深度剪枝

【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-28 01:57

深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别

随着深度学习技术的不断发展，尤其是目标检测领域的进步，自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO

Q1744828575·2025-01-28 01:57

1Panel服务器运维管理面板

1Panel是一个现代化、开源的Linux服务器运维管理面板，类似于宝塔1产品优势¶快速建站：深度集成Wordpress和Halo，域名绑定、SSL证书配置等一键搞定；高效管理：通过Web端轻松管理Linux

安星辰·2025-01-28 00:52

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）

像污秽一样·2025-01-28 00:49

centos安装1Panel管理面板

高效管理：用户可以通过Web图形界面轻松管理Linux服务器，实现主机监控、文件管理、数据库管理、容器管理等功能；快速建站：深度集成开源建站软件WordPress和Halo，域名绑定、SSL证书配置等操作一键搞定

l1677516854·2025-01-28 00:18

操作流程详深度解析

NFC碰一碰发视频，是一种结合了NFC技术、短视频矩阵及AI智能算法的创新宣传方式。此方式旨在为商家提供一种高效且便捷的AI打卡手段，通过这种新型的互动体验，用户能够享受高效打卡新奇感受。商家需开通并登录碰一碰发视频服务后台，设置信息、创建短视频库、文案库、话题库、图片库等。一般像餐饮就建议拍摄门头、菜品、环境、员工工作场景等，并上传至素材库。具体流程包括前期准备和触发发布两部分：前期准备需要创建

hy14762_·2025-01-28 00:47

RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比

NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计，优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU（多用户共享显卡

张3蜂·2025-01-27 22:05

spring配合hibernate报错：sessionFactory or hibernate

错误原理深度解析SessionFactory是Hibernate的核心接口，负责创建Sessi

·2025-01-27 22:46

【TVM教程】为 Mobile GPU 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。

·2025-01-27 22:46

非凸科技招聘来啦！技术岗及非技术岗由你选！欢迎大家加入！

BlackRock等，以及多位来自腾讯、字节跳动的顶尖工程师；在职员工100+，投研和技术团队占总人数比例75%，多位成员是ACM/ICPCWorldFinal选手；公司司正基于Rust生态，结合机器学习、深度学习等新兴技术

·2025-01-27 22:14

备份与恢复管理系统深度解析及代码实践

备份与恢复管理系统深度解析及代码实践在现代数据驱动的世界中，数据备份与恢复管理系统的重要性不言而喻。

我的运维人生·2025-01-27 22:33

深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库

文章目录1RAG出现的背景2搭建过程2.1数据收集2.2数据处理2.2.1数据清洗与预处理2.2.2文本分块2.2.3微调数据格式统一2.3建立向量索引2.4大模型选择与微调3开源知识库项目3.1FastGPT3.2AnythingLLM3.3LangChain-Chatchat4商业化解决方案4.1百度智能云+千帆大模型知识库4.2阿里云PAI+向量检索5参考附录1RAG出现的背景自从2022年

皮皮冰燃·2025-01-27 21:31

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

Python magenta库：一款人工智能生成音乐与艺术的创新工具

Magenta是由Google推出的一个开源项目，它结合了深度学习与艺术创作，为开发者提供了一系列强大的工具，帮助他们创作音乐、绘画等艺术作品。

程序员喵哥·2025-01-27 21:27

Python&aconda系列：CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令

这里写目录标题一.深度学习环境配置：CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的

坦笑&&life·2025-01-27 20:54

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation

理想不闪火·2025-01-27 19:46

2024年度前端技术总结：React、JavaScript、Material UI与Tailwind的实战心得

目录一、React：从基础到进阶的深度探索二、JavaScript：掌握新特性，提升编码能力三、MaterialUI与Tailwind：设计与开发的完美结合四、技术项目实战：从理论到应用的转变五、总结与展望随着

Peter-Lu·2025-01-27 19:11

上海股权托管交易中心与启信宝达成合作，助力企业股权规范管理

近期，上海股权托管交易中心股份有限公司（以下简称“上海股交中心”）与上海生腾数据科技有限公司（以下简称“启信宝”）正式签署数据服务协议，双方将在企业信息公示与股权管理领域建立深度合作关系。

