机器&深度学习项目实战第16页

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。

CSDN资讯·2025-03-14 18:03

再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

「机器人」扑翼飞行器通过总气动力控制四自由度运动方法

一、前言在扑翼飞行中，总气动力（TotalAerodynamicForce）是指扑翼在运动过程中受到的所有空气动力作用的合力。它是由以下两种主要力的合成结果：1.升力（Lift,）：垂直于空气流方向的力，用于支持飞行器（或生物）的重量。2.阻力（Drag,）：平行于空气流方向的力，用于抵抗前进的运动。二、总气动力的物理意义总气动力F_{uk}的物理意义在于描述了扑翼在不同运动状态下所受到的气动力合

Robot_Starscream·2025-03-14 17:24

python笔记：进程和线程—分布式进程

一、分布式进程Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

zyckhuntoria·2025-03-14 17:24

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

Python进程与线程：分布式进程

特别是，进程能够跨越多台机器进行分布，而线程则受限于同一台机器的多个CPU核心。

梧桐树0429·2025-03-14 16:45

Python 进程与线程-分布式进程

目录分布式进程小结分布式进程在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU

赔罪·2025-03-14 16:15

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

深入解析：大型机器学习模型的基本概念与特点

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

AI大模型-大飞·2025-03-14 13:54

你所不知道的关于AI的27个冷知识——AI的军事应用

想象一下，一个由智能机器人和无人机组成的军队，能够进行精准打击和复杂的战略部署，这一切听起来像是科幻电影中的场景，但在现实中已经逐渐成为可能。让我们一起探索AI在军事中的奇妙应用以及它所带来的挑战。

贫苦游商·2025-03-14 12:53

场景题：100G的文件里有很多id，用1G内存的机器排序，怎么做？

海量数据排序思路核心方案：外排序（分治+多路归并）MapReduce外排序是指数据量太大，无法全部加载到内存中，需要将数据分成多个小块进行排序，然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序（Map阶段）分块策略按1G内存容量限制，将100G文件拆分为200个500MB分块（保留内存用于排序计算和系统开销）内存排序每个分块加载至内存后：①使用快速排序（时间复杂度O(nlogn)）②去重优化：若

·2025-03-14 12:52

深入浅出 K 近邻算法：原理、实践与应用

引言在机器学习的众多算法中，K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务，也能在回归任务中发挥作用。

烂蜻蜓·2025-03-14 12:50

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

【大模型学习】第十九章什么是迁移学习

目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer

好多渔鱼好多·2025-03-14 12:49

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

AI人工智能2025年发展趋势及普通人利用AI赚钱的方法

A达峰绮·2025-03-14 12:15

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

它是CUDA编程模型中，主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码，在编译过程中

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

深度剖析伺服电机工作原理，选型技巧大放送

伺服电机作为自动化控制系统中的关键执行元件，广泛应用于机器人、数控机床、包装机械、印刷设备等领域。其精准的定位能力、稳定的运行性能和高效的响应速度使其在现代工业生产中扮演着不可替代的角色。

物联高科·2025-03-14 11:10

2024 睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）

RC-u1大家一起查作弊在今年的睿抗比赛上，有同学的提交代码如下：publicasfiasfgwef12(){inttsadflas=3;intmasf11233=2;int[]wasdf1213=newint[10+1];int[]vasf124l=newint[10+I];int[][]ddasf1234p=newint[masf11233...你肯定很奇怪，这看上去代码似乎不像是正常写出来的

小竹子14·2025-03-14 11:10

基于 Flink 的海量日志实时处理系统的实践

我们也知道通常在排查线上异常故障的时候，查询日志总是必不可缺的一部分，但是现在微服务架构下日志都被分散到不同的机器上，日志查询就会比较困难，所以统一的日志收集几乎也是每家公司必不可少的。

zhisheng_blog·2025-03-14 11:09

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

解析动态窗口法：机器人避障的智能 “导航仪”

在繁忙的智能仓库里，机器人正有条不紊地执行着搬运任务。这里货架林立，货物堆积如山，叉车往来穿梭，地面上还散落着一些临时放置的工具。一台小巧灵活的移动机器人，肩负着将特定货物从角落搬运至出货口的重任。

我想发发发·2025-03-14 10:33

C C++ 为什么称为Native代码、虚拟机

CC++为什么称为Native代码，为什么要快1.直接编译为机器码无需中间层：C/C++代码通过编译器（如GCC、Clang）直接编译为CPU可执行的机器码（二进制指令），运行时无需虚拟机（如JVM）或解释器

TO_ZRG·2025-03-14 09:24

段钰忻·2025-03-14 08:52

一文读懂强化学习：从基础到应用

强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。

LHTZ·2025-03-14 08:51

宇树人形机器人开源模型

1.下载源码https://github.com/unitreerobotics/unitree_ros.git2.启动Gazeboroslaunchh1_descriptiongazebo.launch3.仿真效果H1GO2B2LaikagoZ14.VMware:vmw_ioctl_commanderrorInvalidargument这个错误通常出现在虚拟机环境中运行需要OpenGL支持的应用

真相很简单·2025-03-14 08:19

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

人形机器人进入工厂

人形机器人已进入工厂，主要应用于汽车制造、智能制造等领域，具备提高生产效率、降低成本等优势，但面临技术成熟度、成本控制等挑战，市场前景广阔。

百态老人·2025-03-14 08:48

Python 爬虫基础教程

爬虫通常会模拟浏览器的行为，以避免被服务器识别为机器人，并且能够在大规模范围内高效地抓取信息。爬虫技术最早由搜索引擎开发者提出，目的是自动收集网页信息并将其索引，便于用户搜索时快速检索相关内容。

盛子涵666·2025-03-14 08:17

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。

向着开发进攻·2025-03-14 08:47

《人形机器人入门实践》开源项目指南

《人形机器人入门实践》开源项目指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/IntroductionToHumanoidRobotics本指南旨在帮助您深入了解并快速上手由

荣宣廷·2025-03-14 08:46

vue3 antd table表格样式修改——ant design vue table表格的行高调整

vue3antd项目实战——修改antdesignvuetable组件的默认样式（调整每行行高）知识调用场景复现实际操作解决a-table表格padding过宽知识调用文章中可能会用到的知识链接vue3

Dorable_Wander·2025-03-14 08:45

人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场》。

人工智能学派·2025-03-14 07:14

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。

SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

Python, Springboot 开发基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型app

开发一个基于人类指令生成机器人3D可视化动态模型的APP是一个复杂且多层次的项目，涉及前端和后端的多个技术栈。

Geeker-2025·2025-03-14 05:28

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

Python与人工智能：为何它们是天作之合？

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。

纪至训至·2025-03-14 02:10

计算机组成原理知识点精汇（一）计算机基础知识

(5)机器以运算器为核心，输人输出设备与存储器之间的数据传送都要通过运算器。二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数

A.sir啊·2025-03-14 02:08

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系

Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。

若北辰·2025-03-14 01:00

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究

一键难忘·2025-03-13 23:20

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