机器学习人工智能pytorch

深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用

一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜

一位卑微的码农·2025-02-17 15:35

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人

m0_74824592·2025-02-17 15:00

机器学习 - 学习线性模型的重要性

作为初学者，要高效学习机器学习以及其中的线性模型，可以遵循以下几个步骤和建议：（一）、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等，这些是理解模型表示（如y=w^Tx+b）和算法优化的基础

谦亨有终·2025-02-17 14:29

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【机器学习】多元线性回归

在实际应用中，许多问题都包含多个特征（输入变量），而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展，它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归，包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等，并使用numpy实现。最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。

给生活加糖！·2025-02-17 14:21

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。

计算机学长·2025-02-17 13:15

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源，避免显存溢出fromtransformersimport

竹木有心·2025-02-17 11:29

SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案

然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。

·2025-02-17 11:36

Rasa：开源的机器学习框架

一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一

Indra_ran·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

darts框架使用

文|Seraph高版本Pytorch问题运行test.py报错IndexError:invalidindexofa0-dimtensor.Usetensor.item()toconverta0-dimtensortoaPythonnumber

ME_Seraph·2025-02-17 09:12

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。

golemon.·2025-02-17 08:38

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展

我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，

车载诊断技术·2025-02-17 06:19

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略

一、引言1.1研究背景与意义近年来，人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展，成为推动各行业变革的核心力量。

Abossss·2025-02-17 05:11

AI驱动的可演化架构与前端开发效率

幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发

2401_89744464·2025-02-17 05:40

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决

我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。

学无止尽5·2025-02-17 04:59

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。

测试者家园·2025-02-17 03:52

Python说课内容介绍

例如，数据分析、人工智能、Web开发等方向都需要具备Python编程能力。学生通过学习Python，

laocooon523857886·2025-02-17 01:13

nlp技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。

tqs_12345·2025-02-17 01:10

做其他的不好吗？别写代码了(4)

未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A

chalmers_15·2025-02-17 01:39

2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议

Krin_IT·2025-02-17 01:36

景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务

图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。

景联文科技·2025-02-17 00:35

景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型

数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。

景联文科技·2025-02-17 00:05

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

落实“双碳”行动，深兰科技推动分子能源技术在AI硬件产品领域的应用及产业化进程

根据协议，国际分子能量发电开拓者、上海气候周分子能研究中心(筹)总干事、首席科学家栾玉成博士团队创立的上海东八能源技术有限公司将与深兰科技共同推动具有全球创新颠覆式能源技术的分子能源发电项目成果，在人工智能硬件产品方面的产业化

AI周刊·2025-02-17 00:31

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用，成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

Anaconda3 介绍和安装

介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。

gorgor在码农·2025-02-16 23:25

读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读

1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。

躺柒·2025-02-16 22:53

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件

Carl_奕然·2025-02-16 22:49

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

深度学习（1)-简单神经网络示例

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

Python爬虫——网站基本信息

Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储

IT·小灰灰·2025-02-16 20:35

Python 自动排班表格（代码分享）

当前专栏：Java案例分享专栏✨特色专栏：国学周更-心性养成之路本文内容：Python自动排班表格（代码分享）前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

趣享先生·2025-02-16 20:32

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

Python：第三方库

pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘

衍生星球·2025-02-16 20:00

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