机器学习及深度学习第14页

普通人学习AI应该如何入手？2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料，适合新手小白！

然而，对于许多没有编程背景或数学基础的人来说，进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上，通过合理的规划和适当的学习资源，任何人都可以逐步掌握AI的核心知识，并应用到实际工作中去。

小城哇哇·2025-03-21 22:45

Python点名器代码及打包教程

接下来再写一个功能性齐全稍微复杂一点的Python点名器程序，在原简易版的基础上增加历史记录功能、支持多种名单格式（CSV/Excel）、增加点名统计功能，并详细说明了将该程序打包成exe可执行文件的方法，以下是源代码，仅供学习参考：importtkinterastkfromtkinterimportttk, messagebox, filedialogimportrandomimportcsvi

羽落惊鸿TQ·2025-03-21 22:14

FPGA基带平台射频数据处理装置及验证系统设计与方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：FPGA在射频数据处理领域拥有灵活性和高性能，广泛用于通信、雷达、卫星导航等。本资料包重点介绍FPGA基带平台在数字信号处理中的应用，包括调制解调、滤波和FFT等任务。涵盖射频数据处理装置结构，验证系统设计和实施，以及相关工具的使用方法。为学习者提供实践经验和理论知识，助力开发高效可靠的通信系统。1.FPGA在射频数据处理中的应用数字信号处理（DSP）是现代电

BE东欲·2025-03-21 22:10

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

FPGA设计中衍生时钟的定义及约束

衍生时钟的定义：衍生时钟主要是指由已有的主时钟进行分频、倍频或相移而产生出来的时钟信号，如由时钟管理单元（MMCM等）或一些设计逻辑所驱动产生的时钟信号。衍生时钟的定义取决于主时钟的特性，衍生时钟约束必须指定时钟源，这个时钟源可以是一个已经约束好的主时钟或者另一个衍生时钟，衍生时钟并不直接定义频率、占空比等参数，而是定义其与时钟源的相对关系，如分频系数、倍频系数、相移差值、占空比差值等。因此，在做

学习永无止境@·2025-03-21 21:38

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理

·2025-03-21 21:56

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

6.Redis 缓存使用问题及解决方案

引言Redis作为一种高效的缓存解决方案，广泛应用于各类项目中。然而，使用缓存时也会面临一些问题，特别是数据一致性、缓存穿透、击穿、雪崩等问题。1.数据一致性数据一致性是指在使用缓存时，缓存中的数据与数据库中的数据保持一致。数据不一致可能导致用户获取到过时的信息，影响用户体验。1.1数据操作方案在进行数据增删改操作时，常见的方案有：先更新缓存，再更新数据库：优点：缓存命中率提高，用户可以快速获取到

拾柒mm·2025-03-21 21:02

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

python strip函数用法_Python字符串函数strip()原理及用法详解

strip:用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）或字符序列。注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。语法：str.strip([chars])str="*****thisis**string**example....wow!!!*****"print(str.strip('*'))#指定字符串*输出结果：thisis**string**example....wow!!

weixin_39944233·2025-03-21 19:19

python爬虫系列实例-python爬虫实例，一小时上手爬取淘宝评论(附代码)

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。1明确目的通过访问天猫的网站，先搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据。

weixin_37988176·2025-03-21 19:19

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法

qq2295116502·2025-03-21 19:17

手机端Flutter、React Native与原生安卓、iOS交互的方案及设计原理

手机端Flutter、ReactNative与原生安卓、iOS交互的方案及设计说明一、交互方案与代码示例1.Flutter与原生交互方案核心方案：通过MethodChannel和EventChannel

