从零开始学深度学习

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

《论语别裁》第01章学而（09）真人和假人

讲到作人，我们就想到庄子也提到过这件事，《庄子》这本书把有道的人叫“真人”。唐宋以后，对神仙、得了道的人叫“真人”。譬如现在指南宫供奉的吕纯阳叫“吕真人”。如今的人听到“真人”这个名称，就好像带有宗教色彩，相当于西方的上帝，中国的仙、佛一样。实际上过去道家所谓的“真人”，是指学问道德到了家的人。与这名词对称的叫假人，假人还是人，不过没有达到作人道德的最高标准。发挥了“人”的最高成就，在道家就称之为

儒道易行·2025-03-02 15:57

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

pytorch 机械臂逆运动学迭代数值解

https://github.com/UM-ARM-Lab/pytorch_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库pytorch_kinematics，以下是我写的一份集成样例。

chase。·2025-03-02 14:12

密码学与网络安全 - 11 密码学Hash函数

11密码学Hash函数Hash函数输入长度可变，而输出长度固定合格的Hash函数输出应该均匀分布，看起来随机Hash函数两个要求：1.抗碰撞性（找到两个不同的输入对应相同的输出在计算上不可行），2.单向性

shiyivei·2025-03-02 12:57

[密码学实战]Java实现国密（SM2）密钥协商详解：原理、代码与实践

一、代码运行结果二、国密算法与密钥协商背景2.1什么是国密算法？国密算法是由中国国家密码管理局制定的商用密码标准，包括：SM2：椭圆曲线公钥密码算法（非对称加密/签名/密钥协商）SM3：密码杂凑算法（哈希）SM4：分组密码算法（对称加密）2.2密钥协商的意义在安全通信中，双方需要在不安全的信道上协商出相同的会话密钥，用于后续对称加密。SM2密钥协商协议解决了以下问题：避免预先共享密钥抵抗中间人攻击

曼岛_·2025-03-02 11:53

线性秩检验

线性秩检验一、引言在统计学的广袤领域中，参数检验通常基于数据服从特定分布（如正态分布）的假设。然而，在实际场景里，数据往往并不满足这些严格假设，此时非参数检验方法便展现出独特优势。

木子算法·2025-03-02 11:20

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

机器学习第一章绪论

ps：本系列所说“模型（model）”泛指数据学

太炀·2025-03-02 11:16

编程入门难？Python 十大核心知识点，手把手教你！

这篇文章会用轻松的方式，带你了解Python的十个重要概念，一步步帮助你从零开始！1.Python文件与扩展名学习Python的第一步是创建一个Python文件。

编程咕咕gu-·2025-03-02 11:45

使用 nodejs 和 ElasticSearch 快速搭建全文检索

点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”，天天与10000人一起快乐成长上次群友问我，Python怎么学，我说四个小时足够了，你们不信。

dbLenis·2025-03-02 10:44

学习dify第二天-web下篇

next.js写个页面跳转的应用seo搜索引擎优化引言react：ReactFoundations:AboutReactandNext.js|Next.js如果不会next.js可以先看看这个，不看其实也没关系，学下思路也可以

一直走下去-明·2025-03-02 10:09

GitHub入门指南：从零开始掌握代码协作平台

GitHub是全球最大的代码托管平台，拥有超过1亿开发者的庞大社区。作为现代软件开发的核心工具，掌握GitHub的使用已成为程序员的必备技能。本文将从基础操作到协作流程，手把手教你快速上手这个强大的开发平台。一、前期准备1.注册GitHub账号访问github.com点击"Signup"创建免费账户，建议：使用专业用户名（如公司/项目名+姓名）验证邮箱确保账号安全启用双重认证（2FA）2.安装Gi

The god of big data·2025-03-02 08:20

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。

云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

Python vLLM 实战应用指南

加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎

ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？

Crazy learner·2025-03-02 06:33

CAD插件技术真心不难，无非是画点线条，CAD内部能实现的，C#调用acdbmgd.dll和acmgd.dll也能实现

没什么秘密，开发CAD插件和winform一样简单学几个类库用法就是（只是太多人不喜欢知识分享），在CAD里展现界面和winform略有不同（整个项目工程在文章的最后有下载）。

思杰软件·2025-03-02 04:22

考研导师选择方法

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·2025-03-02 04:20

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用

跟我一起学Python数据处理（一百零三）之命令行参数解析与云服务应用大家好！我写这系列博客的初衷是想和大家一起学习进步。

lilye66·2025-03-02 03:47

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

什么是欧拉公式

拓扑学中，在任何一个规则球面地图上，用R记区域个数，V记顶点个数，E记边界个数，则R+V-E=2，这就是欧拉定理，它于1640年由笛卡尔首先给出证明，后来欧拉于1752年又独立地给出证明，我们称其为欧拉定理

玄湖白虎·2025-03-02 01:29

python学习一

学习网络安全为什么要学python?

星光网络安全社·2025-03-02 00:20

ACL2024最佳论文揭榜，中国本科生破译3000年前的甲骨文密码

作为计算语言学和自然语言处理领域的顶级会议，ACL是学者们展示最新成果、交流思想的重要平台。它被CCF

会议之眼·2025-03-01 23:50

入门SpringBoot-mybatis

通上次学的SpringBoot来整合一、使用注解版的Mybatis整合SpringBoot1、实体类（entity）packagecom.cxy.entity;importlombok.Data;@DatapublicclassUser

``Lotus。·2025-03-01 23:14

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。

秋‍.·2025-03-01 23:14

北风下的电子田野

许先生是一名电子工程师，年轻时因热爱电子学，常在家中绕制谐振线圈，自制收音机。他的母亲和胞弟当年总在厨房忙碌，瓦斯炉上炒着面，电

Jack2025ad·2025-03-01 21:32

【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议

它将数学、统计学、计算机科学与金融学深度融合，为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者，我深知在这个领域中，每一步都充满了挑战与机遇。

花花 Show Python·2025-03-01 21:31

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵

坂田月半·2025-03-01 20:29

六自由度机器人正逆运动学

简介本文主要是对传统六自由度机器人进行正逆运动学求解，选取大族机器人Elfin05为分析的对象，开发语言是C++。

chase。·2025-03-01 20:58

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的

OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。

念九_ysl·2025-03-01 19:48

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数

guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

奔强的程序·2025-03-01 18:45

丹尼尔·卡尼曼《噪声》——读书笔记

书籍介绍这本书是已故诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的新书，之前就是在这位作者去世的时候买回来学习的。本书主要讲的是人类在判断过程中的一个常见“噪声”问题，由于人或者时间原因导致决策的随机性偏差。

·2025-03-01 17:57

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学

阿克兔·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智

山海青风·2025-03-01 16:33

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简