深度医疗

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention五、Attention的进化：从Transformer到GPT概要大家好，我是北海yy，继续带来大语言模型技术专栏的深度解析

北海yy·2025-03-02 22:53

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。

小宇爱·2025-03-02 22:23

MySQL中OR操作导致索引失效的深度解析与技术优化方案

一、索引机制与查询优化基础B+树索引的结构特性MySQL采用B+树作为核心索引结构，其平衡多路搜索树的特性保证了O(logN)的查询效率。B+树具有以下显著特征：所有叶子节点形成有序链表，支持高效范围查询非叶子节点仅存储索引键值，不保存数据指针数据记录按主键顺序存储在聚簇索引的叶子节点每个节点存储的键值数量由页大小和键值长度决定以InnoDB引擎为例，其默认页大小为16KB。假设索引键为INT类型

阿豆学编程·2025-03-02 22:51

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度

《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现，揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势，为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落

2501_90766876·2025-03-02 21:48

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

HarmonyOS Next 应用开发实战：构建高性能动画组件（ArkTS深度解析）

第一章案例背景与技术选型###1.1项目需求分析本案例将实现一个复杂的粒子动画登录界面，包含以下核心功能：1.动态粒子背景：300+粒子按流体力学规律运动2.智能输入框：输入时触发粒子聚散动画3.登录按钮：3D翻转交互动效4.性能优化：确保60fps流畅运行1.2技术方案设计采用ArkTS实现以下技术组合：typescript//粒子对象数据结构classParticle{x:number=0y:

·2025-03-02 21:58

AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么

1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。

AI天才研究院·2025-03-02 21:11

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）

一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注（POStagging）任务中，低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉，能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中，对于“runs”这个词，低层模型会关注其与相邻词“d

jiaojieran·2025-03-02 20:36

突破传统：用Polars解锁ICU医疗数据分析新范式

而Polars这款基于Rust语言构建的高性能数据处理引擎，正在医疗数据分析领域掀起一场静默革命。二、Polars

芯作者·2025-03-02 20:35

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

前端开发核心知识点深度解析：从CSS到Vue的全面指南

一、CSS篇1.link与@import的区别加载方式：是HTML标签，并行加载；@import是CSS语法，串行加载兼容性：@import不支持IE5以下DOM控制：link可通过JS操作DOM修改，@import不可动态修改权重计算：@import引入的样式优先级低于link@importurl('style.css');二、JavaScript篇2.原型链机制原型对象：每个函数都有proto

A_cot·2025-03-02 18:53

智能陪诊与远程问诊：AI驱动的互联网医院APP开发路线图

智能陪诊与远程问诊作为现在医疗变革的前沿阵地，正在为广大患者提供更为便捷、高效的医疗服务。特别是在互联网医院APP的开发过程中，AI技术的应用已成为提升用户体验和医疗服务质量的重要手段。

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:23

医疗陪诊APP开发实战：从互联网医院系统源码开始

本文将从互联网医院系统源码出发，深入探讨医疗陪诊APP的开发实战。一、从互联网医院系统源码入手开发医疗陪诊APP的基础在于互联网医院系统的源码。

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:52

互联网医院系统源码详解：陪诊问诊APP开发的技术路径

这类系统的核心是能够在平台上实现医生与患者之间的实时互动，且可以满足多种医疗服务需求。对于陪诊问诊APP来说，系统的

万岳科技程序员小金·2025-03-02 18:52

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

图片产生深度效果的6种方式

一、2D全景图采样这个Shader的核心是将输入的HDR环境图像通过反射方向进行采样，并且允许对反射方向进行旋转和调整MIP级别。PS：这里可以将2D图改成CubeMap方式去采样；Shader"Custom/HDRToCubemapRotateAndMip"{Properties{_MainTex("HDRTexture",2D)="white"{}//输入HDR单图_ReflectColor(

不吃斋的和尚·2025-03-02 18:20

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

今天和大家一起来使用一下在创投圈炸锅的AI独角兽——DeepSeek深度求索。这家被业内称为"中国最神秘AI公司"的选手，最近刚拿下20亿融资估值飙到220亿。

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队最近发布了一份详尽的DeepSeek使用手册，该手册长达104页，堪称国产AI工具深度使用的标杆指南。

艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

边缘渲染架构深度解析：从CDN到边缘计算的性能跃迁

引言：重塑用户零延迟体验边界CloudflareWorkers在全球200+节点部署边缘渲染服务后，全球平均TTFB降至68ms，动态内容加载速度超本地SSR420%。ShopifyOxygen平台基于边缘计算重构商品详情页，LCP中位数从1.8s优化至230ms。Vercel官方数据显示，边缘函数配合流式传输使动态路由首屏加载时间降至传统方案14%，缓存命中率突破99.8%。一、边缘计算架构演进

