感知量化训练第18页

特斯拉 FSD 算法深度剖析：软件层面全解读

本文将从软件的角度，深入探讨特斯拉FSD所采用的算法，包括感知、规划、控制等多个方面，以期为读者呈现一个全面、详细的FSD算法全景图。

python算法(魔法师版)·2025-03-07 21:29

算法训练（leetcode）二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离

刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一：转求公共子序列思路二：编辑距离（统计删除次数）72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义：dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程：题目要求在s串中查找t串出现的次数，因此只考虑对s串进行编辑。当

Star Patrick·2025-03-07 21:28

容器云服务是什么？

容器技术将应用程序与所需的运行库、配置等资源打包为轻量化的独立单元（容器），确保应用在不同计算环境中保持行为一致性。

·2025-03-07 21:56

2025年AI编程的进展与突破

2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破：大语言模型（如GPT-4、Claude3.5）通过海量代码训练，已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码，支持复杂任务（如多文件修改

调皮的芋头·2025-03-07 20:19

复现：latent diffusion（LDM）stable diffusion

https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置：condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先训练的权重

JokerSZ.·2025-03-07 20:40

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

来源：@首席数智官9月19日，在2024杭州云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，阿里云正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系

首席数智官·2025-03-07 20:39

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。

百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

在此背景下，人工智能技术通过算法突破与算力跃迁，正重塑大数据价值挖掘范式，构建从数据感知到决策闭环的全

互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统记录初衷本人一直在从事企业内DevOps落地实践的工作，走了不少弯路，也努力在想办法解决面临的问题，期间也经历过不少人和事

xuhss_com·2025-03-07 18:22

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

从GPU计算内核到分布式训练框架，用五大开源项目，在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打

shelly聊AI·2025-03-07 18:50

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题

蓝桥训练系统-基础训练-非VIP题数列排列#includeusingnamespace::std;inta[205];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];sort

给雨·2025-03-07 17:47

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据

文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy是一个功能全面且易用的量化交易策略框架

QTEASY量化交易·2025-03-07 17:46

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。

还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

量化投资与算法交易

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介量化投资（Quantitativeinvestment）和算法交易（AlgorithmicTrading），两者是近几年兴起的两个热门词汇。

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

UniAPM智能运维平台

UniAPM运维管理软件监控指标体系是一套面向业务服务、层次化、可量化的监控指标体系。该体系是以ITIL为理论基础，实现IT管理与业务服务的融合。

·2025-03-07 16:47

【2025年22期免费获取股票数据API接口】实例演示五种主流语言获取股票行情api接口之沪深A股历史成交分布数据获取实例演示及接口API说明文档

在近一至两年期间，股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言，首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。

不会写代码的码农农·2025-03-07 16:33

【量化科普】Arbitrage，套利

【量化科普】Arbitrage，套利量化软件开通量化实战教程什么是套利？

量化投资技术·2025-03-07 16:24

大模型不确定性量化与提示词校准

大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。

AI天才研究院·2025-03-07 15:20

总理在政府工作报告中提到具身智能，so！这是个什么玩意？竟也能帮我发高分顶会

目前，具身智能的研究主要集中在四个核心方向：具身感知、具身互动、具身智能体

前沿速递AI·2025-03-07 14:20

阿里深夜开源QwQ-32B模型，仅需1/10的成本即可比肩R1满血版

大规模强化学习（RL）有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。

伪_装·2025-03-07 13:45

Agentic：基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析

与传统工具不同，Agentic技术赋予系统感知环境、推理决策并主动执行任务的能力，使其成为连接人类与数字世界的“智能助手”。

weixin_40941102·2025-03-07 13:45

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST）3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四

北辰alk·2025-03-07 13:40

代码随想录算法训练营 | 图论 | 孤岛总面积、沉没孤岛

101.孤岛的总面积//思路大概是先计算面积，然后如果有接触路面就返回false。可能稍微多余算了太多无用面积。#includeusingnamespacestd;voidsum(vector>&finded,constvector>&graph,inta,intb,int&result,bool&Ifisland){if(agraph.size()-1||b>graph[0].size()-1)

jcc_newszu·2025-03-07 13:07

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

【人工智能】大模型的Scaling Laws（缩放定律），通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

缩放定律（ScalingLaws）是人工智能领域中关于大模型性能提升的重要理论，其核心思想是通过增加模型规模（如参数数量）、训练数据量和计算资源来提升模型性能。

本本本添哥·2025-03-07 12:27

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

解答思路：要实现一个使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选的Java程序，我们可以使用一个简单的多层感知器（MLP）模型。

