啃深度学习花书+代码实现

html css js网页制作成品——HTML+CSS+js情人节网页设计（5页）附源码

目录一、‍网站题目二、✍️网站描述三、网站介绍四、网站效果五、代码实现HTML
软件技术NINI·2025-02-14 19:47

go实战微服务：微服务与RPC中间件

代码实现packagemainimport("fmt""os""os/signal""sys
鱼弦·2025-02-14 19:12

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

在人工智能的浪潮中，深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。
BuluAI·2025-02-14 19:10

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。
Coderabo·2025-02-14 18:38

Intel i7 CPU各代之间性能概览及现今PC主流CPU采购

接触电脑30多年，CPU从最初的8086/8088，到苹果II型、80286、80386、486、586、Pentium、PentiumII、SUN等等，一直至今AMD、INTEL（睿系列、XEON）百花齐放
gzgenius·2025-02-14 18:05

【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础

先验是“知识”，是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容，其中知识性、结论性的内容偏多，也加入了点个人见解。
应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!
·2025-02-14 17:24

数据结构:使用顺序表完成头插，尾删，打印，查找，排序，删除等操作。

顺序表的代码实现：seqlist.c#include#include#include#include"seqlist.h"//创建顺序表,返回指向顺序表的指针seqseqlist_create(){//
git哈利·2025-02-14 17:29

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。
机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中
霍列领Hector·2025-02-14 16:50

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭，最主要的原因是⽣态完善，⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。
唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

用python 代码实现解析word文档

在页面上现实word文件的内容1.首先选择python-docx这个库用来解析docx文件2.安装很方便直接pip就可以3.在word中，识别一个自然段，就是一个paragraph，用最简单的方式docx.paragraphs4.而且这个是一个可以迭代的对象，可以获得全部段落p=docx.paragraphs[0]5.就可以直接获得文章中的第一段p.text就是第一段的全部文字内容，如果连贯起来，
GR_Deepseafish·2025-02-14 14:36

Open3D 可视化(8) ——添加GUI界面

目录一、概述1、主要函数二、代码实现三、结果展示一、概述  Open3D中集成了用户界面开发功能，在不使用Qt的情况下也可以制作出精美的用户界面。
点云侠·2025-02-14 13:00

大语言模型(LLM)快速理解

一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。
大模型猫叔·2025-02-14 13:59

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络
E绵绵·2025-02-14 11:18

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离，你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些，这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点，你就会看到物品的轮廓，那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片
小宇爱·2025-02-14 11:46

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。
小宇爱·2025-02-14 11:16

二手交易系统详细设计与具体代码实现

1.背景介绍1.1二手交易市场的兴起与发展随着社会经济的发展和消费观念的转变，二手交易市场在近年来越来越火爆。消费者对闲置物品的处理方式从传统的丢弃、赠送逐渐转向了更环保、更经济的二手交易。这种转变不仅减少了资源浪费，也为消费者提供了更多选择，推动了共享经济的发展。1.2二手交易平台的类型与特点目前，二手交易平台主要分为C2C（个人对个人）、B2C（企业对个人）和C2B（个人对企业）三种类型。C2
AI天才研究院·2025-02-14 11:46

深度学习-10-深度学习发展简介

极具讽刺意义的是，Minsky教授，一直不看好深度学习的概念。他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限
皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。
阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
小宇爱·2025-02-14 10:39

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
AI服务老曹·2025-02-14 10:37

Stm32读取海德汉光栅尺（绝对位置）

所用光栅尺为海德汉的LS138，其每隔1cm左右就会有一个绝对位置标志，海德汉的说明书有公式用于解算绝对位置。但
fengyuzhe13·2025-02-14 09:32

LLM大语言模型书籍教程推荐：《大模型时代》+《开源大模型食用指南》！附文档

很久都没有更新大模型这块的书了，今天给大家说一下这本：《大模型时代》，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。
Langchain·2025-02-14 09:32

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。
·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

