扩散模型学习第10页

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及

郁云爽·2025-03-10 16:52

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com

任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出

答辩前需反复回顾代码实现、架构设计、数据库模型等关键细节，确保能清晰阐述以下问题：技术选型依据：为何选择SpringBoot而非其他框架？所选算法的优势与局限性是什么？

源码姑娘·2025-03-10 16:52

yolov5代码详解--1.python代码脚本

一、detect.py作为YOLOv5模型推理的核心执行文件，detect.py实现了从数据加载到结果输出的完整目标检测流水线。

三炭先生·2025-03-10 16:51

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！

skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。

肆——·2025-03-10 15:17

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

文章目录一、引言二、RAG的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码2.4输出示例3.生成（Generation）3.1生成的目标3.2生成的实现3.3示例代码3.4输出示例三、总结一、引言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检

俞兆鹏·2025-03-10 15:47

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。

努力的小雨·2025-03-10 14:12

大模型交互-超拟人合成

2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型-

定制开发才有价值·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技

大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

（十）Ubuntu 20.04+akiaaa大神 Stable Diffusion整合包 AI绘画教程-外挂VAE模型等快捷设置教程

一、说明我们在运行Stable-Diffusion-webuiclip时初始快捷设置为如图所示我们需要显示“外挂VAE模型”以及“clip终止层数”的快捷设置，我们需要在设置中设置参数二、参数设置依次点击设置

浪淘沙jkp·2025-03-10 14:10

【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享

本文将为你梳理一条从零基础到精通StableDiffusion的学习路线，帮助你快速掌握这一强大工具。一、StableDiffusion简介与核心原理StableDiffusi

SD入门学习·2025-03-10 14:40

手机租赁平台开发核心技术解析

信用免押系统是这台仪器的核心动力舱，它需要区块链存证技术扮演"数字保镖"，用分布式账本给每笔交易打上防伪钢印；而智能风控模型则化身"AI侦探"，通过机器学习在用户行为数据里嗅出潜在风险。

红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。

真智AI·2025-03-10 14:38

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

毕竟，模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到，这些概率本身并不是完全确定性的。

真智AI·2025-03-10 14:38

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！

Illusionna.·2025-03-10 14:37

DeepSeek：AI赋能黄金投资新机遇

与此同时，AI技术正在为黄金市场注入新的活力，DeepSeek等AI模型凭借其强大的数据分析能力，为投资者提供了全新的市场洞察。DeepSeek解读：黄金上涨的三大驱动力根据DeepSee

金融小师妹·2025-03-10 14:07

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

大模型系列——Spring AI Advisor 指南

大模型系列——SpringAIAdvisor指南1、概览AI驱动的应用已成为我们的新现实。我们正在广泛实现各种RAG应用和提示API，并使用LLM创建令人印象深刻的项目。

猫猫姐·2025-03-10 14:06

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四

砌墙_2301·2025-03-10 14:06

中级网络工程师面试题参考示例（1）

一、基础理论1.OSI七层模型与TCP/IP四层模型的区别是什么？请举例说明第三层（网络层）和第四层（传输层）的核心协议。

他不爱吃香菜·2025-03-10 14:36

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成

CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

——当机器开始"思考"，人类终于读懂了自己的大脑

科学家发现，AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似：✅模式捕捉：像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代：用已知概念嫁接新知识（比如用"电"理解"闪电网络"）✅创造性错误：AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃

·2025-03-10 13:47

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可

weixin_39864387·2025-03-10 13:04

Android Studio学习随笔-模拟耗时操作（sleep）

AndroidStudio学习随笔-模拟耗时操作（sleep）在这里我申明一点，因为我是挂着VPN去YOUTOBE看的尚学堂的高明鑫老师讲的Android基础学习视频，有些东西他没有讲，而我也没办法，只能等两个星期后学校请老师来的时候进行询问

weixin_30835923·2025-03-10 13:34

大模型时代，为什么模型都是多少B？

大模型时代，为什么模型都是多少B？前言在当今这个被大模型技术重塑的时代，无论是在科技新闻的报道中，还是专业技术论坛的讨论里，我们常常会看到诸如“某模型是70B”“13B模型表现出色”这样的表述。

