深度+机器学习第5页

大模型与Java的深度融合：现状、实践、挑战与未来

一、引言：大模型与Java的交汇近年来，大模型技术在人工智能领域迅速崛起，成为推动智能应用发展的核心力量。与此同时，Java作为一种历史悠久且广泛应用于企业级开发的编程语言，凭借其强大的生态系统、跨平台特性和稳定性，一直是软件开发领域的中流砥柱。随着大模型技术的普及，Java与大模型的结合成为了一个备受关注的热点话题。这种结合不仅为Java开发者带来了新的机遇，也为大模型的落地应用提供了更广阔的场

软件职业规划·2025-03-09 15:07

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

Thymeleaf vs JSP vs FreeMarker：模板引擎深度解析与选型指南

二、主流模板引擎深度对比1

暮乘白帝过重山·2025-03-09 15:06

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

GPT 4.5 可能是戳破 AI 泡沫的模型

AI的价值从来不只是技术炫技，而是作为工具深度嵌入社会

果冻人工智能·2025-03-09 15:33

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

深度解析DeepSeek：从技术架构到实战应用

一、引言：为什么选择DeepSeek？在2025年人工智能领域竞争白热化的今天，DeepSeek以其超低训练成本（仅为GPT-4o的1/20）和业界领先的推理能力，成为全球开发者关注的焦点。据权威数据显示，DeepSeek-V3在多语言编程和数学推理任务中的表现已超越Llama-3.1等主流模型4，而其最新发布的DeepSeek-R1更是在苹果应用商店美区免费榜冲至第六名6。二、技术架构解析2.1

YY...yy·2025-03-09 15:33

DeepSeek大模型技术解析：从架构到应用的全面探索

官网：https://www.deepseek.com/1、DeepSeek大模型简介DeepSeek大模型是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款

小涂Ss·2025-03-09 14:00

【华三】STP端口角色与状态深度解析

STP端口角色与状态深度解析：构建无环网络的基石引言一、STP基础回顾二、端口角色详解1.根端口（RootPort）2.指定端口（DesignatedPort）3.非指定端口（阻塞端口）三、端口状态转换流程四

张白夕·2025-03-09 13:54

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

HarmonyOS NEXT组件深度全解：十大核心组件开发指南与实战

组件化开发的未来趋势第一章：基础UI组件精要1.1Button：交互设计的基石1.1.1多态按钮实现1.1.2高级特性1.2Text：文字渲染的进阶技巧1.2.1富文本混排1.2.2性能优化第二章：布局组件深度解析

北辰alk·2025-03-09 13:50

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

掌握 PageForge 扩展：从基础应用到深度开发

在现代网页设计中，交互元素是提升用户体验的关键。开关（Switch）作为一种直观的交互控件，广泛应用于设置项、特性切换和状态控制等场景。本教程将详细介绍如何在PageForge中使用开关组件，帮助您打造更具交互性的文档和网站。!!!note这里我们使用开关组件来讲解。!!!1.开关组件简介PageForge的开关组件基于TailwindCSS构建，提供了美观且可高度自定义的UI控件。与传统的复选框

·2025-03-09 12:12

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

微博舆情分析：使用Python进行深度解析

目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析，可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析，包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤，并附上

傻啦嘿哟·2025-03-09 12:13

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

【设计原则】接口隔离原则：打造高效可维护的代码架构

接口隔离原则（ISP）深度解析与实践指南一、原则定义二、问题场景分析典型反模式："胖接口"违反ISP的危害三、解决方案实施步骤1.接口拆分策略2.重构过程示例3.组合接口技巧四、C#语言特性支持1.显式接口实现

OpenSeek·2025-03-09 10:02

解锁数据之美：Python 创意可视化的 10 种高阶玩法与技术深度解析

在数据爆炸的时代，静态图表已难以满足信息传递的需求。本文深入剖析Python数据可视化的前沿技术与创意方向，结合Matplotlib、Plotly、Dash等主流库，通过交互式仪表盘、3D动态图形、地理信息融合等案例，展示如何将冰冷的数据转化为具有故事性的视觉叙事。文章不仅提供代码实现，还探讨技术原理与设计思维，帮助读者构建从数据到洞察的完整能力链。目录一、交互式仪表盘：动态数据的实时对话技术核心

tekin·2025-03-09 10:59

推荐项目：AndroidUSBCamera - 拓展手机摄影新维度的开源宝典

https://gitcode.com/gh_mirrors/an/Android-USB-OTG-Camera项目介绍AndroidUSBCamera，作为一款基于saki4510t/UVCCamera深度优化的开源项目

伍盛普Silas·2025-03-09 09:23

字节跳动C++客户端开发实习生内推-抖音基础技术

追求良好的用户体验；具有良好的编程习惯，代码结构清晰，命名规范；熟练掌握数据结构与算法、计算机网络、操作系统、编译原理等课程；熟练掌握C/C++/OC/Swift一种或多种语言，理解基本的设计模式；有深度参与开源项目或者自己独立开发过

飞300·2025-03-09 09:18

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工

老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业英语

计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器

The One Neo·2025-03-09 07:08

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意

weixin_贾·2025-03-09 06:35

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

2025年2月25日每日一闻

马斯克宣布Grok重大更新特斯拉CEO马斯克正式推出Grok语音模式V2.0版本，该更新深度整合多模态AI能力，支持自然语义理解与跨场景对话，三变科技等产

Kanjx·2025-03-09 06:23

Day60 图论part10

二刷的时候自己尝试独立去写，三刷的时候才能有一定深度理解各个最短路算法。Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importjava.util.

2401_83448199·2025-03-09 05:20

北斗短报文+5G：遨游通信终端开启全域智能物联新时代

AOROM5-5G北斗短报文终端的诞生，标志着北斗短报文与5G技术的深度融合迈入新阶段，在工业物联网、智慧城市等领域开辟了全域感知与实时响应的新赛道。

AORO_BEIDOU·2025-03-09 05:18

深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计

明远智睿SSD2351核心板基于SigmaStarSSD2351芯片打造，专为高可靠性工业场景设计，其硬件配置与接口能力充分满足复杂环境下的多模态数据处理需求。芯片技术细节：视频处理能力：IVE引擎支持高斯滤波、膨胀/腐蚀等图像预处理；IPU支持人脸识别、运动检测及Transformer网络推理；显示接口支持MIPIDSI2560x1600@60fps，适配工业HMI大屏。音频处理：3通道ADC（

明远智睿嵌入式方案商·2025-03-09 05:16

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

TypeScript 学习笔记（十五）：TypeScript 与数据库的深度结合

TypeScript学习笔记（十五）：TypeScript与数据库的深度结合1.引言在前几篇学习笔记中，我们探讨了TypeScript的基础知识、前后端框架的结合应用、测试与调试技巧、性能优化、前端架构设计以及

Evaporator Core·2025-03-09 03:30

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

GAN开山之作--Generative Adversarial Nets

有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译，主要是写笔者对这篇论文的见解思考，其中难免会有错的地方，欢迎讨论

星空彡·2025-03-09 02:50

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）

大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）系列文章目录第一篇：大数据运维概述与核心技能体系第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇：分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇

emmm形成中·2025-03-09 01:19

第八期：考研英语词汇轻松记：词根词缀巧突破，高效记忆有妙招（第二篇）

二、核心词根词缀深度解析：轻松记忆有方法（一）Cat/CAS/CAD：掉落、降临——事故

爆爆凯·2025-03-09 01:39

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

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