深度学习专区第10页

openGL之颜色混合

什么时候使用颜色混合大前提：不能开启深度测试，如果开启了深度测试，那么颜色混合就会以深度为基础进行渲

正在注销账号·2025-02-23 20:15

【A/B测试】深度解析：从理论到实践Python实现详解（含源码）

目录前言一、什么是A/B测试？A/B测试的常见应用场景二、A/B测试的基本流程三、假设检验：零假设与备择假设Python代码示例：A/B测试的实践四、A/B测试中的统计学方法五、总结附录：完整代码前言A/B测试（也称分流测试）在数据分析和产品优化中扮演重要角色。无论是在网站优化、营销活动还是产品改进中，A/B测试都帮助通过数据驱动决策、测试和验证论文提出了实际操作的基本概念，详细讲解了如何实施A/

絆人心·2025-02-23 19:40

DeepSeek：中国深度推理大模型的“全民化”浪潮——从互联网巨头到民生政务，一场AI生态的深度革命

2025年，中国人工智能领域迎来了一场由国产大模型DeepSeek引领的深度推理革命。

涛涛讲AI·2025-02-23 19:39

文心一言4月起全面免费，6月底开源新模型：AI竞争进入新阶段？

——苏轼Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、文心一言免费化的背后：AI成本与应用的双重驱动1️⃣成本下降，推动文心一言普及2️⃣深度搜索功能：跨界整合与技术扩展二、6月开源新模型

Code_流苏·2025-02-23 19:08

Python——生成AIGC图像

通过深度学习、生成对抗网络（GAN）和扩散模型等技术，AIGC能够生成高度逼真、具有艺术性的内容

朱剑君·2025-02-23 19:06

图像处理：模拟色差的生成

但在实际生产环境中，瓷砖色差检测的数据量较少，无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集，进行色差的模拟。1.什么是色差？

何以为皇·2025-02-23 18:33

python工具——pypinyin 汉字转换拼音

把汉字转成拼音后可以进行深度学习分类，做内容识别1.安装pipinstallpypinyin将汉字转换为拼音并生成slug字符串importpypinyinfrompypinyinimportStylecontent

xiaoming0018·2025-02-23 18:32

随想录Day 64| 图论part01

随想录Day64|图论part01深度搜索广度搜索98所有可达路径题目描述给定一个有n个节点的有向无环图，节点编号从1到n。请编写一个函数，找出并返回所有从节点1到节点n的路径。

转行中的小石头·2025-02-23 18:31

都摄六根与入流亡所：修行的深度探索

在佛教修行中，都摄六根和入流亡所是两个重要的概念，它们虽然各有侧重，但在实际应用中却相辅相成，共同引导修行者达到内心的宁静与解脱。本文将详细解释这两个概念的含义、修行方法及它们之间的关系，帮助读者更好地理解和实践这两种修行方法。一、都摄六根：专注内心的修行方法含义：都摄六根是指通过修行方法收摄人的六根（眼、耳、鼻、舌、身、意），使心不随外境散乱，从而达到内心的平静与专注。这一概念源自《楞严经》中的

109702008·2025-02-23 17:25

deepseek给我出的面试题，你能写多少？

以下是针对您的项目经历和技能整理的面试题目，分为技术深度、项目实践和综合设计三类：一、技术深度类Java基础如何理解JMM中的可见性、有序性和原子性？

Xia0Mo·2025-02-23 17:51

Yarn 依赖解析机制深度解析：确定性安装与版本冲突的工程哲学

引言：包管理工具的"圣杯问题"在现代前端工程中，依赖管理已成为构建稳定性的核心挑战。根据2023年JavaScript生态调查报告显示，平均每个前端项目依赖1,200+个第三方包，嵌套依赖层级超过15层。在这样的复杂度下，如何实现确定性安装（DeterministicInstallation）和版本冲突智能解决，成为Yarn这类包管理工具的核心战场。本文将深入探讨Yarn（特别是Classicv1

·2025-02-23 16:35

一篇文章带你学会如何打造优秀的技术文档

一篇文章带你学会如何打造优秀的技术文档一、引言二、明确目标与受众三、构建逻辑严密的结构（一）封面与目录：信息的高效传递（二）正文内容：深度与精度的融合1.项目概述：全景视角的呈现2.系统架构设计：蓝图的精细描绘

看海的四叔·2025-02-23 16:48

达坦科技率先落地基于海光的DeepSeek一体机

达坦科技通过软硬件深度融合的方式，提供AI推理引擎和高性能网络，为AI应用提供弹性、便利、经济的基础设施服务，以此满足不同行业客户对AI+Cloud的需求。

·2025-02-23 16:33

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融

·2025-02-23 16:03

淘系图搜API接入与使用全解析

其核心技术基于阿里巴巴的深度学习模型，支持服饰、家居、3C等多品类识别，广泛应用于比价、找同款、商品推荐等场景。二、接入准备资质要求：企业开发者需提供营业执照、应用场景说明（如“电商比价工具”）。

