深度估计论文笔记第2页

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

证据倾向于认为，Dify更通用，适合广泛的AI应用开发；RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎；FastGPT强调视觉工作流，适合构建知识库和问答系统。

释迦呼呼·2025-03-13 15:18

# 2025年前端开发趋势：全栈化、AI化与跨端融合

本文深度分析2025年前端开发的技术趋势、岗位变革和能力要求，助你提前布局职业发展。

沈大大520·2025-03-13 14:14

C++设计模式-中介者模式：从基本介绍，内部原理、应用场景、使用方法，常见问题和解决方案进行深度解析

一、基本介绍：对象世界的"通信指挥官"1.1模式定义与价值中介者模式（MediatorPattern）是一种行为型设计模式，其核心思想是通过中介对象封装一组对象的交互规则，使各对象不再显式相互引用。如同现实中的机场塔台调度飞机起降，该模式将原本复杂的网状通信结构转化为星型结构，很大程度上降低了对象的耦合度。1.2模式演进历程从早期GUI事件处理到现代微服务架构，中介者模式始终扮演着关键角色。在Qt

牵牛老人·2025-03-13 13:10

从公布的11批其他算法类别分析

2025年3月12日，国家网信办分别发布了深度合成算法及互联网信息服务算法备案信息（其他类别算法）的公告，其中深度合成算法3月份批次通过共计395款，其他算法种类通过45款。

老赵聊算法、大模型备案·2025-03-13 13:40

【JVM实践】（6）full gc分析与实战

FullGC全解析教程，涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例：FullGC终极指南：深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8

xiyubaby.17·2025-03-13 13:40

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积

格图素书·2025-03-13 13:08

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生：2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

springboot Actuator 介绍

SpringBootActuator深度解析与实战指南一、开篇导言SpringBootActuator是SpringBoot生态中用于实现应用监控与管理的关键模块，为生产级应用提供了开箱即用的运维能力。

stayhungerstayflush·2025-03-13 12:57

回流（Reflow）与重绘（Repaint）：原理、性能影响与优化策略

下面我们将结合代码深度分析回流和重绘。1.回流和重绘的基本概念1.1回流（Reflow）回流是指浏览器计算页面布局的过程。

冬冬小圆帽·2025-03-13 11:55

Webpack 优化深度解析：从构建性能到输出优化的全面指南

Webpack是一个强大的模块打包工具，广泛应用于现代前端开发中。随着项目规模的增大，Webpack的构建速度和输出文件的优化变得尤为重要。1.Webpack优化的核心目标Webpack优化的主要目标包括：减少构建时间：加快开发环境的构建速度，提升开发体验。减小输出文件体积：减少生产环境的资源体积，提升页面加载性能。提升缓存利用率：通过合理的文件哈希和代码分割，提升资源的缓存命中率。提高代码质量：

冬冬小圆帽·2025-03-13 11:55

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

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·2025-03-13 11:22

ChromeOS 134 版本更新

Web应用（IsolatedWebApps）从ChromeOS134开始，自助终端（Kiosk）模式支持隔离Web应用（IsolatedWebApps，IWA），提供更安全、更强大的应用解决方案，并可深度集成系统功能

·2025-03-13 11:40

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=

yuweififi·2025-03-13 11:49

【后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践】

后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践引言：后疫情时代的技术演进趋势在后疫情时代，全球数字化转型加速推进，Gartner最新报告显示：到2025年，70%的新应用将部署在云原生架构上。

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 11:18

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-13 09:36

Python 字节码深度历险：dis 模块揭秘与性能优化实战

Python字节码深度历险：dis模块揭秘与性能优化实战引言大家好，我是[您的名字]，一位在Python领域深耕多年的软件专家。

清水白石008·2025-03-13 09:00

计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）

随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常

喵了个AI·2025-03-13 08:24

华为HCIE到底有多难？

首先，从知识体系的广度和深度来看华为HCIE难度。华为HCIE涵盖的知识面极为广泛，以数据通信方向为例，它不仅要求考生对传

新盟IT教育·2025-03-13 07:50

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

【过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析】

过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析一、神经生化机制：压力激素的认知锁链皮质醇风暴的神经毒性持续高压下，下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）过度激活，导致皮质醇浓度突破临界阈值（>20μg

调皮的芋头·2025-03-13 06:13

Webpack Loader 与 Plugin 实现原理深度解析

二、Loader实现原理深度剖析

斯~内克·2025-03-13 06:40

使用HBuilderX高效开发微信小程序全流程指南

1.2深度集成的小程序开发支持内置微信小程序语法提示和代码块实时预览与真机调试功能自动处理路径别名和文件引用支持条件编译实现

斯~内克·2025-03-13 06:10

前端 CDN 深度解析：从加速优化到工程化实践

一、前端CDN的核心价值与挑战1.1现代前端资源的分发困境资源体积爆炸：主流框架生产包平均大小突破2MB全球化访问需求：跨国访问延迟差异可达500ms以上版本管理复杂度：多环境部署导致的缓存污染问题安全防护压力：XSS、资源劫持等攻击频发1.2前端CDN的技术指标指标传统方案CDN优化后提升幅度首屏加载时间3.8s1.2s68%资源下载速度12MB/s85MB/s608%缓存命中率65%98%51

