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之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)
机器学习
之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术,目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法,在图像压缩中被广泛应用。
鱼弦
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2025-02-09 16:08
机器学习设计类系统
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算法
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SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用
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内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,在能源转型中扮演着至关重要的角色
天天Matlab代码科研顾问
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2025-02-09 14:50
神经网络
cnn
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AI Agent: AI的下一个风口 下一代软件可以不必是软件
AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,
机器学习
,
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1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式,以代码为中心,已经难以满足日益复杂的需求。
AGI大模型与大数据研究院
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2025-02-09 13:16
DeepSeek
R1
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大数据AI人工智能
java
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架构
人工智能
DeepSeek生成对抗网络(GAN)的训练与应用
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是
深度学习
领域的一项重要技术,能够生成逼真的图像、音频和文本数据。
Evaporator Core
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2025-02-09 12:41
Python开发经验
人工智能
DeepSeek快速入门
生成对抗网络
人工智能
神经网络
人工智能-A* 算法与
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算法结合
以下将为你展示如何将A*算法与
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算法(这里以简单的神经网络为例)结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据,然后用这些数据训练一个简单的神经网络,让神经网络学习如何预测路径。
小赖同学啊
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2025-02-09 12:11
人工智能
人工智能
算法
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基于行为分析的企业内网安全防护系统设计
基于行为分析的安全防护系统通过采集网络中的行为数据,利用
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和大数据分析技术对用户和设备的行为进行建模,识别异常行为和潜在威胁。本文将设计
计算机毕业设计指导
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2025-02-09 12:38
安全
激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh
本篇文章收录于专栏【
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】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh(x)=ex−e−xex+e−x\tanh
Echo-Nie
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2025-02-09 12:08
机器学习
机器学习
人工智能
双曲正切函数
tanh
激活函数
巧妙使用
机器学习
的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击
而使用
机器学习
算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限,导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。
网络安全大菠萝
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2025-02-09 11:04
安全
网络
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物联网
yolo目标识别数据集
在目标识别领域,在
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和计算机视觉中,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别,你需要准备一个适当的数据集。
无人机长了一个脑袋
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2025-02-09 11:04
YOLO
深度学习
的算法在人群计数(数人头)
基于
深度学习
的算法在人群计数(数人头)任务中表现较为出色,尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。
人工智能专属驿站
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2025-02-09 10:25
计算机视觉
深度学习
之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现
文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 项目简介:
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之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展,商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。
Q1744828575
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2025-02-09 10:54
python
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多模态大模型:技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用
多模态大模型:技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来,
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技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
杭州大厂Java程序媛
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2025-02-09 10:23
DeepSeek
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AI人工智能与大数据
java
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架构
人工智能
DeepSeek使用技巧大全(含本地部署教程)
DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能,它基于先进的
深度学习
算法构建,拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。
xiecoding.cn
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2025-02-09 10:21
人工智能
deepseek
DeepSeek
深度学习
论文阅读路线图
如果你是
深度学习
领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是
深度学习
论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
喜欢打酱油的老鸟
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2025-02-09 09:49
深度学习论文阅读路线图
深度学习
论文阅读路线图
论文阅读路线图
AIGC参数设置
在计算机视觉与
深度学习
的学术研究中,生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。
@BreCaspian
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2025-02-09 08:09
NLP
AIGC
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TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别
背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的
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框架。tf由谷歌在2015年发布,而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。
Cacciatore->
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2025-02-09 06:54
tensorflow
pytorch
人工智能
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PyTorch
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实战(37)——CycleGAN详解与实现
PyTorch
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实战(37)——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络
盼小辉丶
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2025-02-09 06:50
生成对抗网络
pytorch
生成模型
使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南:从基础操作到高级技巧
无论是在数据科学、
机器学习
、自然语言处理,还是在软件开发和文档管理中,我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。
m0_57781768
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2025-02-09 04:35
python
langchain
开发语言
深入探索TTS:一个强大的
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文本转语音工具包
TTS简介:开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源
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文本转语音工具包。
Nifc666
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2025-02-09 04:34
深度学习
人工智能
【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章
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入门:从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰
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2025-02-09 03:57
人工智能
信息可视化
人工智能
matplotlib
深度学习
(四):深度生成模型DGM
深度系列主要为我在国科大研一期间,在《
深度学习
》课程中所学知识概述,根据PPT制作思维导图,及其课后补充知识-----------------------------------------------
想养一只哈士奇
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2025-02-09 01:42
深度学习
深度学习
什么是FP8混合精度?
FP8混合精度是一种在
深度学习
训练中使用8位浮点数(FP8)格式的混合精度训练技术,旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本,同时尽量保持模型的性能和准确性。
魔王阿卡纳兹
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2025-02-09 01:11
大模型知识札记
FP8
训练
混合精度
DeepSeek
Streamlit是个什么,怎么看是否启动
Streamlit是一个开源的Python库,旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序,特别适用于数据科学和
机器学习
项目。
张3蜂
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2025-02-09 01:40
人工智能
开源
技术选型
人工智能
机器学习
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AI 网络安全处理 开源 人工智能+网络安全
人工智能在网络安全领域应用近年来,Agent系统、神经网络、顾问系统、
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等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体
黑客Jack
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2025-02-09 01:40
人工智能
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安全
苹果的AI战略:谨慎前行,步步为营
然而,苹果公司却另辟蹊径,其
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和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚公开表示,苹果对AGI的开发并不感兴趣。这一声明在科技界引发热议,苹果的战略选择究竟是保守还是高明?
