学习人工智能工程师第11页

Python测试框架 Pytest —— mock使用（pytest-mock）_python pytest mock数据

2401_84263262·2025-01-19 11:46

ChatGPT 在旅游和酒店服务中的实践应用

引言随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransform

计算机小陈·2025-01-19 11:16

Python与.NET：10步教你轻松实现跨语言互操作，你准备好了吗？

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在这个多语言编程的时代，Python和.NET各自拥有独特的魅力。

墨瑾轩·2025-01-19 11:46

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。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

ACL实验

地址过滤数据包，访问控制列表号2000-2999扩展访问控制列表：基于源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来过滤数据包命名访问控制列表：允许在标准和扩展访问控制列表中使用名称代替表号实验目的学习

把梦想藏在蘑菇里·2025-01-19 11:12

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。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。当你创建一个基于BaseModel的子类并且为其字段添加类型注解（typeannot

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从第一次工业革命的蒸汽机到今天的智能时代，技术的飞速发展不断推动着社会的进步。

king-agic·2025-01-19 10:32

Web3.0开发路线

学习内容：Web3概述：起源、愿景、与Web2的区别。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–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

大数据公司 Databricks 详解

Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的

Bj陈默·2025-01-19 10:00

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？

小度爱学习·2025-01-19 09:28

OSPF（2）：基础配置、拓展配置

引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识：ospf（1），那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧，而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令：R1、R2、R3都有一个环回接口，分别为

小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

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

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

1024 程序员节：探索计算机科学与技术的魅力与挑战

从智能手机的普及到人工智能的崛起，从电子商务的繁荣到区块链技术的应用，每一次的突破都离不开计算机科学与技术的支撑。它为我们提

WD77·2025-01-19 09:55

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“人工智能的时代，我能够成为推动世界发展的一支桨吗？”“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

瞄准K12阶段，日本生成式AI会弯道超车吗？

指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》，指南很长，涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前，人工智能的趋势是不可阻挡的。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【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

AIGC与劳动力市场：技术进步与就业结构的重塑

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。

蒙娜丽宁·2025-01-19 08:41

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

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

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

前言随着大数据、人工智能的发展，人们步入了新的时代，逐渐走上科技的巅峰。

网安墨雨·2025-01-19 07:35

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

大规模可观测性揭秘：Netflix 如何通过标题玩转全球内容发布？

2可观测性的挑战作为工程师，我们习惯跟踪错误率、延迟和CPU利用率等系统指标，但对

·2025-01-19 06:33

AI技术架构：从基础设施到应用

人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。

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

把研发中心建到德国慕尼黑！中国智能车的诺曼底登陆开始了

不久前的理想AITalk上，李想称要“做一家人工智能企业”，当前大规模的技术加码，就是在一步步兑现。

·2025-01-19 06:00

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

O2O同城系统架构与功能分析

2015工作至今，10年资深全栈工程师，CTO，擅长带团队、攻克各种技术难题、研发各类软件产品，我的代码态度：代码虐我千百遍，我待代码如初恋，我的工作态度：极致，责任，死磕！

商鼎云技术·2025-01-19 06:54

前端工程师可以分成 4 种，你属于哪一种？

1.产品工程师产品工程师负责公司提供的产品的开发和维护。他们与产品经理和设计师密切合作，了解产品的需求并确保其符合目标受众的需求。

前端小林·2025-01-19 06:52

第八讲 SPU密态引擎

数据是敏感的数据是重要的技术路线：多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战：易用性差，性能差需要：原生AI框架支持，编译器运行时协同优化SPU简介前端：支持主流AI前端，降低学习成本，复用AI前端能力编译器

huang8666·2025-01-19 06:51

25.1.17学习内容

B-迷宫Description给定一个N×M方格的迷宫，迷宫里有T处障碍，障碍处不可通过。在迷宫中移动有上下左右四种方式，每次只能移动一个方格。数据保证起点上没有障碍。给定起点坐标和终点坐标，每个方格最多经过一次，问有多少种从起点坐标到终点坐标的方案。Input第一行为三个正整数N,M,T，分别表示迷宫的长宽和障碍总数。第二行为四个正整数SX,SY,FX,FY，SX,SY代表起点坐标，FX,FY代

The_cute_cat·2025-01-19 05:18

java软件工程师简历

java软件工程师简历一姓名：陶**性别：男电话：136-3231****学历：本科邮箱：[email protected]地址：广州市天河区求职意向java软件工程师掌握技能1.熟练CoreJava编程

极客11·2025-01-19 05:17

.NET 学习：从基础到进阶的全面指南

.NET学习资料.NET学习资料.NET学习资料在当今软件开发的广阔领域中，.NET是一个备受瞩目的开发平台，以其强大的功能、跨平台的特性以及丰富的生态系统，吸引着众多开发者投身其中。

来恩1003·2025-01-19 05:13

关于我的博客建站经历

我是一名前端开发工程师，从大四的时候开始自学前端，荒废了三年时光，在大四的时候才算真正走进“编程”这扇大门。也是从那个时候开始学着搭建自己的个人博客，用来记录自己的学习笔记，但是却坚持不下来。

忆宸_1·2025-01-19 05:12

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

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32

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

StreamingT2V（StreamingText-to-Video）模型是一种将文本描述转换为视频内容的人工智能技术。

代码讲故事·2025-01-19 04:35

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

阿里p5学习路线图?思维导图代码示例（java 架构)

阿里P5是指阿里巴巴集团内部对于工程师职级的一种称呼，达到P5通常意味着该工程师已经具备了较为资深的经验和技能。

用心去追梦·2025-01-19 04:29

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

网络安全学习 day1

前言计算机病毒种类狠毒蠕虫病毒--->具备蠕虫特性的病毒；1.繁殖性特别强（自我繁殖）；2.破坏性木马--->木马屠城故事--->木马本身不具备任何破坏性。用于控制后门的一个程序（后门--->指的是测试人员在目标系统中植入的一种隐藏式访问途径，可以使得在未来未得到授权的情况下重新访问系统）网络安全--->已经不再局限于网络世界，而是提升到了工控安全、网络空间安全。APT攻击--->高级可持续攻击；

whoami-4·2025-01-19 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

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。

好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体