深度学习&数据挖掘第24页

使用Composer从零开发一个简单的web框架(04)-控制器

/Controller.php，内容如下{$method}();//执行控制器类方法}}应用程序添加控制器编辑app/home/controller/Hello.php，内容如下()D:\apps\wamp

·2025-02-09 14:29

使用Composer从零开发一个简单的web框架(03)-路由

,$uri,2);return$t[0];}/***通过uri得到mod*@paramstring$uri*@paramstring$root*@returnarray*@example/admi

·2025-02-09 14:28

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

Nginx中替换即将到期的SSL/TLS证书

通常，证书颁发机构（CA）会提供以下文件：证书文件：通常是.crt或.pem文件（例如example.com.crt）。私钥文件：通常是.key文件（例如example.com.key）。

面朝大海，春不暖，花不开·2025-02-09 12:05

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

Scala 文件 I/O

以下是一个示例，展示了如何读取文件并打印每一行：importscala.io.SourceobjectFileReadExampleextendsApp{valfilename="example.txt"try

晚夜微雨问海棠呀·2025-02-09 09:49

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

探索iOS开发新境界：VIPER架构实战应用

探索iOS开发新境界：VIPER架构实战应用iOS-Viper-ArchitectureThisrepositorycontainsadetailedsampleappthatimplementsVIPERarchitectureiniOSusinglibrariesandframeworkslikeAlamofire

萧书泓·2025-02-09 09:14

iOS-Viper-Architecture: 深入探索VIPER架构的实践与应用

iOS-Viper-Architecture:深入探索VIPER架构的实践与应用iOS-Viper-ArchitectureThisrepositorycontainsadetailedsampleappthatimplementsVIPERarchitectureiniOSusinglibrariesandframeworkslikeAlamofire

杜薇剑Dale·2025-02-09 09:14

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

【大数据入门核心技术-HBase】（七）HBase Python API 操作

6)时间戳（Timestamp）在默认情况下，每一个单元格插入数据时都会用时间戳来进行版本标识。读取单元格数据时，如果时间戳没有被指定，则默认返回最新的数

forest_long·2025-02-09 08:35

np.astype()函数

astype函数用于array中数值类型转换Examplex=np.array([1,2,2.5])x.astype(int)输出array([1,2,2])Examplearr=np.arange((

TheMountainGhost·2025-02-09 08:34

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。

Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

gseapy python包GO、KEGG富集(注释)分析

文档案例参考：https://gseapy.readthedocs.io/en/latest/gseapy_example.html#Over-representation-analysis-by-Enrichr-web-services

loong_XL·2025-02-09 05:39

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。

Nifc666·2025-02-09 04:34

使用Composer从零开发一个简单的web框架(01)-项目初始化

最终源码https://gitee.com/mirahs/phpweb软件版本Apache2.4.53，安装参考wampapachePhp8.1.5，安装参考wampphpComposer2.3.5，安装参考

·2025-02-09 03:47

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。

魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

RuntimeError: FlashAttention only supports Ampere GPUs or newer.

报错：RuntimeError:FlashAttentiononlysupportsAmpereGPUsornewer.报错原因分析：GPU机器配置低，不支持特斯拉-V100；是否有解决方案,是；方案1

福将～白鹿·2025-02-08 22:27

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

python-CSV文件和JSON数据

1、读取csv文件csv.reader()函数csv模块是python自带的，可以直接导入它代码如下：importcsvexampleFile=open('example.csv')exampleReader

Robot-Yang·2025-02-08 20:12

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional

贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标

小辉同志·2025-02-08 20:37

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

Python学习笔记（十二）——处理CSV文件和JSON数据

CSVReader对象>>>importcsv>>>exampleFile=open('example.csv')>>>exampleReader=csv.reader(exampleFile)>>>exampleReader

Mq_Go·2025-02-08 19:00

高效利用爬虫开发获取淘宝分类详情：电商数据挖掘新路径

在电商领域，淘宝作为中国最大的电商平台之一，其分类详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过爬虫技术，我们可以高效地获取这些数据，为电商从业者提供强大的数据支持。本文将详细介绍如何利用爬虫技术获取淘宝分类详情，并提供具体的实现方法和注意事项。一、淘宝分类详情数据的价值淘宝的分类详情数据不仅包括商品的分类名称、分类层级，还可能包含每个分类下的热门商品、价格区间等信息。这些

Jason-河山·2025-02-08 16:42

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-08 14:26

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

随着深度学习（DeepSeek）、GPT等先进AI技术的出现，工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。

有续技术·2025-02-08 14:25

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token？假设要让AI识别一句话："Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说，它并不会直接理解这句话的含义，而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。

小小小小祥·2025-02-08 14:55

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理

基于公开资料与实测反馈总结：项目CosyVoiceF5-TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成，支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示，SwaySampling

云樱梦海·2025-02-08 10:27

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

探索现代架构的杰作：基于CQRS、DDD、ADR与Hexagonal的全栈解决方案

探索现代架构的杰作：基于CQRS、DDD、ADR与Hexagonal的全栈解决方案ddd-cqrs-exampleDDDCQRSADRPHPSymfonyexample项目地址:https://gitcode.com

井唯喜·2025-02-08 07:03

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版在开始参数配置之前，先执行以下脚本pythoncopy_config_example.py该脚本将会将所有

汀、人工智能·2025-02-08 07:28

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