深度信念网络构建思想

大奖七连击，时序数据库TDengine 2025 开年 C 位出道！

从技术媒体到开源基金会从新能源到AI榜单元旦前这俩月TDengine奖杯收到手软这些奖项不仅是权威机构对TDengine的高度认可更是对时序数据库技术在各领域深度应用的肯定接下来我们揭开这些奖项的庐山真面目带各位小伙伴一睹为快
涛思数据（TDengine）·2025-01-17 21:13

广东粤万润与时序数据库TDengine携手打造智慧酒店新未来：数据驱动智能化转型

在这一背景下，广东粤万润科技股份有限公司作为智慧生活领域的佼佼者，积极探索数据技术的深度应用，以应对
涛思数据（TDengine）·2025-01-17 21:43

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的模型展现出动态特性，这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。
·2025-01-17 20:51

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。
·2025-01-17 20:18

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存
·2025-01-17 20:15

供应链管理新境界：SCM如何促进信息共享与高效合作

一、SCM是什么SCM，全称SupplyChainManagement，即供应链管理，是一种集成化的管理思想和方法，它执行供应链中从供应商到最终用户的物流的计划和控制等职能。
·2025-01-17 20:14

Web3 赋能元宇宙项目：打破现实与虚拟的边界藩篱

元宇宙代表着一个全新的虚拟世界，其中不仅仅是娱乐和游戏，更涉及到社交、工作、教育等多方面的深度融合。然而，要实现一个与现实世界无缝连接、体验丰富的元宇宙，技术的赋能尤为重要。
Roun3·2025-01-17 20:01

Web3 与区块链融合：打造去中心化应用的创新路径

它不仅仅是区块链技术的延伸，更是一个去中心化的互联网生态系统，通过智能合约、去中心化应用（DApps）和区块链的深度融合，开启了去中心化时代的大门。
Roun3·2025-01-17 20:01

特殊数据类型的深度分析：JSON、数组和 HSTORE 的实用价值

title:特殊数据类型的深度分析：JSON、数组和HSTORE的实用价值date:2025/1/4updated:2025/1/4author:cmdragonexcerpt:随着数据管理需求的多样化
·2025-01-17 20:13

Kubernetes 为什么减少对 Docker 的依赖：容器运行时演进背后的技术考量

引言容器技术的发展离不开Docker和Kubernetes的深度合作。Docker推动了容器化技术的普及，而Kubernetes则为大规模容器编排和自动化管理提供了强有力的支持。
·2025-01-17 20:09

云计算技术深度解析与代码实践

云计算技术深度解析与代码实践引言云计算作为近年来兴起的革命性IT服务模式，正在全球范围内迅速普及。它通过网络将软硬件资源整合成一个高效的分布式系统，实现了数据的可靠存储和高效处理。
我的运维人生·2025-01-17 19:27

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。
专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

2025-1-15-十大经典排序算法 C++与python

基数排序十大经典排序算法十大经典排序算法可以分为比较排序和非比较排序:前者包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序;后者包括计数排序、桶排序、基数排序;下面将详细介绍这些算法：比较排序1.冒泡排序基本思想
汤姆和佩琦·2025-01-17 16:32

深度学习YOLOv3压双黄线期末项目

一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能
yzx991013·2025-01-17 16:59

“大数据+技校”：VR虚拟仿真实训室的发展前景

一、大数据与技校教育的深度融合大数据技术的应用为技校教育带来了前所未有的机遇。
武汉唯众智创·2025-01-17 16:27

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。
KeyPan·2025-01-17 15:23

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

与标准的二维卷积（处理图像）不同，3D卷积在三个维度（通常是深度、高度和宽度）上操作。在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”：电子电气架构详解与选型指南

在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。
学步_技术·2025-01-17 15:19

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析

【深度强化学习】DQN：深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络（DoubleDQN）竞争深度Q网络（DuelingDQN）优先级经验回放
视觉萌新、·2025-01-17 15:17

系统农场商城区块链：农业与商业的技术革新

系统农场商城区块链便是在这样的背景下应运而生，它将区块链技术深度融入农业生产与商业运营之中，为农业产业链的发展注入了新的活力。
·2025-01-17 15:46

后端架构师技术图谱

红黑树B-，B+，B*树LSM树BitSet常用算法排序、查找算法选择排序冒泡排序插入排序快速排序归并排序希尔排序堆排序计数排序桶排序基数排序二分查找Java中的排序工具布隆过滤器字符串比较KMP算法深度优先
dreamcasher·2025-01-17 15:45

如何解决MySQL 的深度分页问题？

前言在构建高性能、可扩展的Web应用程序时，数据库查询性能往往是影响整体系统响应速度的关键因素之一。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。本文将深入探讨MySQL中LIMIT...OFFSET...语法带来的性能挑战，并介绍一种更高效的解决方案——游标分页方法（CursorPagination）。背景介绍假设我们有一个包含500万条记录的表my_table
·2025-01-17 15:43

百万架构师第五课：设计模式：深度分析代理模式

代理模式作用：AOP实现拦截器中介黄牛媒婆解耦专人做专事自己不想做，又不得不做的事增强代理：静态代理动态代理角色代理角色被代理的角色（目标对象）由被代理的角色来做最终的决定代理角色通常来说会持有被代理角色对象引用（以便于代理角色完成工作之前或者之后能够找到被代理的对象，能够通知被代理对象）静态代理动态代理的区别：静态代理：在代理之前所有的东西都是已知的（人工）动态代理：在代理之前，所有的东西都是未
·2025-01-17 14:11