我的创作纪念日

技术领域发展日新月异，为了紧跟前沿，我不断学习新的知识，如人工智能中的深度学习框架、云计算的最新技术应用等。在学习过程中，我将遇到的难点、理解的过程以及总结的知识点记录下来，整理成文章发布在
学无止尽5·2025-02-14 07:45

Vue.js组件开发：深入理解与代码实现

本篇文章将深入探讨Vue.js组件开发的概念、实践以及具体的代码实现，帮助读者掌握如何使用Vue.js进行高效的组件化开发。1.Vue.js组件基础1.1什么是组件组件（C
专业WP网站开发-Joyous·2025-02-14 06:38

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。
AI天才研究院·2025-02-14 05:59

城电科技｜海岛为什么要用智能光伏太阳花

海岛为什么要用智能光伏太阳花？海岛选用智能光伏太阳花的原因有：1、占地与地域优势：海岛土地资源相对稀缺，光伏太阳花占地面积小的特点，能有效节省海岛宝贵的土地。
城电科技·2025-02-14 03:33

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。
I_dyllic·2025-02-14 03:57

Andrej Karpathy：计算范式的变革者

他以其深刻的技术见解，对深度学习和自然语言处理领域的贡献，以及对计算范式的革新性思考，成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
AI天才研究院·2025-02-14 03:57

SRS：软件需求规格说明书

SRS：SoftwareRequirementSpecification，软件需求规格说明书。文档结构如下：1.引言引言提出了对软件需求规格说明的纵览，这有助于读者理解文档如何编写并且如何阅读和解释。
柯西没科气·2025-02-14 02:53

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个
Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。
香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

软件项目需求规格说明书

软件项目全套文档资料下载渠道：文章末尾处个人名片获取目录1.文档介绍1.1.编写目的1.2.文档范围1.3.读者对象1.4.术语与缩写解释1.5.参考资料2.项目介绍2.1.项目说明2.2.项目背景2.3.项目目标2.4.项目用户3.需求说明3.1.整体需求3.2.功能需求3.2.1.需求编号规则3.2.2.总体模块划分4.功能性需求4.1.业务功能需求4.1.1.三维平台4.1.11.三维动画展
软件源码专题社区·2025-02-14 02:19

软件工程-软件需求规格说明（SRS）

基本介绍目标便于用户、分析人员、设计人员进行交流支持目标软件系统的确认（验收）控制系统进化过程（追加需求）：拥有版本记录表需要在软件分析完成后，编写完成软件需求说明书。具体标准可参考GB856T-88
夏旭泽·2025-02-14 01:48

深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息

文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序，例如聊天机器人，模型需要直接用自然语言响应用户。然而，在某些情况下，我们需要模型以结构
皮皮冰燃·2025-02-14 01:44

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习
AI知识分享官·2025-02-14 00:41

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。
岁月的眸·2025-02-13 23:03

功能测试常用方法概述

功能测试常用方法概述一、功能测试简介功能测试，亦称黑盒测试，其核心目标是验证软件功能是否按照需求规格说明书的要求准确运行，即确保软件各功能模块均能正常运作。
机器视觉小小测试员·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构
大F的智能小课·2025-02-13 23:02

手把手教你给 windows装个vmware虚拟机

附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全：书单导航页（点击右侧极客侠栈即可打开个人博客）：极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全
python算法小白·2025-02-13 23:30

Python网络请求详解

很多情况下，测试人员会花很大的代价去学习一个工具。而测试工具本身的局限性，又导致测试人员陷入想直接用现成的测试框架却又无法进行扩展的僵局。
wespten·2025-02-13 22:57

基于 Python 的云笔记平台分析与设计

当每读完一本有意思的书时，很多时候都想把书中感触深刻亦
程序员奇奇·2025-02-13 22:57

【附源码】108个Python实战项目，练完能力飙升

1.Python图片转字符画2.200行Python代码实现204813.Python3实现火车票查询工具4.高德API+Python解决租房问题5.IPython3色情图片识别6.Python破解验证码
小北画画·2025-02-13 20:41

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、
禁默·2025-02-13 20:11
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