·2025-03-10 13:14

a16z：一文梳理 7 种代币分类，如何区分网络代币与公司支持代币？

作者：Techub精选编译撰文：MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin，a16z编译：Glendon，TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新

·2025-03-10 13:43

【2025软考高级架构师】重点笔记部分——3、系统规划、分析与设计

目录一.系统规划1.1项目的提出与选择1.2可行性研究与效益分析1.3方案的制订和改进1.4新旧系统分析和比较二.系统分析与设计2.1定义问题与归结模型2.2需求2.2.1需求工程2.2.2需求分析2.3

Richard Chijq·2025-03-10 13:02

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

ts学习笔记

TypeScript本文引用枫枫知道不做商用，仅用于学习枫枫知道可以购买枫枫知道的课程安装node建议下载长期维护版安装之后把node加入环境变量命令行输入node-vnpm-vnpm就是node里面安装第三方包的工具

江小年·2025-03-10 13:02

Gin学习笔记

RESTfulAPI以前写网站get/userpost/create_userpost/update_userpost/delete_userRESTfulAPIget/user获取post/user新建put/user更新patch/user更新部分delete/user删除REST与技术无关，代表的是一种软件架构风格，只要API程序遵循了REST风格，那就可以称其为RESTfulAPIREST

江小年·2025-03-10 13:01

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用程序开始集成人工智能功能，以提供更智能、更个性化的体验。

不二人生·2025-03-10 13:31

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

如何使用staruml创建时序图

说明：staruml版本：5.0.2.15701、打开staruml2、添加模型，右键Untitled=>add=>model=>取名myuml(可以随意取)3、添加图表，右键myuml=>AddDiagram

forjav·2025-03-10 12:59

UML面向对象建模与设计——笔记（二）

UML面向对象建模与设计（第二版）笔记——第二部分：分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型

忧愁的awe·2025-03-10 12:59

大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！

近年来，大语言模型（LLMs）如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。

大模型入门教程·2025-03-10 12:29

Unity入门学习笔记（Day01）

一.认识unity工作面板1.1.projectwindow（项目面板）显示当前项目中的所有文件和目录，包含了项目里面所有的资源文件1.2.consolewindow（输出面板）显示当前游戏开发中生成的警告错误1.3.hierarchywindow（层次面板）也称为场景面板，显示当前的场景中所有游戏游戏对象，并显示父子级关系；我们说开发的游戏是由一个一个的场景组成的（类型与拍戏的场次场景）游戏物体

Alika-snowr·2025-03-10 12:28

Etcd学习笔记

etcd的介绍与安装主要用于微服务的配置中心和服务发现，数据可靠性比redis更强在对外api的应用中，如何知道order服务的rpc地址？如果服务的ip地址变化了怎么办？在传统的配置文件模式，修改配置文件，应用程序是需要重启才能解决的，所以引入etcdwindows安装etcd-v3.5.16-windows-amd64.zipdocker安装dockerrun--nameetcd-d-p237

江小年·2025-03-10 12:57

C语言------指针从入门到精通

第一部分:前言:本篇文章主要划分为两大部分:第一部分适合零基础的同学,主要学习了解指针的概念，对指针大概有个概念。如果你已经有基础,即可跳过第一部分的内容。

Oracle_666·2025-03-10 12:56

k-Shape：高效准确的聚类方法

引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在，已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

斯坦福UE4 + C++课程学习记录 9：蓝图-简易开关

从程序开发的角度，学习蓝图可以方便开发中的很多环节；从业务的角度，掌握蓝图也有利于开发和其他环节的同事进行交流。本部分的第一个示例，是使用操纵杆开关控制宝

Surkea·2025-03-10 12:55

数据分析面试全攻略：业务分析能力篇

一、指标设计：用数据定义业务价值1.1用户留存分析体系留存率计算模型定义公式：次日留存率=第2天活跃用户数/首日新增用户数×100%7日留存率=第8天活跃用户数/首日新增用户数×100%SQL计算模板：

代码CC·2025-03-10 12:25

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