深度估计

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
wlz249·2025-03-18 16:28

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

C#学习笔记（3）： 调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。
playerofIE·2025-03-18 15:50

DeepSeek重构产业生态：餐饮、金融与短视频的智能跃迁

引言：智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下，DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者，正以其强大的算法能力和多模态交互特性，深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。
放逐者-保持本心，方可放逐·2025-03-18 15:19

【认知框架重构】

以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入
调皮的芋头·2025-03-18 15:18

Ansible自动化运维工具深度研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源1.3报告结构二、Ansible基础概述2.1Ansible简介2.2发展历程2.3架构与工作原理2.4特点优势三、Ansible安装与配置3.1安装环境准备3.2安装步骤详解3.3配置文件解读3.4密钥对配置与免密登录设置四、Ansible核心功能与模块4.1命令行模块使用4.2Playbook详解4.3常用模块分析4.4模块扩展与自定义五
萧十一郎@·2025-03-18 15:17

YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。
码上有潜·2025-03-18 14:46

东隆科技携手PRIMES成立中国校准实验室，开启激光诊断高精度新时代

这一重要合作标志着东隆科技在本地化服务领域的优势与PRIMES在激光光束诊断领域的顶尖技术深度融合，旨在为中国客户提供更快速、更高精度的服务以及本地化的技术支持。
东隆科技·2025-03-18 14:13

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型
这个懒人·2025-03-18 14:12

2024年运维最新【Linux】基础IO —— 缓冲区深度剖析_linux io 缓冲区大小(2)，2024年最新张口就来

最全的Linux教程，Linux从入门到精通======================linux从入门到精通(第2版)Linux系统移植Linux驱动开发入门与实战LINUX系统移植第2版Linux开源网络全栈详解从DPDK到OpenFlow第一份《Linux从入门到精通》466页====================内容简介====本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linu
JavaScript高级·2025-03-18 13:08

GitHub Copilot两期连看：开发流程全览及 Copilot 在 SQL 开发中的妙用

今天，我们迎来了第五期和第六期课程，这将是两场不容错过的技术盛宴，深度探索Copilot在更多复杂场景、特定角色工作流中的卓越应用，准备好与我们一同深入挖掘其中的奥秘了吗？GitHu
·2025-03-18 13:28

BioDeepAV：一个多模态基准数据集，包含超过1600个深度伪造视频，用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。

2024-11-29,由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集，它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力，这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。
·2025-03-18 13:27

智能家居与互联网：技术演进、生态重构与未来图景

——2025年智能家居产业发展全景透视引言：从“连接”到“智能”的跨越智能家居的进化史，本质上是互联网技术与家居场景深度融合的历史。
·2025-03-18 13:51

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。
2401_85761003·2025-03-18 12:29

嵌入式硬件篇---龙芯UART通信

宏定义与全局变量龙芯特性3.主函数流程关键点4.UART发送函数龙芯实现5.串口配置函数（set_port）龙芯注意事项6.GPIO控制函数龙芯GPIO特性7.PWM控制函数龙芯PWM实现二、龙芯UART深度解析
Ronin-Lotus·2025-03-18 12:29

天地图WMTS GetTile（地图API）请求参数深度解析

以下针对天地图API影像底图瓦片请求URL进行逐项参数拆解，结合OGCWMTS1.0.0标准与天地图技术规范进行专业解读：http://t0.tianditu.gov.cn/img_w/wmts?SERVICE=WMTS&REQUEST=GetTile&VERSION=1.0.0&LAYER=img&STYLE=default&TILEMATRIXSET=w&FORMAT=tiles&TILEMA
喆星时瑜·2025-03-18 12:58

软件性能测试深度解析（进阶篇）：JMeter高阶应用与性能工程体系构建

六、JMeter内核机制深度剖析6.1JMeter架构设计原理JMeter采用模块化架构设计，核心模块包括：测试计划（TestPlan）：测试逻辑的容器，所有组件在此组织。
追寻向上·2025-03-18 12:24

HarmonyOS Next深度解析：从技术架构到实践应用

HarmonyOSNext作为华为最新一代的分布式操作系统，不仅在技术架构上进行了全面的革新，还在实际应用场景中展现了强大的潜力。对于有一定开发基础的开发者来说，深入理解HarmonyOSNext的技术细节和实际应用方法，是掌握鸿蒙开发的关键。本文将从技术架构、最新技术分析以及开发实践三个方面，详细解析HarmonyOSNext的核心技术和应用场景，帮助开发者快速上手并高效开发。一、Harmony
披光人·2025-03-18 11:49

《票多多元宇宙：科技与娱乐的融合，开启精彩生活新纪元》

《票多多元宇宙：科技与娱乐的融合，开启精彩生活新纪元》票多多元宇宙，作为虚拟现实技术与娱乐产业理念的深度融合，正以其独特的优势，为我们的生活带来了一系列显著的好处。
wen1.·2025-03-18 10:07