·2025-01-27 18:39

成为专业程序员路上用到的各种优秀资料、神器及框架

http://www.cnblogs.com/jasondan/p/6380597.html前言成为一名专业程序员的道路上，需要坚持练习、学习与积累，技术方面既要有一定的广度，更要有自己的深度。

lqijlyy·2025-01-27 17:04

三万字长文深度剖析-下

三万字长文深度剖析-上chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？

会写代码的孙悟空·2025-01-27 17:34

龙蜥社区落地开源生态发展合作倡议新进展，推出内核 kABI 和配置统一规范

为共同推动做强做优做大创新操作系统生态，积极响应由龙蜥（OpenAnolis）、开源欧拉（openEuler）、鸥栖（OpenCloudOS）、开放麒麟（openKylin）以及深度（deepin）五大操作系统开源社区联合发起的开源生态发展合作倡议

·2025-01-27 17:03

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比

深度解析HDMI的发展历程、主要构成及各代对比随着科技的不断进步，高清多媒体接口（HDMI）已经成为现代家庭娱乐系统中不可或缺的一部分。

wit_@·2025-01-27 17:02

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

2025三掌柜赠书活动第四期：AI原生应用开发提示工程原理与实战

AI原生应用不仅仅是传统应用的升级，而是从设计之初就深度整合了人工智能技术，以实现更智能、更高效的用户体验。提示工程（Prompt

三掌柜666·2025-01-27 14:10

亚马逊云科技 re:Invent 2024：从云计算到人工智能，“让理想发生”

本届大会以“Turnyourideasintoreality”（让理想发生）为主题，精心筹备了诸多场主题演讲，内容广泛涉及人工智能、数据分析、云计算等一系列关键技术领域，旨在深度剖析行业前沿动态，为从业者及科技爱好者呈上一场知识盛宴

·2025-01-27 13:00

【TVM 教程】线性和递归核

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-01-27 13:59

优化我们的程序（数据篇）：程序并行化

寻找无同步的并行性在前文介绍过数据的空间维度，我们知道外层循环如果迭代的是独立的维度，那么彼此互不影响，也就是说，独立的维度循环可以交换迭代深度。

skaiuijing·2025-01-27 13:59

JAVA设计模式：依赖倒转原则（DIP）在Spring框架中的实践体现

文章目录一、DIP原则深度解析1.1核心定义1.2现实比喻二、Spring中的DIP实现机制2.1传统实现vsSpring实现对比三、Spring中DIP的完整示例3.1领域模型定义3.2具体实现3.3

缘友一世·2025-01-27 11:51

基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。

一ge科研小菜鸡·2025-01-27 10:47

昆山中鹏物流公司运营规模与市场表现深度解析：仓储、运输与市场份额

本文地址：http://www.aiqimao.com/zhidao/detail?id=37942我持续留意物流领域的相关数据，昆山中鹏物流公司在这一领域内享有一定的知名度。这家公司的运营情况和市场表现等数据，对同业者和投资者来说，具有不少借鉴价值。接下来，我将从几个重要角度对这家公司进行剖析。公司规模昆山中鹏物流公司占地五万平方米，其中仓库面积三万平方米，足以存放众多货物。公司备有80余辆运输

2301_82086730·2025-01-27 09:12

一站式云原生支持，Alibaba Cloud Linux性能有多强？

在这样的背景下，AlibabaCloudLinux应运而生，作为一款由阿里云自主研发的Linux操作系统，它专为云计算环境进行了深度优化，为企业和开发者提供了一站式的云原生支持。

Anna_Tong·2025-01-27 08:01

Python爬虫：深度解析1688接口数据获取

引言在这个信息爆炸的时代，数据已成为最宝贵的资源之一。尤其是在电子商务领域，掌握实时数据意味着能够更快地响应市场变化，制定有效的商业策略。1688，作为中国最大的B2B电商平台，拥有海量的商家和商品数据。对于商家、市场分析师以及数据科学家来说，如何高效、合法地获取这些数据，成为了一个重要的课题。本文将带你深入了解如何使用Python爬虫技术，通过1688提供的接口，获取关键的电商数据。1688平台

