无监督单目深度估计第50页

PyTorch数据加载：实战入门

当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]

秋‍.·2025-03-03 01:43

如何使用vscode启动Flask并实现无公网IP远程访问内网服务

文章目录1.安装部署Flask2.安装Cpolar内网穿透3.配置Flask的web界面公网访问地址4.公网远程访问Flask的web界面本篇文章主要讲解如何在本地安装Flask，以及如何将其web界面发布到公网进行远程访问。Flask是目前十分流行的web框架，采用Python编程语言来实现相关功能。较其他同类型框架更为灵活、轻便、安全且容易上手。它可以很好地结合MVC模式进行开发，开发人员分工

m0_74823878·2025-03-03 01:11

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

代码随想录刷题day34|（二叉树篇）二叉树的递归遍历

TreeMap和TreeSet的底层实现使用了红黑树；基础知识详见：代码随想录(programmercarl.com)1.二叉树的种类：完全二叉树、平衡二叉搜索树、满二叉树、二叉搜索树2.二叉树的遍历方式：深度优先遍历

花鱼白羊·2025-03-02 23:58

微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab轻松上手

简介：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是一个基于Llama架构的8B参数语言模型，经过深度蒸馏（distillation）处理，旨在提高推理效率和精度。

X.Cristiano·2025-03-02 23:28

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention五、Attention的进化：从Transformer到GPT概要大家好，我是北海yy，继续带来大语言模型技术专栏的深度解析

北海yy·2025-03-02 22:53

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。

小宇爱·2025-03-02 22:23

MySQL中OR操作导致索引失效的深度解析与技术优化方案

一、索引机制与查询优化基础B+树索引的结构特性MySQL采用B+树作为核心索引结构，其平衡多路搜索树的特性保证了O(logN)的查询效率。B+树具有以下显著特征：所有叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询非叶子节点仅存储索引键值，不保存数据指针数据记录按主键顺序存储在聚簇索引的叶子节点每个节点存储的键值数量由页大小和键值长度决定以InnoDB引擎为例，其默认页大小为16KB。假设索引键为INT类型

阿豆学编程·2025-03-02 22:51

RocketMQ 集群消费与广播消费

RocketMQ集群消费与广播消费消费组间广播消费：每个消费者分组只初始化唯一一个消费者，每个消费者可消费到消费者分组内所有的消息，各消费者分组都订阅相同的消息，以此实现单客户端级别的广播一对多推送效果

俏布斯·2025-03-02 22:20

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度

《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现，揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势，为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落

2501_90766876·2025-03-02 21:48

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

HarmonyOS Next 应用开发实战：构建高性能动画组件（ArkTS深度解析）

第一章案例背景与技术选型###1.1项目需求分析本案例将实现一个复杂的粒子动画登录界面，包含以下核心功能：1.动态粒子背景：300+粒子按流体力学规律运动2.智能输入框：输入时触发粒子聚散动画3.登录按钮：3D翻转交互动效4.性能优化：确保60fps流畅运行1.2技术方案设计采用ArkTS实现以下技术组合：typescript//粒子对象数据结构classParticle{x:number=0y:

·2025-03-02 21:58

【产品经理修炼之道】-价值维思考模型在技术性需求中的应用

对于这个问题的探讨，相信各位都能在各个产品论坛上看到，不少产品经理估计也参与争辩过。

xiaoli8748_软件开发·2025-03-02 21:17

【SpringBoot】SpringBoot优雅停机机制

.核心机制解析3.1.启用ShutdownHook3.2.自定义资源释放逻辑3.3.超时机制4.优雅停机的实际应用场景4.1.服务更新4.2.流量调控4.3.订单处理5.优雅停机可能失效的情况6.实现无感知上下线总结背景想象一下

总是学不会.·2025-03-02 20:38

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

安装Ubuntu和Windows双系统

prince_zxill·2025-03-02 20:07

Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）

一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注（POStagging）任务中，低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉，能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中，对于“runs”这个词，低层模型会关注其与相邻词“d

jiaojieran·2025-03-02 20:36

MRI学习第一章-核磁共振物理基础（二）

一般情况下，无外加磁场作用，核磁矩方向随机分布，M矢量和为0磁化强度矢

看星河的兔子·2025-03-02 20:35

判断二进制中1的个数（c语言版）

第一种方法，直接unsignedinta,使它变成无符号数，也是最简单直接的方法。

老吴学编程·2025-03-02 20:34

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

前端开发核心知识点深度解析：从CSS到Vue的全面指南

一、CSS篇1.link与@import的区别加载方式：是HTML标签，并行加载；@import是CSS语法，串行加载兼容性：@import不支持IE5以下DOM控制：link可通过JS操作DOM修改，@import不可动态修改权重计算：@import引入的样式优先级低于link@importurl('style.css');二、JavaScript篇2.原型链机制原型对象：每个函数都有proto

A_cot·2025-03-02 18:53

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

曾经卡脖子！现在开源无任何版权风险

LibreCADCAD绘图LibreCAD是一个开源软件，免费小巧流畅，无版权风险，不用破解既可以使用。可以创建DXF格式的文档，软件大小只有二十多M，比autocad动不动上G的大小要精简的多。

维度哥·2025-03-02 18:50

图片产生深度效果的6种方式

CubeMap方式去采样；Shader"Custom/HDRToCubemapRotateAndMip"{Properties{_MainTex("HDRTexture",2D)="white"{}//输入HDR单图

