深度+机器学习第9页

2025年Python领域最新国际动态与技术趋势解析（截至2025年2月）

一、AI与Python的深度融合：从模型部署到开发工具OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI近期推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出，尤其在Python生态中，开发者可通过

虫洞没有虫·2025-02-11 08:57

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习：开启智能时代的钥匙在当今数字化时代，深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

强化学习关键技术：重要性采样深度剖析

目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize）（四）与真实值对比（如果已知）四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析（一）机器人路径规划（二）游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略

进一步有进一步的欢喜·2025-02-11 08:21

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

Ada语言的人工智能

这一领域涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面，而在这些技术的背后，一种历史悠久且极具实用性的编程语言——Ada，正逐渐引起人们的关注。

赵旖琅·2025-02-11 07:45

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

高斯小哥·2025-02-11 07:14

2025年智慧城市解决方案下载：AI-超脑中台，体系架构整体设计

2025年，随着人工智能、物联网、大数据等新兴技术的深度融合，智慧城市解决方案正迈向更高层次的智能化和协同化阶段。其中，AI-超脑中台作为核心架构的一部分，为城市智能化运行提供了强大支撑。

百家方案·2025-02-11 06:09

找树左下角的值

本文参考代码随想录给定一棵树，找树最下排最左边的值递归法遇到叶子结点时，统计最大深度，且递归过程中依然需要回溯classSolution{public:intmaxDepth=INT_MIN;intresult

六毛的毛·2025-02-11 06:37

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

引言（1）简介：什么是深度神经网络？

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

【LInux】管道详解

JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录前言️‍1.进程间通信目的️‍2.管道️‍3.匿名管道3.1示例代码3.2用fork来共享管道原理3.3站在文件描述符角度-深度理解管道

JhonKI·2025-02-11 05:03

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

深度学习赋能 DeepSeek：搜索引擎优化的创新征程

随着人工智能浪潮兴起，深度学习技术为搜索引擎优化带来全新变革。本文以DeepSeek这款AI驱动的搜索引擎为例，深入探究深度学习如何重塑搜索体验，提升搜索的质量与效率。

power-辰南·2025-02-11 04:57

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，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AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉

Long_poem·2025-02-11 03:15

开启AI视觉推理新篇章：阿里云通义千问QVQ-72B-Preview模型深度解析

近年来，人工智能领域取得了显著进展，其中多模态推理模型的兴起尤为引人注目。这些模型能够理解和处理多种类型的信息，例如文本、图像和视频，从而实现更高级别的智能。而AI代码生成器等工具的出现，也为开发者提供了更加便捷的开发途径。今天，我们将深入探讨阿里云通义千问最新发布的开源多模态推理模型QVQ-72B-Preview，分析其优缺点，并展望其未来发展方向。QVQ模型：视觉推理能力的飞跃QVQ-72B-

·2025-02-11 03:57

基于PaddleX的机器学习开发指南

基于PaddleX的机器学习开发指南目录安装与初始化图像分类模块目标检测模块视频分割模块其他模块模型选择与配置一、安装与初始化为了使用PaddleX进行机器学习开发，请按照以下步骤安装所需依赖项：步骤1

大霸王龙·2025-02-11 03:45

react和vue的diff算法的差别

深度优先遍历：React采用深度优先遍历的方式，从根节点开始逐层比较。这种方式有助于尽早发现差异并进行更新。Key优化：React使用key属性来标识列表中的每个节点。

迷途小码农零零发·2025-02-11 03:44

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示）

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）BERT是什么？BERT是Google在2018年推出的NLP（自然语言处理）模型，全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（双向编码器表示）。BERT采用Transformer结构，并使用双向（Bidirectiona

IT古董·2025-02-11 02:06

土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展

近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。

zhubeibei168·2025-02-11 01:33

《大语言模型：原理与工程实践》书籍推荐及详细说明

随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术的进步，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已成为自然语言处理领域的研究热点。

大模型入门教程·2025-02-11 01:57

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案

以下是一个完整的实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案，涵盖深度学习模型研发、教室场景适应性分析、系统架构设计、前端展示、后端服务以及测试评估等方面，使用Python语言完成。

max500600·2025-02-11 00:21

1500V电池储能参考设计深度解析

电池管理单元（BMU）作用：BMU（BatteryManagementUnit）是电池管理系统的核心单元，承担着对整个电池组的全面监控和控制责任。在电动汽车或能源储存系统中，BMU的设计至关重要，它不仅确保电池的正常充电和放电，还能实时评估电池的健康状况，优化能量使用效率，并提供保护功能，防止过充、过放、过热等危险情况。BMU的主要作用是：电池健康监控：实时监控电池的状态（如电压、温度、SOC（荷

