无监督单目深度估计

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。
海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

一文掌握Selenium的详细使用

启动浏览器2.2查找元素2.3操作元素3.高级功能3.1等待机制3.2处理弹窗3.3执行JavaScript3.4切换窗口或iframe3.5处理Cookies3.6截图3.7处理下拉菜单4.浏览器选项4.1无头模式
数据知道·2025-02-26 23:05

《深度剖析：生成对抗网络中生成器与判别器的高效协作之道》

在人工智能的前沿领域，生成对抗网络（GAN）以其独特的对抗学习机制，为数据生成和处理带来了革命性的变革。生成器与判别器作为GAN的核心组件，它们之间的协作效率直接决定了GAN在图像生成、数据增强、风格迁移等众多应用中的表现。深入探究二者如何实现更高效的协作，不仅是优化GAN性能的关键，也为解锁人工智能更多创新应用场景提供了可能。生成器与判别器：GAN的核心架构解析生成器（Generator）的使命
程序猿阿伟·2025-02-26 23:04

代码随想录之1143.最长公共子序列

公共子串计算后发现了1143.最长公共子序列，看了代码随想录的视频解释后还是不能理解dp[i][j]=Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);这段代码，于是把代码喂给deepseek后根据深度思考内容得到了理解
seabirdssss·2025-02-26 22:01

排序趟数问题

优化：若某趟无交换，可提前终止（如数组已有序时仅需1趟）。示例：数组[5,3,1,2,4]需要4趟完成排序。2.选择排序趟数：固定n-1趟每趟操作：每趟选择未排序部分的最小元素，与当前趟首位交换。
Smile灬凉城666·2025-02-26 22:31

DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道

“我们用DeepSeek的大模型，自动生成深度报告，给你靠谱的决策
Hello kele·2025-02-26 22:30

Vue3 中如何实现响应式系统中的依赖收集和更新队列的解耦？

Vue3通过以下设计实现解耦：依赖收集阶段：在数据读取时建立响应式对象->副作用函数的映射关系更新触发阶段：数据修改时通过调度器控制副作用的执行策略队列机制：将同步的多次修改合并为单次更新操作这种解耦带来的好处
程序员黄同学·2025-02-26 22:59

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

如何验证串口通讯的鲁棒性？稳定性？可用性？

下面是我大致想到的一些测试情况，阔以看看：一、性能测试串口参数配置测试用例1：设置波特率为9600，数据位为8位，停止位为1位，无校验位。预期结果：程序正常工作，数据传输无误。
蓑衣客VS索尼克·2025-02-26 22:24

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

医院HIS接入大模型：算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算

一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下，医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）作为医疗信息化的核心枢纽，承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据，对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而，传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时，逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展，大模型
Allen_LVyingbo·2025-02-26 21:52

OCP 认证专家零基础小白

Oracle数据库作为行业内的领军者，其技术的深度和广度足以让你深入了解数据库的原理、架构、设计、管理与优化等各个关键环节。
leegong23111·2025-02-26 21:51

使用Momento Vector Index (MVI) 高效管理和查询数据

MomentoVectorIndex(MVI)技术背景介绍在数据管理和查询中，无服务器架构的MomentoVectorIndex(MVI)提供了一种高效便捷的解决方案。
bavDHAUO·2025-02-26 20:14

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。
LastWhisperw·2025-02-26 20:43

都在这，DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】（无套路，免费下载）

DeepSeek课程链接：https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间，清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》，课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识，比如提示词的应用技巧、调教AI的秘籍等，课程发布当天就在网络上迅速走红，被誉为“清华第一版”。紧接着，清华大学又推出了第二弹课程—《DeepSeek如何赋能职场应用？》。很快
2501_90658343·2025-02-26 20:42

深度、机器学习算法

机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
yzx991013·2025-02-26 20:40

Python内置函数object()详解

Python中的object()函数是一个内置函数，它返回一个新的无特征对象。object是所有类的基类，它提供了所有Python类实例的基本方法。
嘻嘻爱编码·2025-02-26 19:38

Python算法学习: 2020年蓝桥杯省赛模拟赛-Python题解

目录文章目录目录填空题1填空题2填空题3填空题4编程题1凯撒密码加密编程题2反倍数编程题3摆动序列编程题4螺旋矩阵编程题5村庄通电编程题6小明植树填空题1问题描述一个包含有2019个结点的无向连通图，最少包含多少条边
普通Gopher·2025-02-26 19:07

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
点云SLAM·2025-02-26 19:07

如何在1G内存下对40亿QQ号去重？Java高效解决方案

问题背景与挑战数据规模：40亿QQ号，假设每个QQ号为32位无符号整数（最大值2³²-1≈42.9亿）内存限制：1GB≈1,073,741,824字节（1024³）传统方法缺陷：HashSet存储40亿数据需要约
K&&K·2025-02-26 19:07

127.0.0.1 与 localhost 有什么区别

文章目录引言：被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2
.猫的树·2025-02-26 19:06

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。
·2025-02-26 19:34

HarmonyOS Next典型布局案例：多栏导航与内容展示

接下来，咱们深入剖析单栏/双栏/三栏布局的实现逻
·2025-02-26 19:02

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习
·2025-02-26 19:30

聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手？

目录一、需求覆盖：确保无遗漏二、代码覆盖：工具辅助优化三、路径覆盖：逻辑深度遍历四、边界值覆盖：防御性测试设计五、异常场景覆盖：模拟真实故障六、兼容性覆盖：全环境验证七、性能覆盖：压力与稳定性八、历史缺陷覆盖
Feng.Lee·2025-02-26 19:36