《京晨阳元宇宙：科技与生活的融合，开启智能生活新纪元》

《京晨阳元宇宙：科技与生活的融合，开启智能生活新纪元》京晨阳元宇宙，作为虚拟现实技术与生活服务理念的深度融合，正以其独特的优势，为我们的生活带来了一系列显著的好处。
wen1.·2025-03-18 10:07

（Kotlin）BaseActivity 和 BaseFragment 的现代化架构：ViewBinding 与 ViewModel 的深度整合

BaseActivity和BaseFragment实现，集成了ViewBinding，并增加了对Lifecycle和ViewModel的支持，同时进一步简化了代码结构，使其更易用、更灵活。1.启用ViewBinding在build.gradle中启用ViewBinding：android{...viewBinding{isEnabled=true}}2.BaseActivityimportandr
tangweiguo03051987·2025-03-18 10:35

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。
爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

麦萌：《我们曾经有过家》深度解析 | 被至亲背刺后，首富如何用“系统性重构”逆风翻盘？

剧情全解析：从“隐忍架构”到“复仇算法”的史诗级崩盘与逆袭1.系统初始化：首富的“降权模式”安城首富高志强为守护妻子李梦露的“平凡人生”，主动剥离财富与地位，化身能源厂普通职员。这一行为如同将分布式系统的核心节点降级为边缘服务——他默默为妻子铺路，助其从基层员工晋升至副厂长，甚至计划将能源厂最高控制权（厂长职位）移交给她。2.致命漏洞：情感协议的全面违约在权力交接的关键时刻（相当于系统升级前夜），
短剧萌·2025-03-18 08:15

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

Direct3D12视频编码在Windows11（WDDM3.0）之前，DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口（API和DDI），以支持多个视频应用程序的GPU加速，包括视频解码、视频处理和运动估计
程序员王马·2025-03-18 07:38

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

MANUS技术架构与竞品对比深度解析一、技术架构图与核心模块对比根据资料中提到的多代理架构，Manus的技术架构可概括为“三层智能体协同+虚拟机沙盒”的闭环系统。
爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

Manus：全球首款通用AI Agent的技术解析与未来展望

从处理15份简历的高效筛选，到跨国购房的智能决策；从股票趋势的深度分析，到个性化旅行手册的自动生成，Manus展现出超越传统工具的“类人思维”能力，标志着AI从被动响应向主动执行
努力改掉拖延症的小白·2025-03-18 07:36

**探索高效流程管理：Django-LB-WorkFlow深度揭秘**

探索高效流程管理：Django-LB-WorkFlow深度揭秘django-lb-workflowReusableworkflowlibraryforDjango项目地址:https://gitcode.com
平樱玫Duncan·2025-03-18 06:59

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

策略模式（Strategy Pattern）深度解析教程

一、模式定义策略模式属于行为型设计模式，通过定义算法族并将其封装为独立的策略类，使得算法可以动态切换且与使用它的客户端解耦。该模式通过组合替代继承，符合开闭原则（对扩展开放，对修改关闭）。二、核心角色Strategy（策略接口）定义所有支持的算法的公共接口ConcreteStrategy（具体策略）实现策略接口的具体算法Context（上下文）持有策略引用，提供修改策略的方法将客户端请求委托给当前
·2025-03-18 05:40

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

WinNAS：构建人机平等的数据社交平台，开启智能交互未来

WinNAS以其独特的IM（即时通讯）聊天系统，正在构建一个人机平等的数据社交平台，为用户提供更智能、更便捷的数据管理体验，同时为未来与AI的深度对接铺平道路。
DeepSeek+NAS·2025-03-18 02:00

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。
zhz5214·2025-03-18 02:57

【go】Go语言设计模式：函数与方法的权衡

Go语言设计模式：函数与方法的权衡这个问题很有深度。Go语言的设计模式确实与传统面向对象语言不同，但并不完全是"围绕函数展开"，而是展现出一种函数和方法混合使用的平衡风格。
还没入门的大菜狗·2025-03-18 01:17

java面试合集

《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
云端源想·2025-03-18 01:47

【芯片验证】面试题·对深度为60的数组进行复杂约束的技巧

朋友发给我的芯片验证笔试题，觉得很有意思，和大家分享一下。面试题目classA中一个长度为60的随机数组randintarr[60]，如何写约束使得：1.每个元素的值都在(0,100]之间，且互不相等；2.最少有三个元素满足勾股数要求，比如数组中包含3,4,5三个点；请以解约束最快的角度，完成classA的简单代码示意。解题思路原始代码其实就是这样嘛：classA;randintarr[60];c
尼德兰的喵·2025-03-18 01:46

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托
·2025-03-18 00:02

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Biobank genetic data探析（三）

GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到），以及样本质量控制的信息（下游分析中估计是必用了
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

Leetcode32 最长有效括号深度解析

问题描述找出字符串s中最长的有效括号子串的长度。核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。转移方程：if(s.charAt(i-1)=='('){dp[i]=dp[i-2]+2;//前i-2个字符的有效长度+
八股文领域大手子·2025-03-17 23:03
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