空间机器人·2025-02-10 23:15

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

使用Dify搭建DeepSeek本地知识库

DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。

龙域S·2025-02-10 22:39

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

咱们一起学C++第一百一十五篇：之const在聚合与C++ C语言中的差异

咱们一起学C++第一百一十五篇：之const在聚合与C++C语言中的差异一、写作初衷在C++的学习旅程中，我们携手共进，不断探索这门语言的深度与广度。

一杯年华@编程空间·2025-02-10 22:04

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

逐笔成交逐笔委托Level2高频数据下载和分析：20241230

它既适合资深交易者探究主力动向，也便于人工智能领域进行深度学

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

Firefox无法隐藏标题栏

深度Linux安装火狐,Linux(deepin)下隐藏Firefox标题栏-CSDN博客需要在desktop的exec中增加环境变量：Exec=envMOZ_GTK_TITLEBAR_DECORATION

海天鹰·2025-02-10 21:27

mq 查看队列深度_千亿级金融场景下，基于Pulsar的云原生消息队列有怎样的表现？...

导语|云原生场景，多语言、多种协议兼容，任意多的消息Topic、任意多的消费者，性能的按需快速扩展成为消息队列基本的要求。本文是对腾讯TEG技术委员会专家工程师刘德志老师在云+社区沙龙online的分享整理，介绍基于ApachePulsar的新一代存储计算分离设计的消息队列TDMQ，希望与大家一同交流。点击视频查看完整直播回放一、金融级别云原生消息队列功能需求1.腾讯计费背景介绍腾讯计费是孵化于支

橘子今天吃饭了没·2025-02-10 20:26

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】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整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

DeepSeek-VL2 、 qwen2.5 vl 技术选型比较

在视觉-语言（Vision-Language,VL）多模态模型领域，DeepSeek-VL2（深度求索）和Qwen2.5-VL（阿里云通义千问）均是国内领先的技术方案。

天机️灵韵·2025-02-10 18:42

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现

3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio

AI_Younger_Man·2025-02-10 17:36

leetcode_深度搜索和广度搜索 100. 相同的树

100.相同的树给你两棵二叉树的根节点p和q，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两棵树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。思路:(递归法)返回True的情况:两棵树都为空两棵树相同返回False的情况:两棵树不为空但节点分布不同或节点值不同不相同两棵树有一个为空注:先判断是否为空,再判断节点值是否相同-#Definitionforabinarytreenode.#clas

MiyamiKK57·2025-02-10 17:33

构建深受用户喜爱的智能CRM系统

一个优秀的智能CRM系统，不仅要功能强大，更要以用户为中心，深度洞察并满足用户的多样需求，从而打造出令用户真正挚爱的产品。以下将从几个关键方面探讨如何打造这样一款智能CRM系统。

迈富时营销与销售解决方案·2025-02-10 17:02

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可

weixin_39862899·2025-02-10 17:27

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

Apache Commons Lang学习大纲

CommonsLang的优势版本特性对比（重点关注3.x版本）环境搭建Maven/Gradle依赖配置手工导入Jar包方法IDE中源码关联技巧第二阶段：核心模块精讲（3周）字符串处理专家StringUtils深度解析空值安全处理

不听话的小耳朵·2025-02-10 15:48

Vue 3.4 深度评测：全新 defineModel 解决了哪些痛点？

这个特性旨在解决一些在组件开发过程中常见的痛点问题，让我们一起来深度评测一下它到底解决了哪些痛点。

码上前端·2025-02-10 15:17

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

开启对话式智能分析新纪元——Wyn商业智能 BI 携手Deepseek 驱动数据分析变革

2月18号，Wyn商业智能V8.0Update1版本将重磅推出对话式智能分析，集成DeepseekR1大模型，通过AI技术的深度融合，致力于打造"会思考的BI系统"，让数据价值触手可及，助力企业实现从数据洞察到决策执行的敏捷闭环

·2025-02-10 14:34

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