不吃斋的和尚·2025-03-02 18:20

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

今天和大家一起来使用一下在创投圈炸锅的AI独角兽——DeepSeek深度求索。这家被业内称为"中国最神秘AI公司"的选手，最近刚拿下20亿融资估值飙到220亿。

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

浅谈冷水机组集群控制系统方案

二、冷水机组设备概况高压离心单冷机组（变频），制冷量6329KW，共2台；高压离心单冷机组（定频），制冷量6153KW，共1台；高压离心单冷机组（定频），制冷量10548KW，共2台；全热

gd_wei·2025-03-02 17:48

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

C#内置委托(Action)(Func)

无参数的Action委//不支持返回值的内置委托Actionaction

HH牛码·2025-03-02 16:36

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队最近发布了一份详尽的DeepSeek使用手册，该手册长达104页，堪称国产AI工具深度使用的标杆指南。

艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

单片机面向对象编程思路和方法--框架01

2、前后台在使用51、AVR、STM32单片机裸机的时候一般都是在main函数里面用while(1)做一个大循环来完成所有的处理，即应用程序是一个无

古希腊掌握嵌入式的神·2025-03-02 16:32

边缘渲染架构深度解析：从CDN到边缘计算的性能跃迁

引言：重塑用户零延迟体验边界CloudflareWorkers在全球200+节点部署边缘渲染服务后，全球平均TTFB降至68ms，动态内容加载速度超本地SSR420%。ShopifyOxygen平台基于边缘计算重构商品详情页，LCP中位数从1.8s优化至230ms。Vercel官方数据显示，边缘函数配合流式传输使动态路由首屏加载时间降至传统方案14%，缓存命中率突破99.8%。一、边缘计算架构演进

桂月二二·2025-03-02 15:01

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：AlphabetIndexer（基础组件）

子组件无接口AlphabetIndexer(value:{arrayValue:Array,selected:number})原子化服务API：从APIversion11开始，该接口支持在原子化服务中使用

「已注销」·2025-03-02 15:55

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：CalendarPicker（基础组件）

子组件无接口CalendarPicker(options?:CalendarOptions)日历选择器。原子化服务API：从APIversion11开始，该接口支持在原子化服务中使用。

「已注销」·2025-03-02 15:55

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

深度对比Linux软链接和Windows快捷方式

以下从8个维度对Linux软链接和Windows快捷方式进行深度对比：一、核心特性对比特性Linux软链接Windows快捷方式文件类型特殊文件类型（symboliclink）.lnk扩展名文件存储内容纯文本路径二进制结构

秋の水·2025-03-02 15:24

【update 更新数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列

一、实体对象更新1.1单条与批量1.2不更新某列1.3只更新某列1.4NULL列不更新1.5无主键/指定列1.6更新添加条件1.7大数据更新1.8重新赋值1：list中的值修改1.9重新赋值2:列中的值

m0_74823595·2025-03-02 15:21

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南20250302

CentOSvsUbuntu-常用命令深度对比及最佳实践指南引言在Linux服务器操作系统领域，CentOS和Ubuntu是广泛采用的发行版。它们在命令集、默认工具链及生态系统方面各有特点。

Narutolxy·2025-03-02 14:49

Kubernetes 调度器深度优化指南：原理、策略与生产环境实战

Kubernetes调度器是集群资源的“智能调度大脑”，其决策效率直接影响集群稳定性和资源利用率。本文将深入剖析调度器核心原理，结合大规模集群实战经验，从调度算法优化、性能调优、自定义扩展三个维度，揭秘生产级调度器优化方案与高频问题解决之道。一、Kubernetes调度器核心原理1.调度流程全解析调度器通过**过滤（Filtering）和打分（Scoring）**两阶段决策Pod的最佳运行节点：过

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-02 14:49

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析

通过三个不同行业的典型案例（贵州茅台、宁德时代、万科A），结合基本面术语进行深度分析，帮助你理解如何运用这些指标。

花花 Show Python·2025-03-02 14:47

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm替代LayerNorm，计算效率提升1

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。它将时域信号（如图像）转化为频域信号，为我们提供了图像的频率特性，这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用，并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学变换，它将信号从时域（或空间域）转换到频域。

那雨倾城·2025-03-02 14:43

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）

本文从十大技术趋势、国家级攻防演练（HVV）实战策略、AI驱动的威胁与防御体系等维度深度解析当前安全格局，并附赠零基础到精通的网安学习资源。

emmm形成中·2025-03-02 14:13

20250228下载MOOC课程的视频【单集】

20250228下载MOOC课程的视频【单集】2025/2/2823:56方法一：通过m3u8的链接/索引文件，批量下载，不过有点慢。保险起见，可以下载2次。实践中有些时候会丢包。

南棱笑笑生·2025-03-02 13:41

Spring学习01

spring学习011.微服务*2.反应式框架3.云原生开发*4.web应用5.无服务器技术6.事件驱动7.批处理project（Java开发各个方面）frameworkbootdata处理数据cloud

nightelves11·2025-03-02 13:40

【赵渝强老师】Kafka的消费者与消费者组

上图展示的是单消费者模型。单消费者模型存在一些问题。如果Kafka上游生产的数据很快，超过了单个消费者的消费速度，那么就会导致数据堆积。

·2025-03-02 13:17

前端2025

2025前端面试总结：趋势、技巧与准备建议随着前端技术的飞速发展，2025年的前端面试不仅考察技术深度，更注重实践能力和对新技术的掌握。

家里有只小肥猫·2025-03-02 13:39

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