李宏毅深度学习机器学习笔记第16页

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构

好评笔记·2025-01-21 08:48

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术，在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。

那年一路北·2025-01-21 07:05

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。

T0uken·2025-01-21 05:54

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya

matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言

小艳加油·2025-01-21 05:20

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务

好评笔记·2025-01-21 04:11

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和

KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。

罗小罗同学·2025-01-21 01:34

深度学习乐园智能零售柜商品识别

其核心目标是利用深度学习技术，实现对顾客选购商品的精准识别和自动化结算。当商品被放置在指定区域时，系统应自动检测并识别每件商品，生成购物清单并计算总价格，提升零售柜的自动化与便利性。

Java先进事迹·2025-01-21 00:54

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。

cda2024·2025-01-20 22:42

“一起学 HarmonyOS”第二弹获奖名单来啦～

亲爱的小伙伴们，感谢参与“一起学HarmonyOS”第二弹技术问答活动，本次活动的获奖名单来啦～获奖名单学习宣传奖获奖用户完成项李游LeoLevel0Swift社区Level0奖品：技术书籍1本社区白银电子勋章

·2025-01-20 22:08

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解

无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。

花千树-010·2025-01-20 18:05

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测

·2025-01-20 18:28

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。

·2025-01-20 18:56

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

Python新春烟花

主函数(fire)7.游戏循环8.总结注意事项写在后面系列文章序号直达链接爱心系列1Python制作一个无法拒绝的表白界面2Python满屏飘字表白代码3Python无限弹窗满屏表白代码4Python李峋同款可写字版跳

Want595·2025-01-20 14:57

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。

丶2136·2025-01-20 14:54

递归算法实践--到仓合单助力京东物流提效增收

作者：京东物流李硕#一、背景京东物流到仓业务「对商家」为了减少商家按照京东采购单分货备货过程，对齐行业直接按照流向交接，提升商家满意度；「对京东」揽收操作APP提效；到仓合单功能应运而生；二、问题一次批量采购单

·2025-01-20 13:33

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

JS宏进阶：Map与Object

Object是JavaScript中最基本的数据类型之一，用于创建对象实例。newObject()是创建空对象的一种常见方式。而Map只是一种用于存储键值对的数据结构。相对于Object而言，他没有原型（也就是不能通过原型链的方式添加方法），但也存在自身的优势，某些场景，newMap可能比newObject更好用。下面是其内置方法的详细介绍：一、newMap1、创建新的Map对象，只能使用newM

jackispy·2025-01-20 12:28

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

高可用架构-CAP理论

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>整理自:《从零开始学架构》李运华著转载于:https://my.oschina.net/grace233/blog/2236736

weixin_33939843·2025-01-20 10:13

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习

重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战

该引擎采用深度学习

神探阿航·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

C++ macro: Variadic macros (可变参数宏)

C++macro:Variadicmacros{可变参数宏}1.Variadicmacroextensions(可变参数宏扩展)2.Variadicmacros3.llama.cppReferences1

Yongqiang Cheng·2025-01-20 04:11

QT开发技术【基于TinyXml2的对类进行序列化和反序列化】一

一、对TinyXml2进行封装使用宏实现序列化和反序列化思路：利用宏增加一个类函数，使用序列化器调用函数进行序列化封装宏示例#defineXML_SERIALIZER_BEGIN(ClassName)\

增援未来章北海·2025-01-20 03:06

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

隐私计算开源助力数据要素流通

主讲老师：李宏宇课程链接：第2讲：隐私计算开源助力数据要素流通丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili1、数据要素流转与数据内外循环这是数据的生命周期也是数据流转的链路图，我们可以发现数据流转可以分为数据采集加工和数据价值释放两个部分

HZGame.·2025-01-19 21:08

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

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