反馈神经网络

「基于大模型的智能客服系统」语义理解、上下文记忆与反馈机制设计

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-03-14 02:10

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。
weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞 附python代码

-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 第一次用户反馈

点击查看小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html阳光透过窗帘的缝隙，懒洋洋地洒在办公室的每一个角落，却似乎无法驱散产品经理程立新心头的阴霾。他坐在电脑前，眼神空洞地盯着屏幕，心里五味杂陈。昨天项目匆匆上线，本以为会是公司迈向成功的一大步，没想到今天一早就迎来了用户的“狂轰滥炸”。场景一：产品经理的“差评风暴”“这…
Foyo Designer·2025-03-14 01:29

【大模型新书】基于RAG的生成式AI：使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道

书籍简介最小化AI幻觉，构建准确的自定义生成式AI管道，利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG）购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出
AI大模型-大飞·2025-03-13 23:18

2025毕设springboot大学目标规划与落地平台的设计与实现后台源码+论文

因此，开发一款集目标规划、执行跟踪、反馈激励于一体的大学目标规划与落地平台显得尤为
皓宇学长-毕设·2025-03-13 19:52

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

经过广泛调研和用户反馈，Ubuntu脱颖而出，成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。
金外飞176·2025-03-13 17:05

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型
小筱在线·2025-03-13 17:01

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。
UnknownBody·2025-03-13 16:29

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

如何管理需求边界

其中，动态跟踪和沟通尤为重要，通过定期同步、及时反馈和跨团队协同，能够使团队及时发现需求偏差并迅速做出决策，让项目在复杂多变的环境中保持灵活与稳定。
·2025-03-13 15:15

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法
西猫雷婶·2025-03-13 14:13

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

而我的使命就是——理解这些反应，形成一个完整的神经网络，把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起
非知名人士·2025-03-13 14:12

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。
一只小铁柱·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
sanx18·2025-03-13 12:01

AI战略家：AI驱动的政府治理现代化：重构问题识别、决策与监督的范式

一、政府公共管理的核心痛点与治理逻辑重构现代政府治理的核心矛盾源于“问题识别-资源匹配-监督反馈”链条的断裂，需从机制设计层面突破传统治理范式。
SZ0771·2025-03-13 11:22

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。
yuanpan·2025-03-13 10:46

使用 Python 爬虫抓取汽车品牌市场数据：销量、广告与消费者反馈

对于研究汽车行业的市场趋势和消费者反馈，抓取不同汽车品牌的市场销量、广告效果及消费者评论，已成为一项重要的任务。
Python爬虫项目·2025-03-13 06:42

目前一站式LIMS实验室系统在我国的应用情况

可以自动进行信息反馈与记录跟踪，追本溯源。系统能对原始数据进行二次加工处理，提供各种统计数据，供高层管理人员分析决
谱标LIMS实验室系统·2025-03-13 05:08

MES基于C#开发计划管理组件集成WinCC中使用

MES系统通常都会与SCADA系统集成使用，尤其具备中控管理需求的工厂，集控SCADA需要集成MES系统的计划工单数据实现工单数据、工艺配方数据、SN数据、打码数据等下发，执行状态、关键参数反馈等上传。
dephixf·2025-03-13 05:36

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合
やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。
LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。
游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

App Store：App数据分析与用户反馈处理教程_2024-07-19_12-35-40.Tex

AppStore：App数据分析与用户反馈处理教程App数据分析基础数据收集与存储在App开发与运营中，数据收集是理解用户行为、优化产品功能、提升用户体验的关键步骤。
chenjj4003·2025-03-12 22:45

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs
停走的风·2025-03-12 21:11

deepseek+ansible实现AI自动化集群部署

[架构图示意]用户交互层→AI决策层→执行引擎层→数据反馈层││││▼▼▼▼Web/CLI→DeepSeek引擎→Ansible→监控系统用户交互层Web界面：支持自然语言输入（如"部署10节点Kafka
大囚长·2025-03-12 20:59

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck
CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。
wanhengidc·2025-03-12 16:38

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例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·2025-03-12 14:56

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

HTTP与RPC深度解析：从入门到选型实战

一、先看两个生活场景场景1：网购快递（HTTP）你告诉快递员：“我要寄一个包裹到上海”（请求）快递员按标准流程收件、贴单、运输（标准协议）收件人签收后反馈结果（响应）场景2：公司内部协作（RPC）财务部直接喊
程序猿小白菜·2025-03-12 10:58

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
power-辰南·2025-03-12 07:08

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。
农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

技术背景介绍在AI模型开发过程中，用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台，能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。
dgay_hua·2025-03-12 04:35

PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
我是瓦力·2025-03-12 03:30

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5
星月IWJ·2025-03-12 03:59

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理
shiter·2025-03-12 02:21

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。
arbboter·2025-03-12 02:18

重生之我在学Vue--第8天 Vue 3 UI 框架（Element Plus）

ElementPlus基础：从安装到组件革命1.1安装与两种引入模式全量引入（适合快速原型）按需引入（推荐生产环境）二、核心组件实战：重构任务管理系统2.1表格组件：专业数据展示2.2表单组件：优雅数据录入2.3反馈组件
野生的程序媛·2025-03-12 00:09

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。
Wis4e·2025-03-12 00:09
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