 python_深度学习模型转换与部署那些事(含ONNX格式详细分析)

背景深度学习模型在训练完成之后，部署并应用在生产环境的这一步至关重要，毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验，还需要在真正的业务场景下创造价值，不能只是为了PR而躺在实验机器上在现有条件下
weixin_39759270·2025-07-02 11:02

从零开始理解Transformer模型：架构与应用

引言近年来，Transformer模型席卷了自然语言处理（NLP）领域，成为了深度学习中的明星架构。
淮橘√·2025-07-02 11:29

【一文搞清楚指针结构体还有单链表】

可直接使用测试，开车稳稳的数据结构基础指针结构体链表//结构体与指针-油门踩到底，一口气讲他个水落石出#include#include#includestruct{charname[50];intage;}boy,girl;structPerson{charname[50];intage;floatheight;};typedefstructStudent{charname[50];intage;
DevangLic·2025-07-02 09:41

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）

基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法，构建了一个智能线上问诊平台。
神经网络15044·2025-07-02 08:04

深度学习中常见激活函数总结

以下是一份深度学习激活函数的系统总结，涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响，便于你快速掌握核心知识：一、激活函数的定义在神经网络中，激活函数（ActivationFunction）是神经元计算输出的非线性变换函数
向左转,　向右走ˉ·2025-07-02 07:54

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

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·2025-07-02 05:47

智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
jwwkyjspt·2025-07-02 05:45

【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南

目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：智能客服（中文）场景2：法律问答（中文RAG）场景3：医学问答/健康咨询场景4：AI写作助手（中英文）场景5：代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
一叶千舟·2025-07-02 05:12

一文讲清楚React中state和props的区别与联系

文章目录一文讲清楚React中state和props的区别1.共同点2.异同点2.1state2.2props3.总结一文讲清楚React中state和props的区别1.共同点往上有各种关于state
许先森森·2025-07-02 05:12

【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！

目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
一叶千舟·2025-07-02 03:34

深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？

深度学习vs传统机器学习：哪个更适合你的项目？
AI大模型应用之禅·2025-07-02 03:32

Kotlin 协程第一弹：协程的使用，一文讲清楚！

今天聊聊Kotlin的协程。协程是Kotlin中一个重要的特性支持，而Kotlin协程的支持，底层依托于虚拟机的特性。它与线程的关系，依然是1:1对应的。而不是类似Go语言这种，真的存在更小的执行体，是一种轻量级线程。Kotlin的协程，可以理解为一种类似线程池的封装，每个协程执行的背后，都依托于一个线程。而它与线程池相比的优势，在于用更精炼的代码，利用阻塞的思想写出非阻塞式的代码。技术不管底层如
idaretobe·2025-07-02 02:51

【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？

【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？
努力毕业的小土博^_^·2025-07-02 01:15

【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程

目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
一叶千舟·2025-07-01 23:34

$set() 使用详解(一文搞懂)

在Vue.js开发中，this.$set()是一个解决响应性问题的关键工具。本文将从基础使用到高级场景，全面解析这个方法的使用技巧和最佳实践。为什么需要this.$set()？——响应性原理的核心问题Vue的响应性系统无法检测对象属性的添加或删除，以及数组索引访问的变化。这是因为Vue2使用Object.defineProperty()实现响应性，它存在以下限制：//对象属性添加问题constob
前端页面仔·2025-07-01 23:59

linux深度学习问题汇总

segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术
不想改代码·2025-07-01 22:24

提升首屏加载的秘密武器：一文讲透 CDN 加速核心逻辑

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-07-01 22:54

【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发

80年代连接主义AI兴起，以神经网络为核心，反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。
不想当程序汪的第N天·2025-07-01 21:44

YOLOv10 全面升级解析：关键改进点一文掌握

✅YOLOv10改进点详解一、前言YOLOv10是由Ultralytics团队在2024年提出的新一代目标检测模型，在保持高精度的同时进一步优化了部署效率和推理速度。它的核心改进包括：改进方向内容✅非解耦头轻量化设计消除非必要分支，减少冗余计算✅Anchor-Free模式默认启用，无需手动设置anchor✅TAL+DFLLoss提升边界框回归质量✅多任务统一接口detect/segment/pos
要努力啊啊啊·2025-07-01 20:10

OpenCV让Python实现人脸特征点检测

OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测
Python编程之道·2025-07-01 18:30

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
科研的力量·2025-07-01 18:21

2025年中总结

传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
Just Jump·2025-07-01 16:41

AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用

AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。
·2025-07-01 16:09

【自然语言处理-NLP】文本预处理技术

一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
云博士的AI课堂·2025-07-01 09:59

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
Q1744828575·2025-07-01 09:27

面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
GoAI·2025-07-01 05:04

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:34

深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:01

ThinkPHP框架深入解析与实战技巧

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《深入理解ThinkPHP框架》一文深入探讨了ThinkPHP这一广泛使用的PHPWeb开发框架。
weixin_42613017·2025-07-01 04:58

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3
郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

一文搞懂JS中数组与对象的几种循环方式

文章目录一、引言二、数组的循环方式2.1for循环：最经典的遍历手段2.2forEach循环：简洁的数组迭代器2.3map循环：强大的数组映射工具2.4forof循环：ES6的迭代新宠2.5filter循环：精准的数据筛选器2.6every循环：全量条件判断专家2.7some循环：存在性条件探测器2.8find循环：快速查找首个满足项三、对象的循环方式3.1forin循环：遍历对象的基础工具3.2
前端没钱·2025-07-01 02:46

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用
AI天才研究院·2025-07-01 01:40

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。
AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

一文读懂Kubernetes：架构、优势与应用

在当今的云原生计算领域，容器和Kubernetes的应用极为广泛。尽管Kubernetes是一项相对较新的技术，但众多全球企业已在生产环境中用它来管理关键业务应用程序。它之所以广受欢迎，得益于其一系列强大的功能，如增强的安全性、更出色的微服务管理能力、更高的可观测性，以及更高效的扩展和资源利用。什么是Kubernetes？Kubernetes，常简称为k8s，是谷歌实验室于2014年开发的开源容器
t0_54program·2025-06-30 23:24

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。
致Great·2025-06-30 23:19

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。
alpszero·2025-06-30 21:08

一文读懂Kubernetes之 K8s 概述

目录一、Kubernetes集群组件(一)、控制平面组件(ControlPlaneComponents)1、kube-apiserver2、etcd3、kube-scheduler4、kube-controller-manager5、cloud-controller-manager(可选的)(二)、节点组件1、kubelet2、kube-proxy(可选的)3、容器运行时(Containerrun
野熊佩骑·2025-06-30 19:22

MySQL 锁机制全解析：从表锁到间隙锁，谁都能看懂的知识！

目录一、锁的基本概念二、MySQL中的锁类型1.表级锁（TableLock）2.行级锁（RowLock）3.间隙锁（GapLock）4.意向锁（IntentLock）5.乐观锁（OptimisticLock）6.悲观锁（PessimisticLock）7.死锁（Deadlock）8.自增锁（Auto-IncrementLock）9.元数据锁（MetadataLock,MDL）三、锁的对比与选择四、
dr李四维·2025-06-30 17:42

AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展

AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词：知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要：本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用，系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景
·2025-06-30 17:38

[pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别

在使用PyTorch进行深度学习训练时，经过训练的模型会被保存为这个文件，其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中，以便进行推理、评估或继续训练。
心心喵·2025-06-30 15:29
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