桂月二二·2025-03-02 15:01

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

深度对比Linux软链接和Windows快捷方式

以下从8个维度对Linux软链接和Windows快捷方式进行深度对比：一、核心特性对比特性Linux软链接Windows快捷方式文件类型特殊文件类型（symboliclink）.lnk扩展名文件存储内容纯文本路径二进制结构

秋の水·2025-03-02 15:24

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南20250302

CentOSvsUbuntu-常用命令深度对比及最佳实践指南引言在Linux服务器操作系统领域，CentOS和Ubuntu是广泛采用的发行版。它们在命令集、默认工具链及生态系统方面各有特点。

Narutolxy·2025-03-02 14:49

Kubernetes 调度器深度优化指南：原理、策略与生产环境实战

Kubernetes调度器是集群资源的“智能调度大脑”，其决策效率直接影响集群稳定性和资源利用率。本文将深入剖析调度器核心原理，结合大规模集群实战经验，从调度算法优化、性能调优、自定义扩展三个维度，揭秘生产级调度器优化方案与高频问题解决之道。一、Kubernetes调度器核心原理1.调度流程全解析调度器通过**过滤（Filtering）和打分（Scoring）**两阶段决策Pod的最佳运行节点：过

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-02 14:49

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析

通过三个不同行业的典型案例（贵州茅台、宁德时代、万科A），结合基本面术语进行深度分析，帮助你理解如何运用这些指标。

花花 Show Python·2025-03-02 14:47

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm替代LayerNorm，计算效率提升1

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。它将时域信号（如图像）转化为频域信号，为我们提供了图像的频率特性，这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用，并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学变换，它将信号从时域（或空间域）转换到频域。

那雨倾城·2025-03-02 14:43

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）

本文从十大技术趋势、国家级攻防演练（HVV）实战策略、AI驱动的威胁与防御体系等维度深度解析当前安全格局，并附赠零基础到精通的网安学习资源。

emmm形成中·2025-03-02 14:13

前端2025

2025前端面试总结：趋势、技巧与准备建议随着前端技术的飞速发展，2025年的前端面试不仅考察技术深度，更注重实践能力和对新技术的掌握。

家里有只小肥猫·2025-03-02 13:39

十一、Spring Boot：使用JWT实现用户认证深度解析

SpringBootJWT（JSONWebToken）：无状态认证在现代Web开发中，无状态认证是一种重要的安全机制，它允许服务器在不存储会话信息的情况下验证用户身份。JSONWebToken（JWT）是一种常用的无状态认证技术，它通过一个紧凑的URL安全令牌来传递用户身份信息。SpringBoot与JWT的结合可以为应用提供强大的安全保护。本文将详细介绍如何在SpringBoot中集成JWT实现

伯牙碎琴·2025-03-02 12:58

从基础到实践（七）：二极管选型注意事项

一、应用需求的深度分析电路拓扑与二极管角色整流电路：工频整流（如桥式整流）需关注浪涌电流（如电容输入滤波导致的电流冲击）。

硬件进化论·2025-03-02 11:54

stars and seas·2025-03-02 11:50

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

十、Spring Boot：Spring Security（用户认证与授权深度解析）

SpringSecurity：用户认证与授权深度解析在现代Web应用中，安全性是至关重要的。

伯牙碎琴·2025-03-02 11:45

8. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--微服务基础工具与技术--Ocelot 网关--负载均衡

同时，Ocelot与服务发现工具深度集成，实时感知服务实例的上下线状态，自动剔除故障节点并调整路由策

喵叔哟·2025-03-02 11:15

Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT：2025终极AI对决

每个模型都有自己独特的优势，无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出，还是在成本控制方面，都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出？没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。

一点一木·2025-03-02 09:28

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

关于Grok-3（xAI研发）与DeepSeek-R1（深度求索公司产品）的技术竞合，需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。

xiaocang668888·2025-03-02 08:56

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

深度探讨：ScalingLaw

东方佑·2025-03-02 08:53

001-51单片机概述

它具有体积小，价格便宜，易于编程等特定，广泛应用于家用电器，的智能控制模块，无人售卖系统，医疗设备中的检测系

wind_one1·2025-03-02 08:52

Python 文本处理神器：textwrap 模块深度解析

Python文本处理神器：textwrap模块深度解析在Python编程中，处理文本是一项常见任务，比如自动换行、填充文本、缩短文本等。textwrap模块就像是一个贴心助手，专门用来解决这些问题。

tekin·2025-03-02 08:48

Python NumPy 深度解析：科学计算的得力助手

PythonNumPy深度解析：科学计算的得力助手在Python数据科学和科学计算领域，NumPy是一个核心且基础的库。