数据小爬虫.网站开发-Brad·2025-02-23 15:39

大语言模型：从开发到运行的深度解构

一、LLM开发训练的全流程解析1.数据工程的炼金术数据采集：构建涵盖网页文本（CommonCrawl）、书籍、论文、代码等领域的超大规模语料库，典型规模可达数十TB。例如GPT-4的训练数据包含超过13万亿token数据清洗：通过质量过滤（去除低质内容）、去重（MinHash算法）、毒性检测（NSFW内容识别）等步骤构建高质量数据集数据增强：引入代码数据提升逻辑性（如GitHub代码）、多语言数据

nbsaas-boot·2025-02-23 15:38

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

深度学习革命**3.深度学习革命（2006年至今）****2006年：深度学习奠基——深度信念网络（DBN）****2012年：AlexNet崛起****2014年：架构创新潮****生成对抗网络（GAN

universe_code·2025-02-23 15:35

探秘 DeepSeek-V3：低成本训练铸就的 AI 大模型传奇

DeepSeek-V3：横空出世的AI新贵DeepSeek-V3是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2024年12月26日重磅发布的混合专家（MoE）语言模型。一经推出，便在知识类任务、算

道亦无名·2025-02-23 15:34

Java高级开发所具知识技能

以下是Java高级开发整理的知识技能，其中涵盖核心技术、框架、分布式架构、性能优化等关键领域：一、Java核心进阶JVM深度理解内存模型（堆、栈、方法区）垃圾回收算法（CMS、G1、ZGC）类加载机制与字节码增强

码代码的小仙女·2025-02-23 14:02

整理：4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代

传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络，以获取卓越的性能。然而，这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求，使得它们在实际应用中，尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。

mslion·2025-02-23 14:31

2025年Java高级工程师面试题精选：30道高频问题深度解析

2025年Java高级工程师面试题精选：30道高频问题深度解析在Java高级工程师的面试中，技术深度和广度是考察的重点。

emmm形成中·2025-02-23 13:52

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合，医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

人工智能学习框架

人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展，选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库，使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。

静默.\\·2025-02-23 10:36

Java 集合：单列集合和双列集合的深度剖析

引言在Java编程中，集合是一个非常重要的概念。它就像是一个容器，能够存储多个数据元素，帮助我们更方便地管理和操作数据。Java集合框架主要分为单列集合和双列集合两大类，它们各自有着独特的特点和适用场景。接下来，让我们深入探究这两种集合。单列集合单列集合就像是一列整齐排列的数据队伍，每个元素都是独立的个体，按照一定的规则存储和组织。在Java中，单列集合的根接口是java.util.Collect

刘小炮吖i·2025-02-23 09:56

NVIDIA A100 SXM4与NVIDIA A100 PCIe版本区别深度对比：架构、性能与场景解析

NVIDIAA100SXM4与PCIe版本深度对比：架构、性能与场景解析作为NVIDIAAmpere架构的旗舰级数据中心GPU，A100系列凭借强大的计算能力和显存带宽，已成为人工智能训练、高性能计算（

ASI人工智能·2025-02-23 09:55

如何将DeepSeek集成到自己的项目中：从入门到精通

引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台，正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统，还是开发一个自然语言处理应用，DeepSeek都能帮助你快速实现目标。

木觞清·2025-02-23 08:43

想象一个AI保姆机器人使用场景分析

把我的一个想象AI保姆机器人使用场景用DeepSeek和Kimi进行深度思考，下面2张图分别是kimi和ds的思维链。我觉得ds的总结一如既往的优秀。

风口猪炒股指标·2025-02-23 07:41

微软发布Majorana 1芯片，开启量子计算新路径

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

新加坡内哥谈技术·2025-02-23 07:10

【多模态处理篇二】【深度揭秘：DeepSeek视频理解之时空注意力机制解析】

一、为啥要搞视频理解这事儿咱先唠唠为啥视频理解这么重要哈。现在这互联网时代，视频那可是铺天盖地的。你刷短视频平台，看在线电影，玩游戏直播，到处都是视频。但是计算机它一开始可不懂视频里到底是啥意思，它看到的就是一堆像素点和声音信号。视频理解呢，就是要让计算机像人一样，能看懂视频里的内容。比如说，知道视频里是谁在干啥，发生了啥事儿，啥时候发生的。这在很多领域都特别有用，像安防监控，能自动识别视频里的异

再见孙悟空_·2025-02-23 07:40

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习和机器学习有什么区别？深度学习是机器学习一个分支，机器学习包含深度学习。

facaixxx2024·2025-02-23 05:54

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

以下是我的一些思考：一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。

悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题

zhengyawen666·2025-02-23 05:52

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention（GlobalAttentionMechanism）是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