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2025-02-08 22:35
前端
通过matlab实现
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的小项目示例
一个基于鸢尾花分类的MATLAB
机器学习
小项目示例,涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程,适合入门学习。
MATLAB卡尔曼
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2025-02-08 22:24
课题推荐与讲解
机器学习
matlab
支持向量机
DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的
深度学习
扩展,通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题(例如图像输入),开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
林泽毅
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2025-02-08 21:45
强化学习
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DQN
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训练实战
深度强化学习
人工智能
python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现
欢迎交流与转载,文章会同步发布在公众号:
机器学习
算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将:目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com
weixin_39709194
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2025-02-08 20:10
深度学习
之DCGAN算法深度解析
DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN(深度卷积生成对抗网络)是IanGoodfellow在2014年提出的GAN(生成对抗网络)的改进版本,由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
贾斯汀玛尔斯
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2025-02-08 20:08
python
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撰写文献必用的评价指标之普通表格
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文献撰写之普通表格文章目录
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文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写
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之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计,其中可以包含各种模型,后面对应各种评价指标
小辉同志
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2025-02-08 20:37
深度学习
论文阅读
机器学习
数学基础:20.方程组解的结构
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
@心都
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2025-02-08 20:05
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器学习
数学基础:18.向量组及其线性组合
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
@心都
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2025-02-08 20:35
机器学习数学基础
机器学习
概率论
线性代数
机器学习
数学基础:8.泰勒公式
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
@心都
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2025-02-08 20:34
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器学习
数学基础:3.偏导数
偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时,导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而,当我们遇到多元函数,例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时,情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率,这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
@心都
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2025-02-08 20:34
机器学习数学基础
机器学习
人工智能
机器学习
数学基础:2.连续性与导数
函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性(一)函数在某点连续的条件有定义:函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如,f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义,不满足此条件,所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在:当xxx从x0x_0x0左侧(x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−)和右侧(x→x
@心都
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2025-02-08 20:33
机器学习数学基础
机器学习
概率论
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大模型接入Gradio实现本地化部署
Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库,这些界面可以用于演示和测试
机器学习
模型。
山山而川_R
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2025-02-08 20:03
大模型
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语言模型
大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle
深度学习
模型部署
背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
jqtree
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2025-02-08 19:32
#
大数据开发
大数据
spark
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机器学习
数学基础:19.线性相关与线性无关
一、线性相关与线性无关的定义(一)线性相关想象我们有一组向量,就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm,如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km,让k1α⃗1+k2α⃗2
@心都
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2025-02-08 18:53
机器学习数学基础
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概率论
线性代数
机器学习
模型创建的数学原理
1模型工作原理
机器学习
学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题,下午如未特殊指明,
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HadesZ~
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2025-02-08 15:04
机器学习笔记
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智能制造碳中和实战:基于
深度学习
的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析
深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言:智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下,我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点:监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台,构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案,实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.
Coderabo
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2025-02-08 15:32
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R1模型企业级应用
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的一些方向
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的一些方向目录
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的一些方向一、多模态1.特征提取(featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计(depthestimation)2.图像分类
xinpao
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2025-02-08 15:32
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】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化
正则化(L1Regularization)4.L2正则化(L2Regularization)5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是
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中常用的损失函数和正则化技术
小小小小祥
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2025-02-08 15:31
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-多层感知机简洁实现
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n
大小猫吃猫饼干
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李沐深度学习编码实现
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实战(42)——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型
盼小辉丶
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2025-02-08 14:57
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自学黑客(网络安全),一般人我劝你还是算了吧
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区,如先学编程、过度追求
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以及收集过多资料,并提供了前期学习的硬件、软件选择建议,强调了基础编程知识和英文能力的重要性
网安周星星
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2025-02-08 14:26
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网络安全
DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构:从设备控制到ERP MES系统的全面优化
随着
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(DeepSeek)、GPT等先进AI技术的出现,工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。
有续技术
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2025-02-08 14:25
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】不同领域中对于token的理解
在计算机科学中,“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域,它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理(NLP)中,Token通常是文本处理的最小单元,可能是一个单词、词组,或者一个符号如何理解token?假设要让AI识别一句话:"Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说,它并不会直接理解这句话的含义,而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。
小小小小祥
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2025-02-08 14:55
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2025自学黑客(网络安全),一般人学不来
目录:一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)再开始学习2.不要把
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作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择
程序员羊羊
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大语言模型应用指南:Gemini简介
LLM基于
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技术,通过训练海量的文本数据,能够理解和生成自然语言,并在各种任务中展现出惊人的能力,例如:文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成
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的文本生成:从seq2seq到GPT2和GPT3
文章目录1.背景介绍1.1序列到序列(seq2seq)模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP
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