不会玩技术的技术girl·2025-01-27 08:31

淘宝天猫 API 接口深度解析：商品详情与关键词搜索商品列表的使用方法及代码示例

在当今电商业务迅速发展的背景下，淘宝和天猫的API接口成为开发者和企业实现业务自动化的重要工具。本文将详细介绍如何使用淘宝天猫的商品详情API接口和关键词搜索商品API接口，帮助开发者更好地集成这些功能，从而提高业务效率，拓宽销售渠道，提升用户体验。商品详情API接口请文末联系我允许开发者通过调用API的方式，获取商品的详细信息，如标题、价格、图片、描述等。这些信息对于商品的展示、搜索、推荐等功能

技术猿18870278351·2025-01-27 08:30

深度解析：世界上最先进的响应式前端框架——Foundation Sites

1.引言在现代网页开发中，响应式设计已经成为必不可少的要求。无论是手机、平板，还是桌面设备，用户都期望能获得一致且流畅的浏览体验。为满足这种需求，开发者们纷纷寻求强大且灵活的前端框架。FoundationSites正是在这种背景下应运而生的，它被誉为世界上最先进的响应式前端框架之一，不仅为开发者提供了快速创建原型的能力，还能够生成适用于各种设备的生产级代码。2.FoundationSites的背景

小海的小窝·2025-01-27 08:30

《DeepSeek R1：开源大模型的破局者》

2025年1月20日晚，一家来自中国的人工智能初创公司——DeepSeek（深度求索），如同一颗耀眼的新星，划破了AI世界的夜空，发布了其最新推理模型DeepSeek-R1正式版。

空云风语·2025-01-27 08:59

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。

君君学姐·2025-01-27 08:29

为什么手机需要这么多摄像头

2.提高拍摄质量专用深度传感器：提升背景虚化效果（人像模式）

Channing Lewis·2025-01-27 07:22

python基于Django社区宠物管理系统的设计(源码+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学

qq_1406299528·2025-01-27 06:17

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题生产过程中的决策问题详细思路+matlab代码+python代码+论文范例

5号6号半价，会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖，想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生，容易获得省奖！

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:16

第八章：AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用

1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，GANs）是一种深度学习技术，由伊玛·古德姆（IanGoodfellow）于2014年提出。

AI天才研究院·2025-01-27 05:11

虹科分享 | 春节前波形诊断指南：为每一次相聚保驾护航

对于专业汽车维修技师而言，除了常规性的机油、滤芯、刹车系统、轮胎等检查，如何有效利用汽车示波器深度诊断车辆潜在问题？如何在确保旅途安全的同时，也帮助提升长途驾驶舒适性？让车主安心，更令车主信赖呢？

虹科Pico汽车示波器·2025-01-27 05:09

深度探索Semantic Kernel：为您的代码注入人工智能的灵魂

深度探索SemanticKernel：为您的代码注入人工智能的灵魂semantic-kernelIntegratecutting-edgeLLMtechnologyquicklyandeasilyintoyourapps

孙诗嘉Song-Thrush·2025-01-27 04:09

开发者实战 | OpenVINO™ 协同 Semantic Kernel：优化大模型应用性能新路径

点击蓝字关注我们,让开发变得更有趣作者：杨亦诚作为主要面向RAG任务方向的框架，SemanticKernel可以简化大模型应用开发过程，而在RAG任务中最常用的深度学习模型就是Embedding和Textcompletion

OpenVINO 中文社区·2025-01-27 04:08

LeetCode - 解题笔记 - 127 - Word Ladder

时间复杂度：O(Nd)O(N^d)O(Nd)，其中NNN为wordList的长度，ddd为编辑距离，最坏的搜索范围就是每一层都是全展开，实际会有大量剪枝空间复杂度：O(dNd)O(dN^d)O(dNd)

支锦铭·2025-01-27 03:29

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机

使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8

QQ_1309399183·2025-01-27 03:58

数据结构考前一天

线性表：矩阵，链表（单链表必考）栈和队列：出入判断，括号匹配，中缀转后缀字符串数组：模式匹配next，nextval数组，数组寻址，三角矩阵对应一维数组k，二叉树：二叉链表，求叶子数量，求深度，左右转换

蒟蒻的贤·2025-01-27 03:28

真实世界里的 go work 体验

正巧mosn/htnn这个项目就深度依赖workspace功能，而且它也足够复杂，可以拿来说明真实世界里面的gowork体验。为什么选择gowork？在最早的版本里，htnn整体就是一个module。

·2025-01-27 01:20

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