斯~内克·2025-03-13 05:39

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

前端开发简历优化指南，DeepSeek助您前端简历秒变高分！

简历格式与排版（一）简洁至上（二）字体与字号的选择（三）文字间距与对齐（四）使用分段与列表二、内容优化（一）个人信息（二）教育背景（三）工作经历（四）专业技能（五）项目经验（六）自我评价（七）技术亮点深度挖掘

大模型大数据攻城狮·2025-03-13 05:07

网络安全之防御保护8 - 11 天笔记

一、内容安全1、攻击可能只是一个点，防御需要全方面进行2、IAE引擎3、DFI和DPI技术---深度检测技术深度行为检测技术分为：深度包检测技术(DPI)、深度流检测技术(DFI)DPI---深度包检测技术

温柔小胖·2025-03-13 05:06

深度解析volatile—底层实现

我们都知道，Java关键字volatile的作用1、内存可见性2、禁止指令重排序可见性是指，在多线程环境，共享变量的操作对于每个线程来说，都是内存可见的，也就是每个线程获取的volatile变量都是最新值；并且每个线程对volatile变量的修改，都直接刷新到主存。下面重点介绍指令重排序。为什么要指令重排序？为了提高程序执行的性能，编译器和执行器(处理器)通常会对指令做一些优化(重排序)1、编译器

ljheee·2025-03-13 04:29

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

2.4 基于Vitest的单元测试基础设施搭建

基础设施架构设计整体架构图3.环境配置全流程3.1基础环境搭建3.2配置文件`vitest.config.ts`3.3测试环境初始化4.测试用例编写规范4.1基础测试示例4.2Vue组件测试4.3异步逻辑测试5.Mock策略深度优化

北辰alk·2025-03-13 04:55

iOS 18 系统功能解析目录

安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分：人工智能与机器学习的深度整合

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

Vue响应式数组方法深度解析

文章目录一、Vue数组响应式核心机制1.原生JavaScript数组的局限性2.Vue的解决方案二、Vue封装的七大数组方法1.方法列表与功能说明2.方法拦截器实现原理三、视图更新触发全流程1.依赖收集流程2.更新触发流程四、源码级实现分析1.原型链覆盖实现2.新增元素响应式处理五、特殊场景处理方案1.索引直接修改问题2.长度修改处理3.过滤数组处理六、Vue3的响应式数组优化1.Proxy实现机

北辰alk·2025-03-13 02:44

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

ThinkPHP6中间件深度解析：原理、流程与实战指南

一、中间件的核心价值在Web开发中，中间件是处理HTTP请求/响应的重要机制。ThinkPHP6通过中间件实现了：解耦处理逻辑：将非业务代码（如鉴权、日志）从控制器中剥离灵活组合：按需为不同路由配置不同处理流程双向处理：支持请求到达前和响应返回前的双向处理统一管理：集中处理通用逻辑，提升代码复用性二、核心原理剖析1.管道模式（Pipeline）ThinkPHP6中间件基于经典管道模式实现，请求像水

·2025-03-13 02:57

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个python版本，然后你conda版本的python位置在那里找到后替换调/usr/bin/python：查看本机中的python版本位置都有那些which-apython3catkin_m

智慧愚行·2025-03-13 01:06

智慧农业平台与 DeepSeek 大模型的深度融合

在数字化浪潮席卷全球的今天，农业领域正迎来一场深刻的变革。智慧农业，作为农业现代化的重要发展方向，正借助人工智能、大数据等前沿技术，实现从传统到现代的跨越。本文将为您详细介绍智慧农业领域的新趋势，以及智慧农业平台如何携手DeepSeek大模型，赋能农业数字化转型，引领农业迈向新时代。智慧农业的新趋势：拥抱DeepSeek大模型智慧农业的发展离不开技术创新的推动。近期，DeepSeek大模型在农业领

jingwang-cs·2025-03-13 01:05

【从零开始学习JAVA 】This关键字详解

前言：相信大家在进入JAVA面向对象编程篇章以后，多多少少都见过This关键字，而他的指向很多人总是傻傻搞不清楚，今天我们将从This指针的本质出发，深度剖析This关键字的指向规则。

Cools0613·2025-03-13 00:01

【算法】C++深度优先搜索（DFS）全解析

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由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✨文章目录️‍一、DFS的基础概念️‍二、DFS的实现方式![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/438eeca6ac484931aa08b1acb541

JhonKI·2025-03-13 00:31

### Android核心系统服务深度解析（AMS/ATMS/WMS/DMS）

------####**一、AMS（ActivityManagerService）****职责**：管理应用生命周期、进程调度、四大组件（Activity/Service/Broadcast/ContentProvider）协调、权限控制、内存管理等。---#####**1.源码路径**-**核心类**：-`frameworks/base/services/core/java/com/androi

凤翎鹤冢·2025-03-13 00:27

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