时序数据深度学习模型

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。
Evaporator Core·2025-02-18 03:41

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。
SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。
Evaporator Core·2025-02-17 06:47

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型压缩（ModelCompression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
Echo_Wish·2025-02-17 04:34

YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器

从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。
星际编程喵·2025-02-16 18:48

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。
云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

《Python全栈开发：构建高并发物联网数据中台实战》

系统采用微服务架构，核心功能包括：百万级设备并发接入（基于MQTT协议）实时流数据处理（ApacheKafka+Faust）时序数据存储（InfluxDB+Redis）智能告警引擎（规则引擎+机器学习）
放氮气的蜗牛·2025-02-15 22:15

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1：准备环境安装TensorRT：确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型：确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式，通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens
feibaoqq·2025-02-15 13:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。
IT古董·2025-02-15 09:09

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索
瑕疵·2025-02-15 06:17

influxdb数据过期_「监控」InfluxDB系统架构分析

InfluxDB系统架构参考：时序数据库技术体系–初识InfluxDB简单的理解:DatabaseInfluxDB中有着和传统数据库一样的Database的概念RetentionPolicy(RP)数据保留策略
云锋金融·2025-02-15 04:29

时序数据库技术体系 – 初识InfluxDB（原理）

qytefg=c4ft23在上篇文章《时序数据库体系技术–时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化
weixin_30622181·2025-02-15 04:29

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。以下是一些关键领域的总结，帮助你更好地准备和理解开发深度学习框架所需的知识。1.Python编程基础语法和数据结构：掌握Python的基本语法、数据类型（如列表、字典、元组等）和控制流（如循环、条件语句等）。函数和模块：理解函数的定义和使用，以及如何组织代
大懒猫软件·2025-02-14 22:43

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），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，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。
阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。
I_dyllic·2025-02-14 03:57

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景：分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

timescaladb时序数据库高可用docker镜像使用

timescaladb时序数据库高可用docker镜像使用timescaladb时序数据库高可用，基于bitnami/postgresql-repmgrdocker镜像制作，实现数据同步和故障自动转移主备切换
handsomestWei·2025-02-13 10:33

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中，优化器起着至关重要的作用，它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。
蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

海洋动物的检测任务也因此受益，借助深度学习模型，我们可以实时、自动地检测海洋中的动物，有助于海洋生态研究、环境保护以及水下监测等多个领域。本文将详细介绍如何基于YOLO
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

传感器激增，数据库“爆仓”？他们用 TDengine 轻松应对

面对这一挑战，团队在调研后选择TDengine作为时序数据存储引擎，数据写入延迟降至毫秒级，算
·2025-02-12 14:17

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

环境）3.1onnx转engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理（c++环境）5.采用torch2trt进行推理（python环境）在pytorch框架下，可以很方便进行深度学习模型的搭建
机械心·2025-02-12 10:40

大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式

safetensors文件：-保存/加载.pth文件：-保存/加载.ckpt文件：-处理.bin文件：模型之间的互相转换pytorch-lightning和pytorchckpt和safetensors模型格式介绍在大型深度学习模型的上下文中
telllong·2025-02-12 10:38

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

前言：informer代码是在transformer代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，
槑槑紫·2025-02-12 05:33

深度学习-与OCR结合

模型构建：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）结合循环神经网络（RN
小赖同学啊·2025-02-11 22:11

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。
Evaporator Core·2025-02-11 20:22

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。
漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案

以下是一个完整的实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案，涵盖深度学习模型研发、教室场景适应性分析、系统架构设计、前端展示、后端服务以及测试评估等方面，使用Python语言完成。
max500600·2025-02-11 00:21

使用Dify搭建DeepSeek本地知识库

DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。
龙域S·2025-02-10 22:39

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可
weixin_39862899·2025-02-10 17:27

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模
小赖同学啊·2025-02-10 05:41

什么是AI人工智能

比如说，如果我给一个深度学习模型显示很多猫图片，它会自己识别出猫的特征，比如眼睛、鼻子和胡须，然后知道这是猫。但是，如何让计算机学会这
西洲啊·2025-02-10 03:57

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。
智算菩萨·2025-02-10 03:25

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS的目标是为语音合成任务提供高性能的深度学习模型。它不仅包含了多种先进的文本到语音
Nifc666·2025-02-09 04:34

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
jqtree·2025-02-08 19:32

docker搭建TDengine环境

TDengine是涛思数据旗下一款产品开源、云原生的时序数据库（TimeSeriesDatabase），已在2018年8月推出正式商业化版本。
时尚IT男·2025-02-08 16:39

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。PyTorch、AWQ（Activation-awareWeightQuantization）和GPTQ（GeneralizedPost-TrainingQuantization）是目前较为流行的三种模型格式，每种格式都有其独特的特性和应用场景。1.PyTorch模型格式概述PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，其
gs80140·2025-02-08 11:00

MongoDB开发规范与数据建模

文章目录MongoDB开发规范MongoDB数据建模嵌入式文档一对一关系模型嵌入式文档模型子集模式嵌入式文档一对多关系模型嵌入式文档模型子集模式文档引用一对多关系模型物联网时序数据建模MongoDB开发规范命名原则数据库名使用小写字符
胡尚·2025-02-08 09:18

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、
深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。
QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

目前市场上深度学习简介及沿革发展

以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

这些问题限制了深度学习模型在资源受限设备（如移动设备、嵌入式系统）上的应用。模型压缩技术的出现，旨在解决上述问题，通过减少模型的大小和计算复杂度，同时保持或提高模型的性能。
我就是全世界·2025-02-06 22:24

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。这种机制通过动态分配权重，突出重要特征，抑制无关信息，从而提高图像识别的准确性和效率。
清风AI·2025-02-06 21:47

活动邀请|2024华为云首届开源开发者论坛即将正式开幕

本次活动议题融入AI、Serverless、前端、时序数据库、边缘计算、批量调度等多个维度，大前端技术论坛也将从业务的实际案例出发，与大家共同探讨前端开源技术。
·2025-02-06 17:16

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型
盼小辉丶·2025-02-06 09:59

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机
毕艾琳·2025-02-06 04:47
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