JafarOne·2025-03-21 19:46

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开

Nerous_·2025-03-21 19:15

【NLP】 API在大语言模型中的应用

以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。

Nerous_·2025-03-21 18:13

VRRP协议介绍及一些常见问题

目录1.概述2.VRRP的核心概念虚拟路由器（VirtualRouter）角色划分VRRP组（VRRPGroup）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担5.应用场景(冗余，高可用)6.VRRP与其他协议对比7.配置示例华为/华三设备配置思设备配置8.常见的一些问题1.为什么优先级255不能

cocologin·2025-03-21 18:43

源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例

本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。

IT小本本·2025-03-21 18:13

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题

「J1e」·2025-03-21 18:41

JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南

本文将系统梳理主流垃圾回收器的工作原理、适用场景及选型策略。二、GC核心概念分代收集：堆内存分为新生代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration），采用不同回收策略。

Debug Your Career·2025-03-21 18:08

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析

LCG元·2025-03-21 17:27

Linux学习1_Linux命令及英文全称

LinuxCommandreferences(命令全称，方便记忆)aliasCreateyourownnameforacommandarchprintmachinearchitectureashashcommandinterpreter(shell)awk(gawk)patternscanningandprocessinglanguagebasenameRemovedirectoryandsuff

Wang_Zhenwei·2025-03-21 16:52

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

机身越「有型」，生态越开「阔」！华为Pura X带来全新应用市场

3月20日，华为Pura先锋盛典及鸿蒙智行新品发布会如期举行，正式推出首款搭载HarmonyOS5的新形态阔折叠手机PuraX，硬件设计实现突破性创新。

·2025-03-21 16:42

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无

水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。

文弱_书生·2025-03-21 15:42

股票交易之多策略协调规划

前言：在股票交易领域，市场走势受宏观经济、行业竞争、公司基本面及投资者情绪等诸多因素影响，复杂多变。单纯依靠单一技术指标，如均线、MACD等做出买卖决策，犹如盲人摸象，易陷入片面判断，导致投资失误。

leo_厉锵·2025-03-21 15:40

什么是巨量本地推？

以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析：一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置（LBS）定向推送广告，覆盖周边3-5公里内的潜在消费者，尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。

矩阵+本地推+数字人·2025-03-21 14:37

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势

以下基于现有研究成果及行业动态进行总结：一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。

单北斗SLAMer·2025-03-21 14:33

MySQL性能优化实战笔记 - 通俗易懂版

要么都失败行级锁：小明在存钱时，小红还能同时取钱缺点：需要更多内存和CPUMyISAM就像是简易储物柜不支持事务：操作简单直接表级锁：一个人在用时，其他人要等待优点：读取速度快，占用资源少2.实战案例：常见性能问题及解决方案案例

泥潭硬拔·2025-03-21 14:03

python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文）

当前，旅游市场日益繁荣，游客对于旅游信息获取、行程规划、景点导航、票务预订及个性化服务的需

Node.js彤彤程序·2025-03-21 14:02

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案

爱编程的喵喵·2025-03-21 13:28

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术

weixin_30777913·2025-03-21 13:28

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降

猿享天开·2025-03-21 13:25

模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下

在人工智能领域，ModelContextProtocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？

同学小张·2025-03-21 13:51

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，

@王威&·2025-03-21 13:50

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph

swg321321·2025-03-21 12:18

AI实干家：HK深度体验-【第3篇-香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析】

以下是香港、新加坡、深圳、上海、首尔五座城市在金融数据维度的对比分析，涵盖货币流通量、存货款规模、资本市场活跃度、国际贸易、外资及外汇储备等关键指标，结合最新公开数据及全球金融中心排名动态：一、货币流通量

SZ0771·2025-03-21 12:18

为什么在Linux系统中，available会比free+buff/cache的总和少很多

以下是核心原因及技术细节：一、背景1.现象#1.free-htotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:503Gi475Gi8.9Gi605Mi18Gi13GiSwap

fzip·2025-03-21 12:18

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能

会写代码的羊·2025-03-21 12:45

【K8S】ImagePullBackOff状态问题排查。

ImagePullBackOff是在使用Kubernetes（K8s）时经常遇到的一种错误状态，下面为你详细介绍其含义、可能的原因及解决办法。

执键行天涯·2025-03-21 12:13

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