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）
云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

AI技术通过深度学习算法，在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例
·2025-01-17 14:07

ZooKeeper 核心概念与机制深度解析

1.ZooKeeper负载均衡和Nginx负载均衡有什么区别？ZooKeeper和Nginx是两种不同的技术，它们用于解决不同类型的负载均衡问题。Nginx负载均衡：Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，它也可以作为TCP/UDP代理服务器。在负载均衡方面，Nginx主要用于七层（应用层）HTTP请求的负载均衡。它可以将客户端请求分发到多个后端服务器，以确保没有单一服务器承受过多的流量
guihong004·2025-01-17 14:13

图文详解两种算法：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）

图文详解两种算法：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）阅读本文前，请确保你已经掌握了递归、栈和队列的基本知识，如想掌握搜索的代码实现，请确保你能够用代码实现栈和队列的基本操作。
WANGHAOXIN364·2025-01-17 14:11

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型
IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用
Undoom·2025-01-17 13:03

什么是工业4.0？

一、工业4.0的定义工业4.0，也被称为第四次工业革命，是信息技术与制造业深度融合的产物。它起源于2011年德国提出的高科技战略项目，旨在通过计算
lynn-fish·2025-01-17 12:26

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件

【C#深度学习之路】如何使用C#读取pickle类型的大模型文件背景Pickle文件的结构及读取思路读取方法以压缩文件的方式加载Pickle类型文件读取Header的内容读取tensor的权重值该方法的不足总结本文为原创文章
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov8模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理

【C#深度学习之路】如何使用C#实现Yolov11模型的训练和推理项目背景算法实现模型结构项目展望写在最后项目下载链接本文为原创文章，若需要转载，请注明出处。
来瓶霸王防脱发·2025-01-17 12:54

华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

一、题目描述有一种特殊的加密算法，明文为一段数字串，经过密码本查找转换，生成另一段密文数字串。规则如下明文为一段数字串由0-9组成密码本为数字0-9组成的二维数组需要按明文串的数字顺序在密码本里找到同样的数字串，密码本里的数字串是由相邻的单元格数字组成，上下和左右是相邻的，注意:对角线不相邻，同一个单元格的数字不能重复使用。每一位明文对应密文即为密码本中找到的单元格所在的行和列序号(序号从0开始)
哪 吒·2025-01-17 10:39

推荐文章：揭开贝壳网房价数据的神秘面纱 —— BeikeSpider 深度探索

推荐文章：揭开贝壳网房价数据的神秘面纱——BeikeSpider深度探索BeikeSpider贝壳网房价爬虫,基于Scrapy,采集北京上海广州深圳等21个中国主要城市的房价数据（小区,二手房），稳定可靠快速
郎纪洋·2025-01-17 10:07

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

一、引言在深度学习的璀璨星空中，AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。
池央·2025-01-17 09:30

Java编程思想学习笔记之内容介绍

从本文开始，逐步学习这本经典著作，在网上有不少人吐槽本书太老，但笔者认为技术可能过时，但思想可以管用很久，并且以早期版本入门可以获得一个更深入更全面的理解，如果读者看本专栏是为了入门Java那么相信还是很有益处的
java开发13264·2025-01-17 09:59

跟我一起学 Python 数据处理（三十九）：数据库世界的探秘之旅

一、关系型数据库深度解析关系型数据库如MySQL和PostgreSQL，对于具有复杂关联性的数据处理十分有效。就像一个庞
lilye66·2025-01-17 09:29

拯救者电脑安装Windows和Ubuntu双系统遇到黑屏或者花屏问题的解决方法，亲测有效

最近想在电脑上跑深度学习，有一定基础的都知道，ubuntu更适合gpu、apex以及其他加速的使用，如果在Windows上总是遇到各种各样的问题，所以我给电脑安装了双系统。
我爱猪肉炖粉条·2025-01-17 07:15

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型
荆州克莱·2025-01-17 07:12

C++并发编程之std::partial_sum的并行版本

基本思想是将输入范围划分为多个子范围，每个子范围由一个单独的线程处理，并在所有线程完成后进行合并。基本思想任务划分：将输入范围中的元素划分为多个子范围，每个子范围由一个线
捕鲸叉·2025-01-17 07:42

C++并发编程之std::for_each的并行版本

基本思想是将容器中的元素划分为若干块，每个块由一个单独的线程处理。基本思想任务划分：将容器中的元素划分成多个子范围（块），每个子范围由一个线程处理。
捕鲸叉·2025-01-17 07:12

C++ 并发编程之std::find的并发版本

基本思想是将容器中的元素划分为若干块，每个块由一个单独的线程处理，并使用原子变量来确保只有一个线程返回找到的结果。基本思想任务划分：将容器中的元素划分成多个子范围（块），每个子范围由一个线程处理。
捕鲸叉·2025-01-17 07:12

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

AI代理的分类体系与发展路径：从概念重构到基础设施升级

研究方向不明确：宽泛的定义使得研究人员难以聚焦具体问题，影响研究的深度和效率。应用
XianxinMao·2025-01-17 07:08
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