人工智能paddle深度学习第4页

DeepSeek R1 vs ChatGPT o1 实测 7 大场景终极对决

人工智能模型的选择也是如此。DeepSeekR1和ChatGPTo1就像这两把军刀，它们的胜负不在绝对强弱，而在场景适配。

网络安全我来了·2025-02-18 00:09

书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》

WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中

·2025-02-18 00:37

从取代到增强：AI如何与人类协作，共同创造未来

人工智能（AI）的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新，还带来了前所未有的可能性。然而，随着这一技术的崛起，许多人开始担心：AI是否会取代人类？

海棠AI实验室·2025-02-18 00:27

用AI提升电商平台的客户体验：从个性化推荐到智能客服

而在这场竞争中，人工智能（AI）正在发挥着越来越重要的作用。AI不仅可以优化电商平台的后台操作，还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验，让消费者感受到前所未有的便捷与高效。

Echo_Wish·2025-02-17 23:49

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Ai时代，搞钱的6种方法

随着人工智能（Ai）技术的迅速发展，越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技，更是一种变革性力量，为我们打开了赚钱的新大门。

大耳朵爱学习·2025-02-17 22:40

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

微信DeepSeek王炸组合

DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。

金枝玉叶9·2025-02-17 21:31

星辰瑞云·2025-02-17 20:55

《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》

[]()数字化时代的技术创新日新月异，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现

·2025-02-17 20:58

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要

·2025-02-17 20:28

AIGC与AICG的区别解析

目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

AI 发展的第一驱动力：人才引领变革

发展的核心动力编辑技术突破的引领者行业融合的推动者人才驱动下的AI多元赋能创新应用场景加速产业升级培育AI人才的战略路径教育体系革新企业人才战略AI发展现状剖析期望与现实的落差近年来，全球科技大厂纷纷将目光聚焦于人工智能领域

倔强的小石头_·2025-02-17 19:45

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。

黑金IT·2025-02-17 19:13

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p

一位小说男主·2025-02-17 19:43

AIGC开启人工智能新时代

一、AIGC的概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习

靖节先生·2025-02-17 18:37

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案

综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环

ARM+FPGA+AI工业主板定制专家·2025-02-17 18:02

深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用

一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜

一位卑微的码农·2025-02-17 15:35

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。

计算机学长·2025-02-17 13:15

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

9命怪猫·2025-02-17 11:33

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案

然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。

·2025-02-17 11:36

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“

Lips611·2025-02-17 11:57

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其

AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略

一、引言1.1研究背景与意义近年来，人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展，成为推动各行业变革的核心力量。

Abossss·2025-02-17 05:11

AI驱动的可演化架构与前端开发效率

幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发

2401_89744464·2025-02-17 05:40

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

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·2025-02-17 05:07

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。

学无止尽5·2025-02-17 04:59

推荐频道

人工智能paddle深度学习