深度学习&机器学习

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（四）：计算机视觉（CV）

这些技术通过深度学习、生成对抗网络（GAN）、光流估计等方法，实现了高质量的视频生成和编辑。
爱研究的小牛·2025-02-22 06:50

Go 企业开发知识链

Go企业级-全局篇Go企业级-全局篇，又名：Go企业级应用到底层开发（第4天）这个系列是准备做从go基础到Web开发，系统编程，云原生应用,网络编程,工具和脚本开发,机器学习，CGo编程，还有最后的编译器层级底层的分析
Wade_Crab·2025-02-22 05:12

【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument

OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等
云天徽上·2025-02-22 05:09

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人3.1百度搜索工具3.2绑定工具的聊天模型3.3定义图3.4添加工具节点3.5添加条件边3.6调用4参考附录1基本使用下图包含一个名为“Lucy”的节点，它执行聊天模型，然后返回结
皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。
AI领航者·2025-02-22 04:02

（《机器学习》完整版系列）附录 ——3、复合函数梯度的链式法则（链的次序不可交换）

推导了复合函数梯度的链式法统一形式。首创了的链式记号，非常易记：分子右挪+分数约分，特别是它强调了链的表达次序，由于矩阵积没有交换律，故该链的次序不可交换。注：修正了一般教材中的错误次序（在标量时正确）链式法则在此基础上，我们讨论复合函数的链式法则（只讨论复合后为标量函数的情况，即zzz为标量）。1.当自变量为标量xxx时，梯度为标量：∂z∂x\frac{\partialz}{\partialx}
人工干智能·2025-02-22 03:17

利用DeepSeek提升编程效率:全面指南

它利用先进的自然语言处理和机器学习技术,为程序员提供智能代码补全、代码生成、错误检测等功能。2.Dee
一小路一·2025-02-22 02:45

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。
电棍233·2025-02-22 02:10

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生，近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现，活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数，导致准备的物料经常不够或浪费。
山海青风·2025-02-22 01:05

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 2

——从零开始的第一个机器学习程序1.为什么要写这个“Hello,TensorFlow!”？无论学习什么新语言或新框架，“HelloWorld!”
山海青风·2025-02-22 01:05

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例

以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例，我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库（如TensorFlow、Keras）和数据处理库（如numpy、pandas），同时会用到音频处理库librosa
go5463158465·2025-02-22 01:57

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构，结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。
wyg_031113·2025-02-22 01:26

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:25

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:21

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练
CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR
生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

如何系统学习 MATLAB

它不仅在矩阵运算、数据分析和图形可视化等方面表现出色，还在信号处理、控制系统设计以及机器学习中占有重要地位。
热爱技术。·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一，其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而，由于焊接工艺的复杂性，在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷，如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量，还可能导致严重的安全事故。因此，如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下，而且受主
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置，极大地提升了检测的准确性和效率。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时
阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。
Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

大一的你如何入门TensorFlow

接下来，可能需要了解机器学习的基本概念。TensorFlow毕竟是一个机器学习框架，如果没有基本的理解，直接上
eso1983·2025-02-21 18:31

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

它通过使用设备的摄像头、传感器和机器学习技术，能够在没有外部标记的情况下，实现对现实世界的理解和交互。ARCore支持Android和iOS设备，允许开发者创建沉浸式的AR应用，无需额外硬件支持。
chenjj4003·2025-02-21 16:16

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。
m0_73286250·2025-02-21 15:02

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。
知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。
iiilloi·2025-02-21 15:01

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。
路野yue·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证
zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最
数据媛·2025-02-21 14:53

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。
爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法，介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而，这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能，视频引入了向量化运算的概念，即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
若兰幽竹·2025-02-21 13:50

深度学习探索-基础篇-正则化篇

2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2正则化的效果2.3WeightDecay2.4Dropout一、正则化介绍1.1正则化的简介在深度学习领域中
神仙盼盼·2025-02-21 13:49

【深度学习】Unet的基础介绍

U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文为什么叫U-Net？U-Net的结构像字母“U”，所以得名。
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类
村北头的码农·2025-02-21 10:19

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。
测试者家园·2025-02-21 09:43

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

推荐阅读，点击查看文章目录1.统计学习(机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4
小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

智能汽车安全实战：车联网威胁检测从入门到精通（含CAN总线/OTA/深度学习完整代码实现）

车联网安全威胁检测实战：从CAN总线到OTA的全链路攻防解析（附完整Python代码）一、车联网安全威胁现状与挑战随着智能网联汽车渗透率突破60%，车端ECU数量超过150个，车载通信接口增加至8种以上，攻击面呈现指数级增长趋势。2023年某知名车企曝出的OTA升级漏洞导致50万辆汽车面临远程控制风险，凸显车联网安全检测的紧迫性。二、车联网安全检测技术框架2.1威胁检测架构设计classVehic
Coderabo·2025-02-21 08:04

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部
被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

在当今数字化时代，深度学习技术的快速发展为各行各业带来了革命性的变化。作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。
ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块，该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。
清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26
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