动手入门深度学习

SSM框架从入门到精通

文章目录一、SSM框架概述二、Spring基础（一）配置与依赖注入（二）Bean的生命周期（三）事务管理三、SpringMVC入门（一）控制器实现（二）请求映射（三）模型数据绑定四、MyBatis学习（
布朗克168·2025-01-18 10:24

Oracle从入门到精通

文章目录一、Oracle基础认知二、安装与配置（一）下载与准备（二）安装步骤（三）基本操作三、数据库查询与管理（一）查询数据（二）备份与恢复四、高级功能探索（一）数据库优化（二）存储过程与触发器五、Java与Oracle集成（一）连接Oracle数据库（二）使用JPA六、进阶学习（一）分页（二）视图（三）存储过程（四）约束（五）序列（六）同义词（七）索引一、Oracle基础认知Oracle数据库是
布朗克168·2025-01-18 10:24

Python globals 函数 - Python零基础入门教程

目录一.Pythonglobals函数语法二.Pythonglobals函数使用三.猜你喜欢零基础Python学习路线推荐:Python学习目录>>Python基础入门在前面我们讲解了Python内置函数
苹果酱0567·2025-01-18 09:20

【零基础入门unity游戏开发——unity通用篇36】向量（Vector3）的基本操作和运算（基于unity6开发介绍）

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。
向宇it·2025-01-18 09:49

迭代器模式详解附有代码案例分析（包含迭代器模式的源码应用分析）

迭代器模式的应用场景三、迭代器模式的代码示例四、迭代器模式在源码中的应用五、迭代器模式的优缺点（一）、优点（二）、缺点六、设计模式的相关博客文章链接1、七大设计原则的简单解释（包含合成复用原则），简单理解、快速入门
hyyyya·2025-01-18 08:45

每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络

本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-18 08:45

深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法

1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
白白糖·2025-01-18 08:38

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
陌北v1·2025-01-18 07:37

入门知识（JAVA基础）

目录一、二进制二、变量的本质三、八种数据类型四、运算符1、算术运算符2、关系运算符3、逻辑运算符4、位运算符5、移位运算符6、条件运算符（三目操作符）五、类型转换一、二进制二进制（binary）是在数学和数字电路中以2为基数的记数系统，它使用两个不同的符号0（代表零）和1（代表一）来表示数值。二进制由德国数学家莱布尼茨在17世纪至18世纪提出，是现代计算机科学和数字电路的基础。二进制的特点主要有：
一只藏羚吖·2025-01-18 07:36

BOOST c++库学习 之 lockfree库入门实战指南 以及 使用lockfree库时对比普通队列、栈的测试例子

Boost.Lockfree库提供了一系列无锁数据结构，这些数据结构的主要优势在于高并发环境下的高效性和无锁操作的性能提升。无锁数据结构避免了传统的锁操作（如互斥锁）带来的性能瓶颈和复杂性，尤其在多核处理器系统中能够显著提高效率。核心组件1.无锁队列(boost::lockfree::queue)简介:boost::lockfree::queue是一个多生产者-多消费者（MPMC）的无锁队列，允许
Narcotis·2025-01-18 07:05

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展
FF-Studio·2025-01-18 07:31

Java--正则表达式入门指南

正则表达式（RegularExpression）是一种用于匹配字符串中字符模式的工具。在Java中，正则表达式的使用主要依赖于java.util.regex包，其中最重要的两个类是Pattern和Matcher。今天将探讨正则表达式的基础概念、书写规则、常用方法，以及在Java中如何有效使用它们。一、正则表达式的基本语法正则表达式中有两种主要的界定字符：方括号[]：用于定义字符集。方括号中的任意单
Bro_cat·2025-01-18 06:54

10 个免费的 AI 图片生成工具分享

AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
·2025-01-18 05:11

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。
weixin_41964296·2025-01-18 05:17

JavaScript语言基础教程笔记

JavaScript入门教程1.简介定义：JavaScript（简称JS）是一种高级编程语言，主要用于网页浏览器中实现复杂的交互功能。用
fanxbl957·2025-01-18 04:37

【Cursor】如何在Cursor试用期结束后继续使用？全方位指南！

无论你是刚入门的编程新手，还是经验丰富的开发者，Cursor都能为你提供极大的支持与帮助。如何免费无限使用Cursor1.利用14天免费试用Cursor为新用户提供14天的免费试用期。
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:34

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

前言众所周知，网络安全与我们息息相关，无论是企业还是个人都应该重视网络安全。而且网络安全是一个新兴行业，人才需求量远大于供给，因此在薪资福利上具有很大的优势，但对于初学者而言，很多人依然担心前景问题，那么网络安全就业前景如何？下面为大家介绍一下。1、网络安全人才需求量大随着信息化的加速，网络安全问题日益突出，对网络安全人才的需求量也越来越大。据《2019网络安全人才市场现状与发展趋势报告》数据显示
程序员橘子·2025-01-18 00:14

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

网络安全工程师能赚多少钱一个月？_银行网络安全工程师工资多少？

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素，包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。
网络安全小林·2025-01-18 00:10

