人工智能算法深度学习程序员

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

月入10万+的AI人都在用的学习宝典：DeepSeek高校联盟资料限时开放

未来3年，预计将有80%的传统程序员被淘汰。如果你还没有跟上步伐，将会面临一系列严峻的挑战，比如企业招聘AI岗位对学历要求的提升、简历筛选对Dee

毛毛ai·2025-03-11 21:07

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

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。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

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

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

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

黑马程序员-接口测试-四天学习接口测试-第二天-接口用例设计，测试点，功能测试，安全测试，性能测试，单接口测试，业务场景测试用例，postman简介，安装

今日学习目标分析接口文档，设计编写接口测试用例使用Postman设置请求方法、URL、请求头、请求体，向接口发送http请求，并查看响应数据分析接口文档，设计接口测试用例使用postman设置请求方法，url请求头，请求体，查看响应数据3接口用例设计为什么写防止测试点漏测。条理清晰方便分配工作，评估工作量和时间面试时使用！接口测试的测试点测试点称之为测试维度。5功能测试单接口功能：手工测试中的单个

学习记录wanxiaowan·2025-03-11 18:46

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。

小码快撩·2025-03-11 17:07

zookeeper程序员指南

1简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的。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。这几节没有代码，但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉。本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在。但是，在编写第一

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

逆天！外包都开始嫌弃外包了。。。

说到外包，我发现很多程序员对外包公司offer都有一种复杂的感情，既离不开它，又看不上它，食之无味，弃之可惜，拿了个外包的offer纠结万分。很多大厂项目一多、人手不够的时候

·2025-03-11 15:30

面试了一个 7 年 Java 程序员，结果真让我哭笑不得。。。

作为一名资深的Java程序员、面试官，同时也做后端面试辅导，面试过许多人，也见过不少神奇的面试经历。但昨晚的一次模拟面试，真的让我哭笑不得。

·2025-03-11 15:29

程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍？这份实战手册请收好

这个由中国团队自主研发的大模型，正在悄然改变程序员的工作方式。还记得去年调试分布式系统时的痛苦经历吗？当时我对着

·2025-03-11 15:56

java vscode跳转类定义_快速使用 vscode 进行 Java 编程

任何一个程序员都有自己喜爱的编辑器、工具、开发利器，有这样一群人，对于vim这种上古神器难以驾驭、IDE又太笨重，这时候多了一个选择vscode！！！

weixin_39894932·2025-03-11 15:17

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

CentOS停更；阿里发布全新操作系统（Anolis OS）

镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站Linux系统对于Java程序员来说，就好比“乞丐手里的碗”，任何业务都离不开他的身影，因为服务端的广泛使用，也因此衍生出了各种不同的发行版，其中我个人用的最多

萌褚·2025-03-11 14:12

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

UnknownBody·2025-03-11 12:29

50 种不同编程语言的“Hello World”，你知多少？

所有程序员在其职业生涯中，都至少接触过一个经典的“Hello,World!”程序。通常程序员会使用多种编程语言，多的甚至实现了十几种。还有一种称为TTHW（Timeto“Hello,World!”）

逗逗逗逗666·2025-03-11 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

PySide2是 Qt 库的 Python 绑定之一

PySide2是Qt库的Python绑定之一，它为Python程序员提供了创建跨平台桌面应用程序的工具和功能。

WwwwwH_PLUS·2025-03-11 12:54

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

程序员必看！DeepSeek隐藏用法大揭秘：从代码优化到多模态开发，这些技巧让你少熬三夜班

最近在程序员圈子里，有个同事老张的故事特别火。

·2025-03-11 11:23

做了6年的Java，mysql去重查询方法

MySQL是Java程序员面向高级的必备技能，很多朋友在面试时经常在这里折戟沉沙，饮恨不已。

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

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

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

2024金三银四react面试葵花宝典，欲练此功。。。

程序员的金三银四求职宝典1.用类组件和函数组件分别编写react的不同生命周期在React中，类组件和函数组件的生命周期函数有所不同。

为了WLB努力·2025-03-11 06:43

【程序员必备】UE5虚幻引擎：编辑器工具批处理操作，让你的工作效率指数级增长！_ue5编辑器工具控件

可以看到常用的有三种蓝图类别：①编辑器工具Actor、②编辑器工具对象、③资产操作工具；如果需要对场景中的Actor或者Object进行操作，就选择①和②作为父类。如果需要对内容浏览器中的资产进行操作，则③作为父类。本案例的操作对象是内容浏览器中的资产文件，所以选择【资产操作工具】作为父类。2.打开编辑器工具蓝图①创建一个函数SetStaticMeshLODs（它的功能是基于函数的，所以要实现一种

2401_83621918·2025-03-11 06:39

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

程序员如何利用 AI 辅助编程，提升效率并摆脱 996

——从AI编程助手到高效提示词技巧在过去，程序员遇到问题时，会优先选择Google、StackOverflow、必应、百度等搜索引擎。然而，AI的崛起正在改变这一模式。

fxrz12·2025-03-11 04:27

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

程序员提示词使用指南：从入门到精通的Prompt技巧

在当今的编程世界里，编写高效、简洁的代码一直是每个程序员追求的目标。但随着AI技术的发展，程序员们有了新的“武器”——Prompt提示词。

shandianfk_com·2025-03-11 03:42

第二章：标签大狂欢：从基础到变形

语法：这是一段被温柔包裹的文字搞笑案例：程序员的浪漫：你是我永不溢出的栈，是我命中注定的异常捕获。（悄悄说：是换行符，但才是段落的正确打开方式哦！）二、标题标签

我自纵横2023·2025-03-11 03:10

程序员如何用DeepSeek改写代码人生？这些硬核技巧让你效率翻三倍

他刚用这个开源神器重构了公司积压三个月的遗留系统，此刻正喝着浓茶感叹——原来AI不是取代程序员，而是让我们从重复劳动中解放出来，去做真正创造性的工作。

·2025-03-11 03:09

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

如何使用Python与MySQL数据库进行查询和更新操作？

在当今的开发环境中，数据库操作是程序员日常工作的一部分。Python作为一种流行的编程语言，提供了众多库来简化与数据库的交互。MySQL，作为一种广泛使用的关系型数据库，尤其受欢迎。

程序员总部·2025-03-11 01:32

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