感知量化训练

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GAN通过两个网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练来生成逼真的数据。1.GAN的基本概念GAN主要由两个部分组成：生成器（Ge

Linductor·2025-03-26 19:37

Spring的Aware接口

在Spring框架中，Aware接口是一组标记接口（MarkerInterfaces），它们的作用是让Spring容器中的Bean能够感知并获取到某些特定的Spring容器资源或上下文信息。

suren5111·2025-03-26 18:57

Windows C盘空间高效清理终极指南：释放宝贵系统资源

使用内置磁盘分析工具1.打开"设置">“系统”>“存储”2.开启"存储感知"功能3.点击"显示更多

hh_fine·2025-03-26 18:53

代码随想录算法训练营第二十五天 | 491. 非递减子序列、46. 全排列、47.全排列 II、332. 重新安排行程、51. N 皇后、37. 解数独

491.非递减子序列题目链接：https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/description/文档讲解：https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E5%A2%9E%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%88%97.html状态：已完成思路：本题考察的是在无序数组中可能有重复元素的

榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

代码随想录算法训练营第三十六天 | 1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、474. 一和零

1049.最后一块石头的重量II(*)题目链接：https://leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/文档讲解：https://programmercarl.com/1049.%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E5%9D%97%E7%9F%B3%E5%A4%B4%E7%9A%84%E9%87%8D%E9%87%8FII.html状

榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

LangChain4j 性能优化与监控：构建高效的 AI 应用（详细版）

1.性能优化策略详解1.1调优LLM调用效率请求批量化原理：当面对高频请求时，将多个请求合并成一个批量调用

小张学Ai·2025-03-26 17:14

大模型微调方法解析

1.为什么要进行模型微调适配特定任务需求：专业领域任务：预训练模型通常在大规模通用数据上进行训练，虽然具备广泛的知识，但在特定专业领域的表现可能不尽如人意。例如在医疗领域，疾病

西木风落·2025-03-26 15:03

人工智能的未来：高质量的人工数据

为了机器与人类之间的成功协作，人类需要发挥三个关键作用：·训练机器执行特定任务。·解释这些任务的结果。·保持机器的负责任使

恶霸程序员388·2025-03-26 14:54

【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性：智能体能够根据自身的感知和内部状态，独立做出决策，无需人类直接干预。

赵钰老师·2025-03-26 12:15

DeepSeek底层揭秘——deepEP

(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库，专为大规模深度学习训练和推理场景设计。

9命怪猫·2025-03-26 12:45

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

#大粤国际期货ML量化系统实战（大粤袋里Q,1143+562+125）：用LSTM模型构建纳指期货策略【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==&zwnj

11435-62125·2025-03-26 11:39

2025年恒指投资新风口：解析大粤国际期货的科技赋能招商战略

2025年全球资本流向新趋势‌根据国际清算银行最新报告，亚洲衍生品市场交易量同比上涨23%，其中恒生指数期货凭借T+0机制与高波动特性，成为算法交易者与量化团队布局重点。

11435-62125·2025-03-26 11:09

基于Python的（中福期货）CTP接口开发与MA指标策略实现

一、需求场景在中福期货量化交易场景中，中-福（袋里4-26-12）开发者常需通过CTP接口获取实时行情数据，并实现移动平均线(MA)策略。本文以ctpapi开源库为基础，演示关键开发流程。

11435-62125·2025-03-26 11:37

代码训练营 day34|LeetCode 134，LeetCode 135，LeetCode 860，LeetCode 406

前言这里记录一下陈菜菜的刷题记录，主要应对25秋招、春招个人背景211CS本+CUHK计算机相关硕，一年车企软件开发经验代码能力：有待提高常用语言：C++系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03`文章目录前言系列文章目录第34天：第七章回溯算法part03一、今日任务二、详细布置134.加油站提示：样例1：思路实战135.分发糖果提示：样例1：思路实战踩坑860.柠檬水找零提示：样例1：样

西几·2025-03-26 11:03

代码随想录算法训练营Day29 | Leetcode 134 加油站 Leetcode 135 分发糖果 Leetcode 860 柠檬水找零 Leetcode 406 根据身高重建队列

Leetcode134加油站题目链接：134.加油站-力扣（LeetCode）代码随想录题解：代码随想录(programmercarl.com)思路：局部最优：当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0，起始位置至少要是i+1，因为从i之前开始一定不行。全局最优：找到可以跑一圈的起始位置。代码：classSolution{public:intcanCompleteCircuit(vector

SPlutos·2025-03-26 11:02

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

从AI模型的技术架构、训练方法、核心能力及未来发展趋势等方面分析，可以更深入地理解这些模型的技术演进路径及其对AI生态的影响。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

本文将详细解析AI大模型的核心技术架构、训练方法、数据处理流程，并探讨其

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

深度学习中常见的权重参数初始化方法

在深度学习中，权重参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的权重初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的权重初始化方法及其背后的原理。

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train)：通过正规方程（最小二乘法）训练模型，

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作

【量化实战】深入解析miniqmt程序化下单与撤单的异步操作在量化交易领域，程序化下单与撤单是实现自动化交易策略的关键环节。

量化投资技术·2025-03-26 08:41

高级java每日一道面试题-2025年3月12日-微服务篇[Eureka篇]-说一说Eureka区域感知路由策略?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:说一说Eureka区域感知路由策略?

java我跟你拼了·2025-03-26 08:10

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

嵌入式领域机器学习入门指南

以下是一些核心概念：监督学习:训练数据包含输入和预期输出，模型的目的是学习这两者之间的映射关系。无监督学习:训练数据只包含输入，没有标签的情况下，模型需要自己找出数据的结构或模式。

