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ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南

ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址
胡妃意·2025-01-23 21:55

【数据挖掘实战】 房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面
机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。
Echo_Wish·2025-01-23 20:19

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。
DuHz·2025-01-23 18:37

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能
old_power·2025-01-23 17:28

毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要
fawubio_A·2025-01-23 17:56

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。
小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti
漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
洪小帅·2025-01-23 12:28

【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-23 12:26

下载马斯克Grok-1模型的实战代码

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·2025-01-23 11:50

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
子非鱼icon·2025-01-23 10:42

深度学习中的通道(Channel)概念详解

1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。
小·恐·龙·2025-01-23 09:33

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型的成功离不开深度学习技术的
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。
AI天才研究院·2025-01-23 05:29

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。
坐望云起·2025-01-23 04:51

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工
程序员WANG·2025-01-23 01:55

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
Charmve·2025-01-22 19:08

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。
wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

1.前言在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务，其应用广泛，涵盖了安防监控、自动驾驶、工业检测等众多领域。YOLOv5作为一种先进的目标检测算法，以其速度快、精度高的特点备受关注。
浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

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·2025-01-22 17:23

无人驾驶公交车落地情况

最近的进展包括：绵阳市无人驾驶公交车示范运营：2024年6月28日，绵阳市启动了首批自动驾驶车辆示范运营测试，包括19辆无人驾驶公交车。
百态老人·2025-01-22 14:25

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。
AI天才研究院·2025-01-22 14:54

汽车和工业用激光雷达行业分析

行业现状激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶和智能驾驶领域的关键技术，近年来经历了显著的技术进步和成本下降。
LPiling·2025-01-22 13:16

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机（MLP）？
Echo_Wish·2025-01-22 12:43

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla
皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。
码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。
IT古董·2025-01-22 11:33

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
2401_89759264·2025-01-22 11:02

深度学习从入门到精通：全面指南

《深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第
AI天才研究院·2025-01-22 10:25

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
好评笔记·2025-01-22 10:21

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-22 09:21

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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屿小夏·2025-01-22 09:48

一文洞悉AI技术架构：大模型、智能体与应用场景

从能与人对话的大语言模型到自动驾驶、精准医疗，AI的背后究竟隐藏着怎样的技术奥秘？本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构，从基础设施到应用层，每一层都充满了惊喜和启发。
大模型玩家·2025-01-22 09:18

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

车规芯片SOC简介

一、背景信息汽车电动化、智能化引领产业变革，关注“自动驾驶”及“智能座舱”，汽车行业正在经历电动化、智能化革命，电动化主要改变汽车的动力和传动系统，智能化则改变了人与车之间的关系。
车载诊断技术·2025-01-22 08:38

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我
T0uken·2025-01-22 07:03

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络
Super_Whw·2025-01-22 05:48

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。
Jackie_AI·2025-01-22 04:43

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。
2的n次方_·2025-01-22 04:09

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48
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