卷积神经网络经典模型汇总第4页

Python知识超级汇总

Python知识超级汇总文章目录Python知识超级汇总一、引言二、Python基础（一）安装与环境配置（二）基本语法（三）流程控制（四）数据结构三、Python高级特性（一）函数（二）迭代器与生成器（

༺ཌༀ傲世万物ༀད༻·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技

编程小郭·2025-01-19 11:47

liunx进程函数汇总(包含管道、共享内存、消息队列、信号)

liunx进程函数汇总fork函数函数功能：创建子进程头文件：#include函数原型intfork(void);返回值：函数的奇妙之处在于调用一次，返回两次，可能有3种不同的返回值成功：父进程中，fork

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:44

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

计算机网络破译密码的题目,密码习题及部分参考答案.doc

五元组(M,C,K,E,D)构成密码体制模型，M代表明文空间；C代表密文空间；K代表密钥空间；E代表加密算法；D代表解密算法2、简述口令和密码的区别。

耿礼勇·2025-01-19 11:40

计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

Web3.0开发路线

区块链基础：区块、链式结构、哈希、公钥/私钥、UTXO模型、账户模型等。共识机

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

C/C++中的 void*

在看《Unix/Linux系统编程》中关于POSIXThread部分的时候发现C语言中用void*传递了int类型变量，很疑惑，于是查了些资料并汇总了一下。

wudi_demaxiya·2025-01-19 09:59

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

2024年网络安全最全计算机网络-面试题汇总_请求尾(1)

应用层有什么作用？网络层解释下PING命令？传输层TCP三次握手过程？为什么三次握手？TCP四次挥手过程？为什么四次挥手？四次挥手为什么等待2MSL？四次挥手期间的状态？TCP和UDP的区别？TCP如何保证可靠传输？TCP是大端序还是小端序？TCP粘包问题？冗余确认为什么是三次冗余ACK而不是两次？应用层

2401_84281629·2025-01-19 07:04

AI技术架构：从基础设施到应用

没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。

深度学习服务器·2025-01-19 06:59

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr

skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

Windows Phone开发人员必看资料

完整附件下载：http://down.51cto.com/data/414417附件预览：WindowsEmbeddedStandard开发初体验【课件汇总】http://down.51cto.com/

面试精华·2025-01-19 06:24

PCL 计算点云的VFH特征

目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，可放心复制粘贴。

点云侠'·2025-01-19 06:52

第八讲 SPU密态引擎

模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算？

huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、

goTsHgo·2025-01-19 05:20

[Golang]JWT主要函数汇总

Rezarit.·2025-01-19 05:17

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法

有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度

shanks66·2025-01-19 04:38

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

代码讲故事·2025-01-19 04:35

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...，是不是很难搞。。。

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

Windows 命令提示符提升到管理员模式全攻略

本文将汇总多种在Windows命令提示符中

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播（ForwardPropagation）反向传播（BackPropagation）总结神经网络简介结构类型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FFNN）特点常见变体反馈神经网络（Feedb

好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

投具身智能大模型还是人形机器人本体，2025年资本如何抉择？

2025年开年，国内具身智能赛道（人形机器人本体和具身智能大模型）迎来三笔融资，赛道仍旧火热，分别为：1月7日，人形机器人本体公司【傅利叶智能】完成近8亿元E轮融资；1月7日，具身智能机器人公司【智平方

Robot251·2025-01-19 03:22

软体机器人研究报告：设计方法、材料与驱动、感知与控制

本文汇总了10项软体机器人领域的优秀研究成果，并介绍了不同成果的研究亮点。在下述研究中，NOKOV度量动作捕捉系统通过实时记录机器人的运动过程、获取高精度空间定位，为实验

MocapLeader·2025-01-19 03:21

Python 潮流周刊#81：在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①在个人电脑上运行GPT-4级别的大模型②PEP-768：CPython的安全外部调试接口③深入探究Cele

·2025-01-19 02:26

Python 潮流周刊#70：微软 Excel 中的 Python 正式发布！（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①微软Excel中的Python正式发布②UV汇总：五篇好文章和一个pre-commit技巧③Spiderw

·2025-01-19 02:55

【大数据】Flink CDC 实时同步mysql数据

什么是FlinkCDC2.2FlinkCDC特点2.3FlinkCDC核心工作原理2.4FlinkCDC使用场景三、常用的数据同步方案对比3.1数据同步概述3.1.1数据同步来源3.2常用的数据同步方案汇总

小码农叔叔·2025-01-19 02:16

SpringMVC工作流程（经典11步）

11步来辣：1、用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。2、DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。3、处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找)，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。4、DispatcherServlet调用HandlerAdapter处

With.627·2025-01-19 01:12

Spring Boot经典面试题及答案

一、SpringBoot基础知识什么是SpringBoot？答案：SpringBoot是Spring开源组织下的子项目，是Spring组件一站式解决方案。它简化了Spring应用程序的初始化和开发过程，通过“约定大于配置”的原则，减少了手动配置的繁琐工作，使开发者能够更快速地构建独立、可运行的、生产级别的Spring应用程序。SpringBoot有哪些特点？答案：独立运行：SpringBoot应用

codeBrute·2025-01-19 01:11

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