制作学习

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。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

YOLOv8制作自己的实例分割数据集保姆级教程（包含json转txt）

1.数据准备首先对原始数据集进行整理，将标注好的图像和标签分别放在两个文件夹中，同时额外新建两个文件夹，用于存放转换完的标签与划分后的数据集。1.1将json格式文件转换为txt格式新建json2txt.py文件，将代码中的文件路径修改为自己的路径。❗❗❗代码中第43行的classes中存放的是自己数据集的分类标签，记得修改成自己的。importjsonimportosfromtqdmimport

Sir小珂·2025-03-11 07:18

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

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

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

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

Python学习总结

第一个python程序print("HelloWorld")#缩进一般4个空格键或者1个tab键，但是所有代码块语句必须是相同的缩进，这个必须严格执行，不同的缩进会导致程序不能运行，不能混用空格和tabifTrue:print("True")else:print("False")python注释符单行注释（行注释）#print("HelloWorld")多行注释（块注释）'''print("Hel

serve the people·2025-03-11 06:43

基于jsp+servlet+mysql实现增删改查

#声明单纯记录学习计算机当中所遇到的问题把解决问题的方法分享给大家希望大佬不要喷我这个小白#链接mysql数据库publicclassBaseDao{publicConnectiongetConnection

蟹黄味汉堡·2025-03-11 06:09

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

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

java 连接oracle 字符集_Java连接Oracle数据库，编码格式转换

学习东西不忘记下笔记：dbhelper类，各种数据库都合适。

东京客·2025-03-11 05:06

2025年渗透测试面试题总结-长某亭科技-安全服务工程师（一面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

独行soc·2025-03-11 05:04

2025年渗透测试面试题总结-快某手-安全实习生（一面、二面）（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。

独行soc·2025-03-11 05:04

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

Java 基础核心总结

在学习Java语言时，需要掌握一些基础核心知识，本文将为您总结Java基础核心知识点，以便于您的学习和参考。介绍Java基础核心知识点包括基本语法、面向对象编程、异常处理、

仅此而已丶·2025-03-11 05:29

Easy-ES(用Mybatis-Plus语法来操作ElasticSearch)

RestHighLevelClient打造的ORM开发框架，在RestHighLevelClient的基础上,只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生,如果有用过Mybatis-Plus(简称MP),那么基本可以零学习成本直接上手

充满希望的程序员·2025-03-11 04:25

使用 marked.min.js 实现 Markdown 编辑器 —— 我的博客后台选择之旅

1.传统富文本vs.Markdown编辑器在对比了传统富文本编辑器和Markdown编辑器后，我发现它们各有优缺点：特性传统富文本编辑器Markdown编辑器易用性简单直观需学习语

fxrz12·2025-03-11 04:54

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍

白话设计模式之单例模式：确保实例唯一的编程秘籍大家好，在软件开发的学习过程中，设计模式一直是个重难点，尤其是单例模式，看似简单，实则蕴含诸多细节和技巧。

一杯年华@编程空间·2025-03-11 04:24

Permute 3 for Mac v3.11.10 全能媒体格式转换器

无论是在个人娱乐、专业制作还是跨平台兼容性的需求中，Permute3都能轻松应对，满足用户多样化的媒体格式转换需求。

明天会在哪·2025-03-11 04:22

Gemini 2.0 Flash

Gemini2.0Flash是Google最新推出的AI语言模型，旨在提升速度和效率，满足各种任务需求，包括写作、规划、学习和图片生成等。

dev.null·2025-03-11 04:51

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

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

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，所以想把每个部分的内容系统地写成文章，比如JVM部分的八股，我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识，所以这篇文章会按照分块整理自己发布过的所有八股文章，这篇文章后续也会持续更新，也起

钢板兽·2025-03-11 03:44

python基础——元组【特点，创建，常见操作方法：index，len，count】

还介绍了很多列表的常见操作方法，这篇文章我们就基于上篇文章带大家认识的有关序列的知识，继续讲解python中另一种常见的数据容器——元组：1，元组的特点2，元组的定义3，元组的常见操作方法个人简介：努力学习