深度解析Apipost在文档自动化与错误定位上如何碾压Apifox

作为一个十年在一线的全栈开发者，对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到，据我了解，身边超过40%的同行都已采用这项技术。但在开发过程中，我和团队经常遇到如下类似问题：手工编写复杂Query时频繁出错、调试过程像在黑暗里摸索、文档维护总比代码慢半拍...直到我们启用了Apipost，这款工具彻底改变了我们的工作流。一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时，需要反复核对
·2025-02-26 19:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
·2025-02-26 19:58

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

中服云工业物联网平台产品特色

它深度融合前沿技术，致力于打破传统工业运营的壁垒，为企业构建高效、智能且安全的数字化智能化底座。以下是中服云工业物联网平台的特色。
·2025-02-26 18:23

网络安全产品

关键技术：五元组过滤（源/目IP、端口、协议）；下一代防火墙（NGFW）支持应用层识别；VPN虚拟化隧道（IPS
星鬼123·2025-02-26 18:29

深度分页实践

深度分页：查询偏移量过大的场景，这会导致查询性能较低#MySQL在无法利用索引的情况下跳过1000000条记录后，再获取10条记录SELECT*FROMt_orderORDERBYidLIMIT1000000,10
YMY-up·2025-02-26 17:56

ChatGPT版本差异分析大全

o1系列（o1-preview/o1-mini）仅支持纯文本处理，但专注于深度推理和分析。GPT-3.5是早期版本，仅支持文本，且性能和上下文理解能力较弱。
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

Serverless Framework 使用教程

ServerlessFramework使用教程serverless无服务器框架——使用AWSLambda、AzureFunctions、GoogleCloudFunctions等构建无服务器架构的Web
裘羿洲·2025-02-26 17:25

破局者DeepSeek：从技术追赶到全球领跑的三大颠覆密码

本期我们将深度解码揭开其现象级爆发背后的硬核逻辑——技术突围、成本革命与极客生态的三角共振。一、技术突围：架构级创新打破算力囚笼DeepSeek的爆发绝非营销奇迹，而是一场蓄谋已久的技术革命。
未来智慧谷·2025-02-26 17:24

力扣回溯：组合总和3

1.216.组合总和III-力扣（LeetCode）这道题注意回溯的步骤：递归出口，单次操作，恢复现场classSolution{public:vector>ret;vectorpath;voidset
c栈算法小辰哥·2025-02-26 17:20

当AI搜索撕开传统搜索的裂缝，警惕AI搜索的“信息茧房”

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）数字世界正在经历一场无声的地震，谷歌工程师发现，
shelly聊AI·2025-02-26 16:46

【举一反三】力扣刷题-组合总和（Python 实现）

39.组合总和给定一个无重复元素的数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的数字可以无限制重复被选取。
幸运的小新粉·2025-02-26 16:46

力扣-回溯法技巧总结

形式一、元素无重不可复选，即nums中的元素都是唯一的，每个元素最多只能被使用一次，backtrack核心代码如下：/*组合/子集问题回溯算法框架*/voidbacktrack(int[]nums,intstart
LoaryBetter·2025-02-26 16:15

用 ActionNode 重构技术文档助手：从原理到实践的深度解析

目录什么是ActionNode？为什么用ActionNode重构技术文档助手？系统架构：从多智能体到ActionNode示例代码实现：技术文档助手中的ActionNode总结在数字化时代，技术文档的重要性日益凸显。一份清晰、准确的文档不仅能帮助用户快速上手，还能提升产品的专业形象。然而，撰写高质量的技术文档往往耗时费力。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自动生成技术文档成为可能。MetaGPT框
海棠AI实验室·2025-02-26 16:43

工业控制系统：30KPA156A单向二极管，156V 击穿稳保生产

TVS瞬态抑制二极管30KPA156A，是一种二极管形式的高效能被动保护器件贴片TVS瞬态抑制二极管详情简介TVS瞬态抑制二极管30KPA156A极性(单双向)：单向VRWM(V)电压156V最大箝位电压
GR6692·2025-02-26 15:40

电商 API 接口采集原理深度解析

一、引言在当今数字化商业时代，电商行业蓬勃发展，数据成为驱动业务决策的核心资产。电商API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）接口采集作为获取电商数据的重要方式，扮演着关键角色。无论是电商平台自身的数据分析、商家对市场动态的洞察，还是第三方开发者构建创新应用，都依赖于从电商API接口采集准确、及时的数据。深入理解电商API接口采集原理，对于有效利用这
数据捕手19970108018·2025-02-26 15:40

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才

FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。
墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。
小赖同学啊·2025-02-26 15:36

报价、订单、发票、装箱单全流程自动化管理

传统人工处理模式效率低、易出错，如何用一套系统实现报价、订单、Invoice、装箱单全流程自动化？ZohoBooks外贸订单管理系统以智能化工具打破效率瓶颈，助力企业降本增效！
·2025-02-26 14:18

软件测试用例设计总结

为什么在测试前要设计测试用例测试用例是执行测试的依据在回归测试的时候可以进行复用是自动化测试编写测试脚本的依据衡量需求的覆盖率后续的测试人员可以借鉴前人写的东西3.基于需求进行测试用例的设计需求是测试人员进行测试的依据测试人员首先要分析需求，验证需求的正确性、合理性，无二义性并且逻辑自洽在
程序员三藏·2025-02-26 14:59

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
肆——·2025-02-26 14:58

AI 在未来相机领域的应用前景如何？

随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。
程序员Android·2025-02-26 14:27

【Manifest 的日常核心价值：被忽视的「幕后功臣」】

Manifest的日常核心价值：被忽视的「幕后功臣」️一、看似无用，实则关键的三大隐形价值1.部署流程的自动化基石场景：每次代码合并到主分支后自动部署无Manifest：手动记录本次构建产物的文件名→容易出错
Gazer_S·2025-02-26 13:54
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