无限宽神经网络

Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒

MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础（AI的拼图游戏）1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏
程之编·2025-03-17 06:54

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。
AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

Linux命令学习笔记之 network NetworkManager

能关闭网络启动NetworkManager能打开网络,关闭不会关闭网络在两者都启动的情况下,单停network会断网,单停NetworkManager不会一些摘抄前言这两个东西在centOS7最小安装无勾选附加时就存在
kfepiza·2025-03-17 02:52

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-17 01:46

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

淘宝客劫持插件功能演示解析

演示内容包括插件安装、链接转换机制、用户无感知操作、安全性与隐私、收益追踪、兼容性测试、源码说明、许可证和法律合规性，以及教程示例。
喵喵蜜·2025-03-16 23:29

一键解锁压缩烦恼！高效安全免费解压缩神器全面深度剖析

❤❤❤你无需担心试用过期或反复提示购买的问题，解压缩神器国际版本承诺永久免费，让你可以无负担地享受压缩服务。在数据压缩与解压领域，一款高效、安全且易用的工具无疑是每位用户的首选。
山峰999·2025-03-16 22:24

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。
一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
清风AI·2025-03-16 19:03

SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署

StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们，不用担心，我们可以租用GPU进行部署，在对比使用了多个云平台（矩池云/AutoDL/青椒云）之后，我强烈推荐揽睿星舟云平台，原因如下：•新用户注册即送无门槛
AI想象家·2025-03-16 19:31

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。
清风AI·2025-03-16 19:00

即插即用模块--KANLinear

KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。
苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化呢?

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-16 17:04

Day9：二进制中1的个数

编写一个函数，输入是一个无符号整数（以二进制串的形式），返回其二进制表达式中数字位数为'1'的个数（也被称为汉明重量).）示例1：输入：n=11(控制台输入00000000000000000000000000001011
m0_65150762·2025-03-16 17:47

【实验五 一维数组】7-2 sdut-C语言实验-整数位

输入样例:123输出样例:3123321答案示例1（无注释）#include
卡西莫多~·2025-03-16 14:25

【C++】栈的基础语法详解

1.定义一个栈stacks;栈的顺序入栈（1）栈中：1入栈（2）栈中：12入栈（3）栈中：123出栈栈中：12出栈栈中：1出栈栈中：无2.增加/删除(1).增加（入栈)增加需要用到‘push’函数（万能头文件中包含栈的函数
MAX20131115·2025-03-16 11:37

【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型

摘要：归一化层在现代神经网络中无处不在，长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明，通过使用一种极其简单的技术，没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。
东临碣石82·2025-03-16 11:02

html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复

html-to-image的使用及图片变形和无图问题修复最近迭代的时候因为新增了一个需求，需要前端提供素材及样式给后端，后端同步渲染，但是因为部分样式问题后端无法实现所以决定前端将页面生成图片然后传递给后端使用
庸懒·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。
编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。
earthzhang2021·2025-03-16 10:56

DeepSeek结合Python炒股：编写量化交易策略的5个关键技巧

python炒股(0):申请官方API接口,个人账户无门槛python炒股自动化(1):量化交易接口区别Python炒股自动化(2):取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析实时数据和历史数据
财云量化·2025-03-16 10:24

华为OD机试 - 代码编辑器（Java & JS & Python）

支持的指令(X为大于等于0的整数,word为无空格的字符串)：FORWARDX指针向前(右)移动X,如果指针移动位置超过了文本末尾，则将指针移动到文本末尾BACKWARDX指针向后(左)移动X,如果指针移动位置超过了文本开头
清水乐园·2025-03-16 09:53

华为OD机试 - 网上商城优惠活动（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述某网上商城举办优惠活动，发布了满减、打折、无门槛3种优惠券，分别
哪 吒·2025-03-16 09:49

无重复字符的最长子串（滑动窗口）

3.无重复字符的最长子串-力扣（LeetCode）3.无重复字符的最长子串-给定一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
码农 小王·2025-03-16 08:15

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量，确保在
陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数

张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。
odoo中国·2025-03-16 07:07

MySQL 深度分页如何优化？

这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。
司徒阿宝·2025-03-16 04:47

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。
绿算技术·2025-03-16 02:28

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-16 00:15

Flutter 图标自定义：从基础组件到个性化定制

Flutter不仅提供了丰富的自带图标组件，还支持自定义图标，让开发者能够打造独一无二的界面风格。本文将深入探讨Flutter图标相关知识，并结合代码示例，助你轻松掌握图标使用与定制技巧。Fl
阿贾克斯的黎明·2025-03-15 22:31

Python 爬虫：一文掌握 SVG 映射反爬虫

映射反爬虫的方法3.1解析SVG图像3.2处理自定义字体3.3使用OCR技术3.4动态生成SVG的处理4.实战案例4.1使用SVG映射显示价格4.2解析SVG文件并提取其中的内容和属性4.3模拟交互行为4.4使用无头浏览器
数据知道·2025-03-15 20:50

探索Pydoll：基于Python的无驱动浏览器自动化新星

Pydoll作为一款新兴的Python库，以无驱动架构和原生异步支持迅速成为开发者关注的焦点。本文将从技术原理、核心功能、应用场景及实战案例多角度解析这一工具。
几道之旅·2025-03-15 18:04

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性
cccc来财·2025-03-15 17:26

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与
AI天才研究院·2025-03-15 16:50

软件2.0的无服务器计算架构

《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。
AI天才研究院·2025-03-15 15:13

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-03-15 15:42

JAVA面试_进阶部分_混杂（1）

则线程不安全实现线程安全的三种方式1）互斥同步临界区：syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2）非阻塞同步CAS（CompareAndSwap）3）无同步方案可重入代码使用
茂茂在长安·2025-03-15 15:11

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化？

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-15 14:29

百度快速收录2025最新科普

东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异）动态阻抗参数混淆（误差≤0.15μΩ）实时工商特征同步（每2小时更新）2025生存指南：采用神经网络语义映射
SEORoal·2025-03-15 13:53

鸿蒙NEXT开发【@ohos.arkui.observer (无感监听)】 UI界面API

提供UI组件行为变化的无感监听能力。说明从APIVersion11开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。
傲慢的螺蛳粉·2025-03-15 12:46

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

操作灵活可以满足客户操作方便的需求；FPGA模块采用FPGA+DDR形式，数据存取速度达到400MB/s可以满足画面刷新速度较快的需求；FPGA操作DDR方式采用双端口64bit模式,设计32bit数据读取宽度,实现RGB888数据无失真显示
奶油小馒头·2025-03-15 12:11

基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元（单板结构/机箱结构）

执行高性能永磁同步电机复矢量控制策略，具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。
深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:40

基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构牵引控制单元

执行高性能异步电机复矢量控制策略，具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。
深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:06

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算

目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数
此星光明·2025-03-15 09:17

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作，处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

Go语言分布式ID生成策略优选：UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测

常见分布式ID生成方案在Go语言生态中，常见的分布式ID生成方案包括：XID（github.com/rs/xid）：基于MongoDBObjectID改进的方案，时间排序、唯一性强、无
zhuyasen·2025-03-15 06:27

基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建

正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的，数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合，才能实现真正的转型升级
leijiwen·2025-03-15 06:17
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