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

NVIDIA Cosmos-Transfer1：重塑物理AI训练的革命性“世界生成器”

GPU技术大会（GTC）上，英伟达（NVIDIA）重磅发布了其最新AI模型Cosmos-Transfer1，这一突破性技术通过多模态空间控制输入生成高度逼真的虚拟世界，为机器人、自动驾驶等物理AI系统的训练开辟了全新范式

未来智慧谷·2025-03-26 05:16

通义万相LoRA模型训练指南

一、训练准备素材规范收集：100-200张1024×768像素的清晰图片。主体要求：占画面70%以上，包含多角度/多表情/多动作样本，避免重复构图。

Liudef06·2025-03-26 05:46

开源图生视频模型技术全景解析

阿里Wan2.1通过图像-视频联合训练策略，构建双塔结构分别处理静态特征提取与动态序列生成。实现中英文文本与视频内容同步生成。动态生成技术：Step-Video-TI2

Liudef06·2025-03-26 05:45

H100赋能生成式AI算力革新

根据公开测试数据，H100在生成式AI模型的训练场景中，相比前代产品实现了6倍的吞吐量跃升，单卡可支持每秒4PB量级的张量处理能力。这一技术演进不仅显著缩短了千亿参数模型的开发周期，更

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

深度学习框架演进与智能应用实践

从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计，工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

V100架构深度优化指南

通过解析混合精度训练中动态缩放因子配置、显存访问模式重构等关键

智能计算研究中心·2025-03-26 04:39

全自动蓝光三维扫描测量仪汽车零部件3D自动检测尺寸-CASAIM IS

汽车零部件种类繁多，且呈现形状复杂、曲面多、孔位细节多的特征，在设计端、模具制造、冲压成型、焊装、首件检测、系列检测等环节，批量化检测发挥着至关重要的作用，需要高精度、高效率、检测结果直观的质量控制方式

CASAIM·2025-03-26 03:05

量化交易接口协议有哪些种类？不同种类协议的特点和适用场景是什么？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>RESTfulAPI协议RESTfulAPI

股票程序化交易接口·2025-03-26 03:00

自动驾驶工程师之多传感器融合篇

以下是针对自动驾驶工程师在传感器联合标定与感知融合领域的知识拓展，结合技术原理与行业实践，分层解析关键问题：一、传感器联合标定的核心逻辑1.内参标定vs外参标定•内参标定：聚焦传感器内部参数校准例如相机焦距

niuTaylor·2025-03-26 02:21

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

注册中心之Nacos相较Eureka的提升分析

如果此时某个服务突然宕机，消费者可能无法立即感知，导致后续请求仍会发送到已故障的实例，造成调用失败。这种延迟可能持续到下一次拉取完成。

八股文领域大手子·2025-03-26 00:13

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

传感器研习社：臭味传感器（Odorant Sensor）

臭味传感器的核心功能是识别并量化空气中的异味气体，其技术实现主要依赖于对目标气体的物理或化学反应信号转换。当前主流技术可分为以下三类：1.电化学传感器‌基于气体在

传感器研习社·2025-03-25 22:57

代码随想录算法训练营第五十二天（图论）| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索

邻接矩阵邻接矩阵是一种使用二维数组来表示图的方法。矩阵中的元素表示节点之间是否存在边。如果存在边，则对应的矩阵元素为1（或边的权重）；否则为0。特点：空间复杂度高：无论图是否稀疏，邻接矩阵都需要O(V^2)的空间，因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。查找效率高：查找任意两节点之间是否存在边非常高效，只需要访问一次数组，时间复杂度为O(1)。不适合稀疏图：对于边远少于顶点平方的稀疏图，邻接矩阵

*MaybE·2025-03-25 21:21

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

算法训练 | 图论Part1 | 98.所有可达路径

目录98.所有可达路径深度搜索法98.所有可达路径题目链接：98.所有可达路径文章讲解：代码随想录深度搜索法代码一：邻接矩阵写法#include#includeusingnamespacestd;vector>result;//收集符合条件的路径vectorpath;//1节点到终点的路径voiddfs(constvector>&graph,intx,intn){//当前遍历的节点x到达节点nif

Orionova·2025-03-25 21:48

旅游纵览杂志旅游纵览杂志社旅游纵览编辑部2025年第2期目录

聚焦江苏省乡村振兴与乡村旅游耦合协调发展研究丁美琴;刘慧;阚玉金;董琪;1-3乡村振兴战略背景下东海县文旅产业创新发展路径李超;4-6乡村振兴视角下的云南农文旅融合发展凌莉;7-9+30深度涉足博斯腾湖景区旅游形象感知研究谭欣怡

QQ296078736·2025-03-25 21:44

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）文章讲解：代码随想录视频讲解：学透哈希表，map使用有技巧！LeetCode：454.四数相加II思路暴力解，超时，时间复杂度为n^4利用字典类哈希表优

Lchiyu·2025-03-25 21:14

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

此外，该产品还具备高算力硬件、易用的训练与推理平台以及主流大模型的支持，能够实现高效、安全、低成本的本地部署。Deepseek加持下的一

蜂耘·2025-03-25 21:13

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

嵌入式驱动开发方向的基础强化学习计划

基础强化阶段以下是针对嵌入式驱动开发方向的基础强化阶段详细计划，结合大厂技术需求与您的学习目标，提供量化成果、行动指南及学习路线：---一、基础强化阶段核心目标1.技术能力-掌握C语言核心语法与系统编程

BuffaloBit·2025-03-25 20:12

分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间

预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。

·2025-03-25 18:03

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