深度学习&机器学习

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。
kanhao100·2025-03-21 18:07

【nnUnetv2】Code复现

相反的，把重心放在：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations
是Winky啊·2025-03-21 18:35

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。
Mark White·2025-03-21 17:01

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。
kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具
裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。
ajie1117·2025-03-21 16:17

html实体字符

以下是常见的HTML实体字符及其用途：<-小于号（）&amp;-与号（&）"-双引号（"）&a
Qhumaing·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。
yuanpan·2025-03-21 15:15

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

奇异值分解（SVD）

SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同，SVD可以应用于任何矩阵，使其成为一种多功能工具。
文弱_书生·2025-03-21 15:42

yum install locate出现Error: Unable to find match: locate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·2025-03-21 13:28

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
weixin_30777913·2025-03-21 13:28

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
猿享天开·2025-03-21 13:25

MyBatis 中 resultType 的使用详解

resultType="com.example.User"：表示每一行是一个User对象。2.resultType与方法返回值类
旧故新长·2025-03-21 12:19

Flink启动任务

Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph
swg321321·2025-03-21 12:18

计算机专业毕业设计题目推荐（新颖选题）本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能
会写代码的羊·2025-03-21 12:45

小科普《DNS服务器》

DNS服务器详解1.定义与核心作用DNS（域名系统）服务器是互联网的核心基础设施，负责将人类可读的域名（如www.example.com）转换为机器可识别的IP地址（如192.0.2.1），从而实现设备间的通信
Hum8le·2025-03-21 12:13

【机器学习】建模流程

1、数据获取1.1来源数据获取是机器学习建模的第一步，常见的数据来源包括数据库、API、网络爬虫等。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道
星霜笔记·2025-03-21 11:34

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
y江江江江·2025-03-21 10:31

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
小众AI·2025-03-21 10:57

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
木尘152132·2025-03-21 09:17

使用vscode远程连接linux运行项目报错解决方案

/graphinvent/main.py','--job-dir','/xxx/GraphINVENT/output_gdb13_1K/example/job_0/']'returnednon-zeroexitstatus
大数据lsy·2025-03-21 09:16

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

Chapter 9: Using Templates in Practice_《C++ Templates》notes

UsingTemplatesinPracticeStep1:UnderstandTemplateDefinitionsandtheInclusionModelKeyConceptCodeExampleExplanationStep2
郭涤生·2025-03-21 07:06

JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查”

这个示例假设日志文件格式如下：timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123
守护者170·2025-03-21 07:30

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

LAMP环境搭建（基于Fedora系统）

一、环境说明操作系统Fedora-Server-x86-64-29LAMP集成安装包bitnami-lampstack-7.1.25-0-linux-x64-installer.run二、LAMP安装配置
后青春期的诗go·2025-03-21 06:49

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法
AI天才研究院·2025-03-21 05:13

python 读取配置文件

[dml_max_len]NUMBER_MAX_LEN=10VARCHAR2_MAX_LEN=1024BLOB_MAX_LEN=500MFLOAT_MAX_LEN=P20S8DATE=12TIMESTAMP
Pure Ven·2025-03-21 05:43

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。
VYSAHF·2025-03-21 04:05

gralloc usage flags

✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状：长曝光快照（longexposuresnapshot）在某些内存优化后，拍摄时间异常变长。根因：第三方算法在多个快照帧上执行，耗时约1.2秒。Buf
Damon_X·2025-03-21 03:30

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
AndrewHZ·2025-03-21 02:21

金融风控算法透明度与可解释性优化

随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式
齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

TypeScript语言的计算机视觉

使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。
苏墨瀚·2025-03-21 00:10

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。
智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

150.HarmonyOS NEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之生命周期与初始化

HarmonyOSNEXT系列教程之3D立方体旋转轮播案例讲解之生命周期与初始化效果演示1.生命周期概述1.1组件生命周期@ComponentexportstructCubeRotateAnimationSamplePage
·2025-03-20 23:14

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

人工智能之数学基础：线性子空间

在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:53

详解离线安装Python库

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·2025-03-20 22:17
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