守护者170·2025-03-07 12:25

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。

niuyunpang·2025-03-07 11:16

小鹏P7自动泊车技术方案浅析

目录一、概述二、感知算法1.视觉库位检测1.1.视觉系统1.2.库位检测算法1.3.同步建图与定位技术1.4.其他要素检测2.超声波库位检测3.视觉库位检测与超声波库位检测融合三、路径规划与控制四、HMI

yuyuelongfly·2025-03-07 10:27

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

相似度计算

1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm

Panesle·2025-03-07 10:49

具身智能行业

具身智能行业综合分析资源下载-具身智能导图.xmind资源下载-具身智能导图.xmind一、行业概况定义与核心特征具身智能（EmbodiedAI）指通过物理实体（如机器人、自动驾驶设备等）与环境的动态交互，实现感知

[shenhonglei]·2025-03-07 09:13

【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型

4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用

栗子风暴·2025-03-07 09:12

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-

一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

PCL 最小二乘拟合空间曲线

①代码在PCL1.14.1中运行；②完善代码；③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下，

点云侠·2025-03-07 09:10

Bert模型学习笔记

可以看看李沐的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分：bert的整体架构如何做预训练mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析

文三路张同学·2025-03-07 09:39

存储性能调优：掌握I/O性能调优和缓存策略配置

无论是高并发交易系统、实时分析平台，还是AI训练场景，存储I/O瓶颈和缓存策略配置不当都可能引发性能雪崩。本文将从硬件层到软件层，系统性地解析存储性能调优的核心技术，并提供可落地的优化策略。

Morris只会敲命令·2025-03-07 09:38

AdaBoost算法

以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模

Mr终游·2025-03-07 09:07

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽

缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

Windows零门槛部署DeepSeek大模型：Ollama+7B参数模型本地推理全攻略

1.1DeepSeek模型的三大核心优势中文语境霸主：在C-Eval榜单中，7B参数版本以82.3%准确率超越Llama2-13B6硬件友好：Int4量化后仅需5.2GB存储空间，GTX1060即可运行多模态扩展

zxg45·2025-03-07 09:33

代码随想录算法训练营第七天|Leetcode 344.反转字符串 541. 反转字符串II 卡码网：54.替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录思路非常简单，两个指针一个指向头一个指向尾巴，对于字符串，我们定义两个指针（也可以说是索引下标），一个从字符串前面，一个从字符串后面，两个指针同时向中间移动，并交换元素。classSolution{publicvoidre

昂子的博客·2025-03-07 08:59

全国首个高速公路5G-A通感一体基站在宁开通测试

5G-A通感一体基站的通信和感知能力不仅为低空无人飞行器的通信和监管提供了有效支撑手段，也将助力南京低空经济发展打开新空间。什么是5G-A？5G-A全称为5G-Advanced，是基于第五代移

NewsMash·2025-03-07 07:17

搭子小程序开发：搭子文化下的新选择

当下生活节奏快，大众的社交圈有限，小程序作为轻量化的平台，满足了年轻人的碎片化、即时性的社交需求。

冠品网络科技·2025-03-07 06:08

电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元，负责对用户输入进行多维度解析，输出结构化语义理解结果

power-辰南·2025-03-07 06:08

电商智能客服实战（一）---概要设计

第一章系统架构全景图模块组成与层级关系：智能客服API层：系统唯一入口，处理多协议请求需求感知模块：用户需求解析核心模块规划模块：决策与解决方案生成中心规划-工具模块：业务能力扩展接口用户交互模块：对话管理与个性化交互辅助监控及调试模块

power-辰南·2025-03-07 06:07

网络安全中解码图片是什么

在huffman解码中需要用到这两个表，还有在本模块也集成了反量化模块。huffman解码的步骤：（1）：判断解码数据的类型选择与之对应的表。（2）：进行码长的判断。（3）：计算

Hacker_Nightrain·2025-03-07 06:36

【Py/Java/C++/C/JS/Go六种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024E-最大相连男生数【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例输入输出解题思路代码代码一：分类写法

闭着眼睛学算法·2025-03-07 06:33

【Py/Java/C++/JS/Go五种语言【OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-猜字谜【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出示例二输入输出解题思路谜面和谜底如何匹配暴力匹配所有谜底谜底库哈希表的构建代码解法一

闭着眼睛学算法·2025-03-07 05:32

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