从零开始深度学习

InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践

LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。
dilvx·2025-01-25 06:42

NVIDIA-TensorRT-Python推理

TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。
呆呆珝·2025-01-25 05:07

NCNN推理

ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，
呆呆珝·2025-01-25 05:07

基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集）

随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。
2025年数学建模美赛·2025-01-25 05:34

【含文档+PPT+源码】基于小程序的智能停车管理系统设计与开发

1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用智能停车管理系统的重要核心功能包括管理注册用户、管理停车场公告、车辆信息管理
小咕聊编程·2025-01-25 02:41

从零开始搭建 Maven 私有仓库并上传 Jar 包

一、为何搭建Maven私有仓库？在开发过程中，搭建Maven私有仓库有着诸多重要的优势，以下为你详细阐述：加速依赖下载当我们进行项目构建时，如果依赖的是公共的Maven中央仓库，由于使用人数众多且服务器可能位于国外等因素，下载速度往往会受到影响，特别是在网络环境不佳或者需要频繁下载大量依赖的时候，等待时间会很长。而搭建了私有仓库后，对于已经下载过的依赖，后续项目再次使用时可以直接从本地的私有仓库获
咕德猫宁丶·2025-01-25 00:28

保研考研机试攻略：第一章——从零开始

欢迎大家来到保研考研机试攻略专栏，该专栏将更新我对N诺平台的计算机考研机试攻略——高分篇、满分篇教程的学习笔记和心得，N诺是唯一一个纯粹为计算机考研而准备的学习平台，学完这些教程的内容，相信我们都会拿到满意的机试高分，如果你也对机试考试的准备感到迷茫，来和我一起学习吧~有任何问题欢迎评论区留言或私信我，让我们一起拿捏机试，顺利上岸！！！目录1.1输入输出技巧(1)基本类型输入输出(2)gets、g
杜若南星·2025-01-24 19:23

智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen...

大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信
智源社区·2025-01-24 18:46

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉
张登杰踩·2025-01-24 18:10

Vue.js 单页应用（SPA）开发教程：从零开始构建你的第一个项目

单页应用（SPA，SinglePageApplication）是现代前端开发的主流模式。Vue.js是一个非常适合构建SPA的框架，它通过VueRouter实现页面导航，通过组件化开发和状态管理实现复杂的交互功能。本篇教程将带你了解SPA的基本概念，并一步步创建一个Vue.js单页应用。什么是单页应用（SPA）？单页应用是一种只有一个HTML页面，通过JavaScript动态加载内容的应用。特点包
Milk夜雨·2025-01-24 15:18

深度学习-94-大语言模型LLM之基于langchain的链Chain的基础应用和调用方式

文章目录1Chain链的分类1.1LCELChains(链构造器)1.2LegacyChains(遗留链)2链的基础应用2.1OllamaLLM2.2是否使用chain的对比2.2.1不使用Chain2.2.2使用Chain3链的调用方式3.1通过invoke方法【推荐】3.2通过predict方法3.3通过apply方法3.4通过generate方法4参考附录1Chain链的分类为开发更复杂的应
皮皮冰燃·2025-01-24 14:42

Swin-Unet：图像分割领域的强大工具

Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。
陈凯韵·2025-01-24 12:58

新质生产力与核心竞争力提升

新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。
AI大模型应用之禅·2025-01-24 12:25

李开复：苹果发布AI应用的未来

苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。
AI大模型应用之禅·2025-01-24 12:25

Python函数的5个核心概念

本文将从零开始，详细剖析Python函数的五个核心概念：定义、参数、返回值、作用域，以及嵌套函数。通过深度解析与实践案例，让大家彻底掌握Python函数的精髓。目录1.什么是函数？
昊昊该干饭了·2025-01-24 11:15

推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化

《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。
AI天才研究院·2025-01-24 09:26

Tailwind CSS—骨架屏生成器

这些骨架加载器是一个不错的补充，但从零开始设计它们却
·2025-01-24 07:14

自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖

自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。
AI架构设计之禅·2025-01-24 06:33

详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12）

主要面向游戏玩家和普通用户，同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有：50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。
JiaWen技术圈·2025-01-24 06:02

自动检测和机器审核系统实现

目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节
╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

一.组合数据类型：列表

1.下标下标从零开始name_list=['python','php','java']print(name_list)print(name_list[0])print(name_list[2])运行结果
muxue178·2025-01-24 04:47

从零开始的stm32最小系统板——（4）启动模式

一、stm32的三种启动方式stm32有3种自举模式，也叫启动方式，不同的启动方式对应有不同应用。如何确定不同的启动方式，其实是通过stm32的boot1和boot0引脚的电平情况决定的。下面给出一张表：在我们stm32启动的时候，其实做了一件事情，就是从地址0x00000000取出堆栈指针MSP的值这个值就是栈顶地址，然后从0x00000004取出程序计数器PC的值，这个值就是复位向量。为什么要
小程不睡觉·2025-01-24 01:59

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。
程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接
盼小辉丶·2025-01-23 22:36

算法中的时间复杂度和空间复杂度

Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预
CM莫问·2025-01-23 22:36

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

从零开始：使用FunC编写TON智能合约之计数器篇

在区块链技术的广泛应用中，智能合约无疑是最具前景的领域之一。智能合约允许我们在去中心化的环境中执行可信的交易和协议。TON（TheOpenNetwork）作为新兴的区块链平台，以其高效、可扩展的特性吸引了众多开发者的关注。本文将带你入门TON智能合约的编写，通过实现一个简单的计数器合约，让你掌握使用FunC语言编写智能合约的基本技巧。了解TON与FunC在开始编写智能合约之前，我们需要对TON和F
·2025-01-23 18:22

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

打造你的第一个AI Agent：从需求分析到架构设计

今天，我想和大家分享如何从零开始打造一个AIAgent。我会用一个实际的项目案例，带大家走一遍完整的开发流程。项目背景事情要从一个月前说起。
技术出海录·2025-01-23 16:54

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

Java与AWS S3的文件操作

从零开始：Java与AWSS3的文件操作一、什么是AWSS3？
老友@·2025-01-23 09:03

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

[读书日志]从零开始学习Chisel 第一篇：书籍介绍，Scala与Chisel概述，Scala安装运行（敏捷硬件开发语言Chisel与数字系统设计）

简介：从20世纪90年代开始，利用硬件描述语言和综合技术设计实现复杂数字系统的方法已经在集成电路设计领域得到普及。随着集成电路集成度的不断提高，传统硬件描述语言和设计方法的开发效率低下的问题越来越明显。近年来逐渐崭露头角的敏捷化设计方法将把集成电路设计带入一个新的阶段。与此同时，集成电路设计也需要一种适应敏捷化设计方法的新型硬件开发语言。本书从实用性和先进性出发，较全面地介绍新型硬件开发语言Chi
JoneMaster·2025-01-23 08:26

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

打造你的第一个AI Agent：从需求分析到架构设计

今天，我想和大家分享如何从零开始打造一个AIAgent。我会用一个实际的项目案例，带大家走一遍完整的开发流程。项目背景事情要从一个月前说起。
·2025-01-23 00:49

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
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