愚润泽·2025-03-11 03:43

从零开始学C语言文件操作：理论与代码详解

前言：本文主要讲解C语言中的基础文件操作个人简介：努力学习ing个人专栏：C语言入门基础CSDN主页愚润求学每日鸡汤：doitforjoyanddoitforever文件操作一、为什么要使用文件二、什么是文件三

愚润泽·2025-03-11 03:43

从零起步：LangChain ChatPromptTemplate基础使用

在上篇文章中，我们已经学习PromptTemplate。现在，我们继续学习ChatPromptTemplate。

软件不硬·2025-03-11 03:42

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

【C++基础学习笔记】C++的输入输出流及缺省参数

我要做一个好奇宝宝，带着疑问来阅读，哼~C++如何进行输入输出？和C语言何有区别？C++的缺省参数是什么？如何理解和掌握？文章目录C++的输入&输出缺省参数缺省参数的概念缺省参数的分类1.全缺省参数2.半缺省参数：C++的输入&输出婴儿降生到这个世界上时，会以自己独特的方式向这个崭新的世界打招呼。跟新生婴儿类似，C++语言刚出来后，也算是一个新事物，作为一门新的编程语言也会有自己问候这个美好世界的

大家好我叫张同学·2025-03-11 02:08

java-练习-学生管理系统

该文章为本人学习复习用本人为Java自学新手，代码实现可能存在冗余或设计不当之处，恳请各位前辈：1⃣指出代码中的不合理实现2⃣推荐更优的解决方案3⃣相关技术扩展建议这个代码是我在看黑马的时候自己看项目文档敲的后续学了

3coo·2025-03-11 02:37

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

快速从C过度C++（一）：namespace，C++的输入和输出，缺省参数，函数重载

前言：本文章适合有一定C语言编程基础的读者浏览，主要介绍从C语言到C++过度，我们首先要掌握的一些基础知识，以便于我们快速进入C++的学习，为后面的学习打下基础。

愚润泽·2025-03-11 02:06

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南一、什么是AI提示词？AI提示词（Prompt）是用户输入给人工智能模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的回答或内容。

时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

C++——std::Set

那么这篇博客学习set容器。目前学习了v

zy2317878·2025-03-11 02:05

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

AI-NAS的核心优势在于其智能化能力：智能文件分类与整理：告别繁琐的手动分类，AI-NAS能够自动识别文件类型、内容，并根据预设规则或学习用户习惯，将

DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

学习计划：第四阶段（第十周）

目录第四阶段：特殊方法与高级特性第10周：综合复习与实践周一周二周三周四周五总结一、项目设计与实现二、问题与解决三、学习成果四、后续展望第四阶段：特殊方法与高级特性第10周：综合复习与实践周一上午项目构思结合之前学习的继承

狐凄·2025-03-11 01:33

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，这里分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

AI 赋能软件开发：从工具到思维的全面升级

AI赋能软件开发：从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

VUE3学习第九章 webpack 构建Vue3项目、vue3性能优化、Vue3 Web Components、Vue3 响应式原理

一、webpack构建Vue3项目（纯手写不用cli）为什么要手写webpack不用cli（脑子有病）并不是其实是为了加深我们对webpack的了解方便以后灵活运用webpack的技术1.初始化项目结构（跟cli结构保持一致）创建publi文件夹下面创建index.html文件然后初始化一下!然后改一下title标签的内容名称，一般与项目名称一样即可创建src文件夹src文件夹下面创建App.vu

Hyman-ya·2025-03-11 01:00

LLM Weekly（2025.02.17-02.23）

Grok发布了Grok3Beta，通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分，其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。

UnknownBody·2025-03-11 01:59

清华大学DeepSeek系列全套PPT

https://pan.quark.cn/s/70da09749050「清华大学DeepSeek系列PPT」共7讲，涵盖AI工具实操、职场效率提升、科研辅助、家庭教育等核心场景，提供从入门到进阶的完整学习路径

2501_90850551·2025-03-11 01:58

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

为了确保模型能够学习到不同年龄、种族、性别等因素的特征，需要从多个来源收集数据。常见的数据来源包括：1.公开数据集公开数据集是数据收集的便

zhubeibei168·2025-03-11 01:27

DeepSeek源码解析（1）

下载github的DeepSeek-V3-main源码，目录如下文章适合入门小白学习，因为我也是小白，本来作为一名前端开发，因为行业不好混所以跑来学ai的。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。