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

Golang Gin系列-1：Gin 框架总体概述

本文介绍了Gin框架，探索了它的关键特性，并建立了简单入门的应用程序。在这系列教程里，我们会探索Gin的主要特性，如路由、中间件、数据库集成等，最终能使用Gin框架构建健壮的web应用程序。
梦想画家·2025-01-17 23:36

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

c#-Halcon入门教程——标定

Halcon代码read_image(NinePointCalibration,'D:/Desktop/halcon/ca74d-main/九点标定/NinePointCalibration.gif')rgb1_to_gray(NinePointCalibration,GrayImage)get_image_size(GrayImage,Width,Height)dev_display(GrayI
亦陈不染·2025-01-17 20:36

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的模型展现出动态特性，这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。
·2025-01-17 20:51

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-17 20:18

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南

单片机的原理及其应用：从入门到进阶的全方位指南目录引言：单片机的地位与发展概述什么是单片机？单片机的基本结构与工作原理3.1CPU（中央处理器
wit_@·2025-01-17 19:58

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【新人系列】Python 入门（二十六）：常见设计模式

type=blog专栏地址：https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位：为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解，也欢迎大佬们一起交流
Pandaconda·2025-01-17 19:56

软件测试入门—软件测试的阶段

在软件测试的旅程中，明确各个阶段的任务与目标，如同绘制一张精准的地图，能帮助测试人员有条不紊地开展工作，确保软件质量的稳步提升。对于软件测试的初学者而言，深入了解软件测试的阶段划分及其具体工作内容，是开启测试之门的关键。一、测试计划阶段明确测试目标在这个起始阶段，首要任务是清晰地确定测试目标。这需要与项目团队的各方成员（包括开发人员、产品经理、客户等）进行充分沟通，全面了解软件的功能需求、性能指标
Algorithm-007·2025-01-17 19:53

软件测试入门—测试流程之需求分析

在软件测试的整个流程中，需求分析是至关重要的第一步，它为后续的测试工作奠定了坚实的基础。良好的需求分析能够确保测试工作的针对性和有效性，帮助我们发现更多的软件缺陷，提高软件的质量。下面将详细阐述软件测试流程中的需求分析阶段，并通过一些具体的例子来帮助大家更好地理解。一、需求分析的重要性需求分析是测试人员与开发人员、产品经理以及其他项目干系人沟通的桥梁，其重要性体现在以下几个方面：（一）明确测试范围
Algorithm-007·2025-01-17 19:53

黑客技术零基础入门到精通教程建议收藏！

我给大家准备了一份全套的《网络安全入门+进阶学习资源包》包含各种常用工具和黑客技术电子书以及视频教程，需要的小伙伴可
认真写程序的强哥·2025-01-17 18:47

2025年Photoshop详细教程：从新手到高手，手把手带你学PS

今天给大家带来一份超实用的2025年Photoshop入门教程，让你从零开始，快速掌握PS的基础操作！如果你是图像处理小白，或者刚刚接触Photoshop的新手，那么这套课程就是专门为你量身定制的哦！
Java徐师兄·2025-01-17 16:33

软件测试入门—功能需求分析：以一个旅游管理系统为例

在软件测试的旅程中，功能需求分析是测试人员构建高质量测试用例的基础，它确保软件的各项功能都能按照预期正常运行。接下来，我们将以一个旅游管理系统为例，详细阐述如何进行功能需求分析，帮助大家更清晰地掌握这一重要过程。一、旅游管理系统概述旅游管理系统是一个集成了多个功能模块，为旅游行业的各个环节提供服务的软件系统。它涉及旅游产品的供应端（如旅行社、酒店、景区等）和需求端（游客），旨在为游客提供便捷的旅游
Algorithm-007·2025-01-17 16:32

深度学习YOLOv3压双黄线期末项目

一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能（choosevideo函数）四、项目亮点提炼五、总结与展望1.打开视频2.连续检测车辆3.能检测到道路中间的双黄线4.能检测出车辆是否压双黄线5.当车辆压到双黄线时给出提示6.要求使用多线程实现功
yzx991013·2025-01-17 16:59

ufw入门实战:在Ubuntu下通过ufw命令开放端口让外网访问

最近使用阿贝云的免费云服务器,1核1G内存10G硬盘5M带宽,配置不错，完全够用搞些轻量级项目，但是在搭建项目过程中发现无法访问已经部署的服务，经过检查发现是UFW防火墙的问题，所以，今天给大家介绍下在ubuntu系统下如何开放端口让外网访问我们的服务。端口管理是服务器安全的重要一环,ubuntu系统默认使用ufw来管理防火墙规则。首先我们检查下它现在的状态:sudoufwstatus是否显示为i
明 庭·2025-01-17 15:52

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

spring cloud-之入门技术选型的抉择

一、个人理解之技术选型：首先在当前的大环境下，微服务已经是大趋势所在，目前微服务有两个解决方案，dubbo和springcloud，下面将对比一下两个解决方案的优缺点，然后在说一下为何我最终会选择springcloud。但是我们不必在这个方便过于纠结，这两个方案在当下都有很多的公司在采用，所以无论学习哪一个都是可以保证能够找到工作的，所以在选择的时候选择自己拿手的喜欢的就可以了，当然如果有心仪的公
weixin_30699831·2025-01-17 15:20
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