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机器学习算法深度学习
SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language
摘要
深度学习
的最新进展给地震监测带来了革命性变化,但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战,尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。
UnknownBody
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2025-03-11 12:29
LLM
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语言模型
人工智能
自然语言处理
如何通过
深度学习
优化操作系统中的故障诊断与恢复机制
如何通过
深度学习
优化操作系统中的故障诊断与恢复机制(副标题:智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向)摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用,系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战
金枝玉叶9
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2025-03-11 11:21
程序员知识储备1
程序员知识储备2
程序员知识储备3
深度学习
人工智能
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟:如何利用历史数据训练AI模型,预测设计性能?
在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中,Hero采用了PhysicsAI™几何
深度学习
解决方案,利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔
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2025-03-11 11:45
PhysicsAI
仿真
AI
机器学习
HyperWorks
数据分析
关于两次项目的学习感悟
经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将
深度学习
任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。
罗婕斯特
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2025-03-11 10:43
大数据
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
近年来,随着
深度学习
技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
AGI大模型与大数据研究院
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2025-03-11 09:03
程序员提升自我
硅基计算
碳基计算
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生物计算
深度学习
神经网络
大数据
AIGC
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Java
Python
架构设计
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程序员实现财富自由
Python第十六课:
深度学习
入门 | 神经网络解密
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
程之编
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2025-03-11 09:03
Python全栈通关秘籍
python
神经网络
青少年编程
【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能
深度学习
训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂
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2025-03-11 08:57
大模型技术开发与实践
哈佛博后带你玩转机器学习
深度学习
大模型开发
大模型微调
deepseek
deepspeed
python
人工智能
pytorch
一学就会的
深度学习
基础指令及操作步骤(6)迁移学习
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
小圆圆666
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2025-03-11 07:49
深度学习
迁移学习
人工智能
卷积神经网络
基于PyTorch的
深度学习
6——数据处理工具箱2
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
Wis4e
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2025-03-11 07:47
深度学习
pytorch
人工智能
基于PyTorch的
深度学习
——机器学习3
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
Wis4e
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2025-03-11 07:47
深度学习
机器学习
pytorch
深度学习
与普通神经网络有何区别?
深度学习
与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面:一、结构复杂度普通神经网络:通常指浅层结构,层数较少,一般为2-3层,包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。
是理不是里
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2025-03-11 06:39
深度学习
神经网络
人工智能
AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
AI解决方案:使用
深度学习
模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
小赖同学啊
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2025-03-11 06:39
人工智能
低空经济
人工智能
自动化
运维
AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、
深度学习
、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。
綦枫Maple
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2025-03-11 06:08
AI+软件测试
人工智能
自动化
运维
基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的
机器学习算法
,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。
qq_375279829
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2025-03-11 05:59
大数据
架构
python
课程设计
算法
使用Activeloop Deep Lake构建
深度学习
数据仓库与向量存储
技术背景介绍随着
深度学习
技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。
dgay_hua
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2025-03-11 04:49
深度学习
人工智能
python
大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
它们通过
深度学习
技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。
AI大模型应用之禅
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2025-03-11 02:07
DeepSeek
R1
&
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
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DeepSeek源码解析(2)
在大模型(如
深度学习
模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。
白鹭凡
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2025-03-11 01:26
deepseek
ai
点云语义分割:PointNet++在S3DIS数据集上的训练
PointNet++是一种流行的
深度学习
方法,可用于处理点云数据,并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中,我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练,并提供相应的源代码。
完美代码
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2025-03-11 00:25
3d
neo4j
点云
PointNet、PointNet++ 基于
深度学习
的3D点云分类和分割
前言PointNet是直接对点云进行处理的,它对输入点云中的每一个点,学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务,但局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。PointNet++核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。目录一、PointNet1.1PointNet思路流程1.2Poi
一颗小树x
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2025-03-11 00:54
人工智能
感知算法
自动驾驶
深度学习
机器学习
3D点云
PointNet
基于YOLOv5的烟雾检测系统:从数据集准备到UI界面实现
近年来,随着
深度学习
技术的发展,目标检测算法被广泛应用于烟雾检测,尤其是基于YOLOv5的目标检测模型,由于其较高的精度和较低的计算开销,已经成为许多实时检测系统的首选模型。
深度学习&目标检测实战项目
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2025-03-11 00:52
YOLO
ui
分类
数据挖掘
目标跟踪
机器学习算法
(2)—— 线性回归算法
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
疯狂的石头。
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2025-03-10 21:35
算法
机器学习
线性回归
【
深度学习
】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
辰尘_星启
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2025-03-10 20:51
机器学习--深度学习
深度学习
算法
人工智能
Adam
pytorch
python
ONNX GraphSurgeon详细介绍
它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作,是在
深度学习
推理部署过程中非常有用的工具。
Lntano__y
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2025-03-10 19:12
模型部署
算法
benchmark和baseline的联系与区别
在
深度学习
算法中,benchmark(基准)和baseline(基线)是两个常用的概念,用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处,但它们在定义和使用上有一些区别。
Lntano__y
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2025-03-10 19:41
人工智能
深度学习
机器学习
决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的
机器学习算法
,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。
Jason_Orton
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2025-03-10 18:39
机器学习
算法
决策树
随机森林
人工智能
第N4周:NLP中的文本嵌入
本人往期文章可查阅:
深度学习
总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。