深度测评！国内四大云厂商 Deepseek API 谁最强？答案出人意料！

1.背景2025年1月20日左右，Deepseek推出了性能比肩OpenAIO1的DeepseekR1推理大模型，成功在国际市场出圈，实现“出口转内销”。由于Deepseek大模型在AI生态圈的出色支持，国内知名云厂商纷纷推出自己的Deepseek大模型服务，包括腾讯云、硅基流动华为昇腾云、阿里云及字节跳动的火山引擎。然而，由于巨大的访问量，Deepseek自身的API服务经常出现异常，许多开发者

surfirst·2025-02-23 01:57

XGBoost vs LightGBM vs CatBoost：三大梯度提升框架深度解析

一、算法原理深度对比1.XGBoost：工程优化的奠基者核心创新：二阶泰勒展开：利用损失函数的一阶导和二阶导

机器学习司猫白·2025-02-23 00:18

【深度学习】矩阵的理解与应用

一、矩阵基础知识1.什么是矩阵？矩阵是一个数学概念，通常表示为一个二维数组，它由行和列组成，用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一，广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示，例如AAA，而矩阵中的元素则用小写字母来表示，例如aija_{ij}aij，其中iii表示行索引，jjj表示列索引。本质：矩阵是二维的张量矩阵的

大数据追光猿·2025-02-23 00:47

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础

我喝AD钙·2025-02-22 23:08

嵌入式领域常用编译器深度解读

arm-linux-gnueabihf-gcc和arm-none-eabi-gcc：这两个编译器都是用于编译针对ARM架构的程序，但它们的应用场景和目标有所不同。arm-linux-gnueabihf-gcc：这个编译器是针对ARM架构的Linux操作系统的交叉编译器。gnueabihf表示编译器会生成支持硬件浮点运算（硬件浮点ABI）的代码，并且它是为Linux平台编译的。通常用于编译ARMLi

森焱森·2025-02-22 23:02

【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。

【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:00

内外网文件传输安全、可控、便捷的跨网数据传输方案

内外网文件安全交换解决方案——深度融合钉钉生态，构建零信任跨网协作新范式一、背景与痛点：当内外网隔离遇上钉钉协作，如何破局？

SoftTechAI·2025-02-22 21:47

IAR加入Zephyr项目成为银牌会员，强化对开源协作的承诺

此次合作充分彰显了IAR对开源社区的深度承诺，致力于为开发者提供专业级工具和解决方案，同时助力ZephyrRTOS在嵌入式开发领域的持续发展。Zephyr是一款轻量级的开源实时操作

电子科技圈·2025-02-22 20:12

2025vue4.x全栈学习关键技术分析线路图

TypeScript6.x深度集成‌类型推断速度提升

mabanbang·2025-02-22 20:10

《程序员练习生》第2期什么年龄开始编程最好

其实不然，编程是一个包含非常多内容的技术，可以从广度和深度不同层面去考量编程技术的难度。对于初学者来说，学习编程的目的不是为了搞科学研究，而是熟悉并习惯编程的思维方式，这一点非常重要；其次是掌握

道知极限编程·2025-02-22 19:32

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎，基于深度学习技术

温宝沫Morgan·2025-02-22 18:28

【深度学习】Adam优化器

目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计（mean）1.2.2计算二阶矩估计（uncenteredvariance）1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循

九筠·2025-02-22 18:54

Redis 深度解析：高性能缓存与分布式数据存储的核心利器

在现代分布式系统中，性能与可扩展性是开发者面临的核心挑战之一。为了应对高并发、低延迟的需求，缓存技术成为了不可或缺的解决方案。而Redis，作为一款开源的、基于内存的键值存储系统，凭借其卓越的性能、丰富的数据结构和高可用性，成为了缓存领域的佼佼者。本文将深入探讨Redis的核心优势、应用场景及其单线程模型的高效原理，帮助你全面理解Redis在现代系统设计中的重要性。无论你是开发者、架构师还是技术爱

guihong004·2025-02-22 17:49

Java Stream API 深度解析与实践指南

1.概述Java8引入了StreamAPI，它为集合类提供了一种声明式的处理机制。Stream不是数据结构，而是数据载体，提供了用于处理数据源（如：Collection、Arrays或I/Ochannels）的流式操作。它允许你以一种声明式的方式处理集合数据。Stream就像是一个迭代器（Iterator），但它可以支持并行处理，并且提供了丰富的操作函数，使得对集合的操作更加简洁和高效。Strea

Anarkh_Lee·2025-02-22 17:48

Canva迁移策略深度解析：应对每日5000万素材增长，从MySQL到DynamoDB的蜕变

随着数字化设计的蓬勃发展，Canva作为一款备受欢迎的在线设计平台，面临着日益增长的用户生成内容挑战。每天，平台上新增的素材数量高达5000万，这对数据库系统提出了前所未有的要求。为了应对这一挑战，Canva决定对其数据库系统进行一次重大迁移，从传统的MySQL转向高性能、可扩展的AmazonDynamoDBNoSQL数据库服务。MySQL的挑战MySQL作为一款关系型数据库，在许多应用场景中表现

微服务技术分享·2025-02-22 16:39

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