机器&深度学习__道阻且长第6页

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

LLM时代的小模型思考：《What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey》论文笔记

ImperialCollegeLondonAbstract问题：扩大模型大小会导致计算成本和能耗呈指数级增长，这使得这些模型对于学术研究人员和资源有限的企业来说不切实际小型模型（SMs）经常用于实际环境中，引发了关于小模型在LLM时代的作用的重要问题，且关注有限方法

FrancisQiu·2025-03-09 14:02

深入理解Vue中的Component：构建灵活且可复用的前端模块

Vue.js作为一款流行的前端框架，通过其强大的组件系统为开发者提供了一种优雅且高效的解决方案。

Earth explosion·2025-03-09 14:58

算法每日一练 (9)

开源精神长，传承永不忘。

张胤尘·2025-03-09 14:27

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

搜广推校招面经三十九

异或运算是按位操作，当且仅当输入位不同时输出为1。因

Y1nhl·2025-03-09 13:53

regionserver实例僵住问题分析

18：30统计图等就不刷新了，但是机器里rs进程在。d08节点还有dn，

spring208208·2025-03-09 13:52

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

TCP通信-支持服务端与多个客户端同时通信

本篇文章讲述；基于多线程实现多个客户端与服务端同时通信，且附有代码的注解。

冷眼热眸·2025-03-09 12:48

掌握 PageForge 扩展：从基础应用到深度开发

1.开关组件简介PageForge的开关组件基于TailwindCSS构建，提供了美观且可高度自定义的UI控件。与传统的复选框

·2025-03-09 12:12

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

系统设计中的关键原则：打造稳健、高效软件架构的黄金法则

本文将揭示系统设计中至关重要的五大原则，辅以深入解读、生动比喻及实用建议，帮助您构建坚固、高效且易于维护的软件系统。

yangqjiayou·2025-03-09 12:14

nas服务器系列,机架式nas新选择篇一：小型存储服务器硬件挑选

机架式nas新选择篇一：小型存储服务器硬件挑选2020-12-2321:26:2966点赞334收藏88评论前言自己组建家用nas折腾也有一段时日了，从矿难以来的暴风酷云,蜗牛等一众热门的小型nas机器

mogego七海·2025-03-09 12:13

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

Android中的IPC（进程间通信）机制

由于Android系统中的应用程序通常运行在自己的进程中，且进程之间具有隔离性，因此需要通过IPC机制来实现进程间的通信。

python资深爱好者·2025-03-09 11:04

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

中国嵌入式单片机就业形势分析

行业趋势嵌入式单片机（MCU）作为电子产品的大脑，在各行业中应用广泛且持续增长。

与光同尘大道至简·2025-03-09 11:03

Beekeeper Studio：一款跨平台的SQL编辑器与数据库管理工具

作为社区版，BeekeeperStudio采用GPL许可证，完全免费且开源。无论您是数

牧桔好Victor·2025-03-09 09:53

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

2302_79952574·2025-03-09 09:13

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工

老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业英语

计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

使用docker安装logstash的具体方法

在本文中，我将详细介绍如何使用Docker来安装Logstash，让您可以快速地搭建起一个稳定且高效的日志管理系统。第一步：安装Docker首先，您需要在您的服务器上安装Dock

慢跑的平头哥·2025-03-09 07:19

力扣练习之递增的三元子序列

如果存在这样的三元组下标(i,j,k)且满足ires(len);vectorl(len),r(len);for(inti=0;inums[j])?

飘去数星星·2025-03-09 07:40

哈希基础例题

例题一：子串查找LOJ#103.子串查找显然这是一道kmp算法的模板题朴素的做法是枚举文本串的每一个位置作为模式串开始比较的位置。设枚举到主串的位置是iii

稠密的连通图·2025-03-09 07:09

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器

The One Neo·2025-03-09 07:08

6G天地一体化信息网络内生安全技术

摘要：6G天地一体化信息网络面临因网络高度暴露、节点高速运动、计算资源受限等特点带来的安全挑战，且新架构、新应用、新技术也将引入新的安全问题，亟须提出普适性安全理论，一体化解决其功能安全及网络安全问题。

罗思付之技术屋·2025-03-09 07:08

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）

weixin_贾·2025-03-09 06:35

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

Linux：gcc/g++编译器的使用

编译器编译过程要经历四个阶段：1.预处理（进行宏替换）-E2.编译（生成汇编）-S3.汇编（生成机器可识别代码）-c4.连接（生成可执行文件或库文件）-ogcc完成过程预处理（进行宏替换）预处理的主要功能包括宏定义

羊驼儿·2025-03-09 06:56

TCP粘包

正常情况下，接收方应该分两次接收到这两条完整且独立的消息。但在发生粘包现象时，接收方可能一次性接收到“Hel

王者级废铁·2025-03-09 06:55

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

实现整个巡检流程的标准化的智慧能源开源了。

简介AI视频监控平台,是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。

AI服务老曹·2025-03-09 05:16

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

《5G NR标准：下一代无线通信技术》读书笔记——LTE概述

多点协作和传输2.3增强的控制信道结构3.密集度、微蜂窝和异构部署3.1中继3.2异构部署3.3微蜂窝开关3.4双连接3.5动态TDD3.6WLAN互通4.终端增强5.新场景5.1设备到设备通信5.2机器类型通信

Laolu5·2025-03-09 04:56

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

基于STC89C52的八位数码管显示单个数字

一、引言在电子系统设计领域，数码管作为一种直观且常用的数字显示设备，被广泛应用于各种仪器仪表、电子时钟以及工业控制界面等场景。通过单片机对数码管进行精准控制，能够清晰、明了地呈现各类数字信息。

@小张要努力·2025-03-09 03:19

【SpringMVC】SpringMVC的启动过程与原理分析：从源码到实战

SpringMVC的启动过程与原理分析：从源码到实战SpringMVC是Spring框架中用于构建Web应用的核心模块，它基于MVC（Model-View-Controller）设计模式，提供了灵活且强大的

工一木子·2025-03-09 03:47

【练习】PAT 乙 1050 螺旋矩阵

要求矩阵的规模为m行n列，满足条件：m*n等于N；m>=n；且m-n取所有可能值中的最小值。输入格式：输入在第1行中给出一个正整数N，第2行给出N个待填充的正整数。

柠石榴·2025-03-09 03:14

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