OreoCC
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2025-03-10 18:05
自然语言处理
人工智能
深度学习
项目十一:mmdetection训练自己的数据集
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
小啊磊_Vv
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2025-03-10 17:02
深度学习和视觉项目实战
目标跟踪
人工智能
计算机视觉
python
深度学习
深度学习
和机器学习的差异
深度学习
(DeepLearning)作为机器
The god of big data
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2025-03-10 16:28
教程
深度学习
机器学习
人工智能
深度学习
PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
深度学习
pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换,增加数据的多样性,它帮助我们提高模型的鲁棒性,并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang
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2025-03-10 16:25
计算机视觉基础
数据增强
深度学习
torchvision
transforms
Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南:
深度学习
开发者的福音
Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南:
深度学习
开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及
郁云爽
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2025-03-10 16:52
Java 中操作 R:深度整合与高效应用
一、Java操作R的背景R语言优势:R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和
机器学习算法
库,是数据分析领域的首选语言
froginwe11
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2025-03-10 15:18
开发语言
深度学习
笔记——Resnet和迁移学习
1.ResNet的提出
深度学习
与网络深度的挑战:在
深度学习
中,网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而,随着网络深度的增加,一些问题也随之出现,最突出的是梯度消失/爆炸问题。
肆——
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2025-03-10 15:17
深度学习
深度学习
笔记
迁移学习
深度学习
在SSVEP信号分类中的应用分析
近年来,
深度学习
方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
自由的晚风
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2025-03-10 12:00
深度学习
分类
人工智能
PSPNet在图像超分辨率中的应用
近年来,随着
深度学习
的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
AI天才研究院
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2025-03-10 12:55
AI大模型企业级应用开发实战
AI大模型应用入门实战与进阶
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
基于文本特征的微博谣言检测
本文将介绍如何基于文本特征,使用
深度学习
模型(如LSTM、CNN)和传统机器学习模型(如SVM)来实现微博谣言检测,并对这些模型的性能进行比较。
机器懒得学习
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2025-03-10 11:24
人工智能
大数据
图像处理
计算机视觉
基于
深度学习
的恶意软件检测系统:设计与实现
近年来,
深度学习
技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效,为恶意软件检测领域带来了新的机遇。
机器懒得学习
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2025-03-10 11:49
深度学习
人工智能
AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和
深度学习
的突破
AI天才研究院
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2025-03-10 10:45
DeepSeek
R1
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大数据AI人工智能大模型
AI大模型企业级应用开发实战
计算
计算科学
神经计算
深度学习
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大数据
人工智能
大型语言模型
AI
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Java
Python
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Agent
RPA
基于PyTorch的
深度学习
4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
Wis4e
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2025-03-10 09:09
深度学习
机器学习
pytorch
AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
无论是进行
深度学习
模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。
杭州大厂Java程序媛
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2025-03-10 09:38
DeepSeek
R1
&
AI人工智能与大数据
java
python
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kotlin
golang
架构
人工智能
深度学习
-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)
文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e
皮皮冰燃
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2025-03-10 09:36
深度学习
深度学习
langchain
Text2SQL
Pytorch 第九回:卷积神经网络——ResNet模型
Pytorch第九回:卷积神经网络——ResNet模型本次开启
深度学习
第九回,基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。
Start_Present
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2025-03-10 09:05
pytorch
cnn
python
分类
深度学习
RoPE——Transformer 的旋转位置编码
在自然语言处理领域,Transformer是现代
深度学习
模型的基础,而位置编码(PositionEmbedding)则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。
机智的小神仙儿
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2025-03-10 09:34
深度学习
大模型
transformer
深度学习
人工智能
每天五分钟
深度学习
pytorch:基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块
残差块我们分析一下这个残差块,x经过两个卷积层得到F(x),然后F(x)+x作为残差块的输出,此时就有一个问题,这个问题就是F(x)+x的维度问题,如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小(height和weight变小)或者通道数发生了变化,那么此时F(x)是没有办法和x相加的,当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式,也就是说卷积之后的F(x)和x一样,大小不变,或者对x变道和F(x)
每天五分钟玩转人工智能
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2025-03-10 08:59
深度学习框架pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
ResNet
机器学习
Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
代码位置摘要
深度学习
彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。
境心镜
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2025-03-10 08:54
免训练
深度学习
人工智能
NAS
智能教育:DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现
DeepSeek通过
深度学习
算法,能够从课堂数据中
Evaporator Core
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2025-03-10 07:52
#
DeepSeek快速入门
系统架构设计师
Python开发经验
deepseek
基于PyTorch的
深度学习
5——神经网络工具箱
可以学习如下内容:•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多,把这些组件确定后,这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括:1)层:神经网络的基本结构,将输入张量转换为输出张量。2)模型:层构成的网络。3)损失函数:参数学习的目标函
Wis4e
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2025-03-10 07:49
深度学习
pytorch
神经网络
深度学习
-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略
介绍在上一篇中,我们知道了Glide框架的最基本的执行流程,那么只知道基本执行流程,这显然是不够的,我们要深挖Glide框架的细节处理原理,比如缓存机制,图片处理等,这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美,考虑的非常周全,下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存
2401_84123077
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2025-03-10 05:38
程序员
android
glide
缓存
【人工智能基础】生成模型:让数据“无中生有”的神奇魔法
主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络(GAN)2、变分自编码器(VAE)3、扩散模型(DPM)4、基于能量的模型(EBM)5、正规化流(NF)四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在
深度学习
尚未兴起的时期
roman_日积跬步-终至千里
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2025-03-10 03:49
#
人工智能基础知识
人工智能
2024年最新PyTorch
深度学习
项目实战100例数据集_python
深度学习
项目演练
前言最近很多订阅了《PyTorch
深度学习
项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接,为了解决这个问题,专门开设了本篇文章,提供数据集下载链接,打包100例的所有数据集
2401_84585440
·
2025-03-09 22:08
程序员
深度学习
python
pytorch
PyTorch 学习路线
数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(
深度学习
的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
gorgor在码农
·
2025-03-09 22:07
#
python入门基础
python
pytorch
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