深度学习之嗓音分类

项目管理软件分类有哪些

按功能分类、按部署方式分类、按行业特点分类、按项目管理思想分类，是当下主流的项目管理软件分类方式。

·2025-03-11 20:09

C语言实现排序之选择排序算法

1.代码#include#include#include//函数声明int*create_and_generate_random_array(intsize);voidprint_array(int*array,intsize);voidselection_sort(int*array,intsize);intgenerate_random_size();intmain(){intsize=gen

Seraphina_Lily·2025-03-11 20:58

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd

小圆圆666·2025-03-11 19:53

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码

a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C

weixin_39643255·2025-03-11 18:46

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

简易的图书管理系统（末尾链接报告自取）

图书信息管理系统设计一、问题描述图书信息包括：书号、书名、作者名、分类号、出版单位、出版时间、价格等。

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

异步处理方式之信号（一）:基础知识和signal函数说明

文章目录1.引言2.信号的概念2.1信号操作之忽略信号2.2信号操作之捕捉信号2.3信号操作之执行系统默认操作2.4常见的信号3.函数signal3.1signal函数介绍3.2signal函数示例3.3signal

叨陪鲤·2025-03-11 16:02

SpringBoot中的导入导出(SpringBoot导出word文档、Hutool导入excel、easypoi之easy导入数据库、导出excel文件、POI设置单元格式)

SpringBoot中的导入导出java导出word文档1先准备好一个导出Word文档的模板。例如：2.打开doc文件后，文件中的另存为，然后选择保存类型为2003版本的(*.xml)3、刚生成的xml文件里面比较乱，要整理一下，方法如下：使用Eclipse/idea,新建一个jsp,把xml里面的东西覆盖更新刚才的jsp,ctrl+Shift+F/ctrl+alt+L把文件整理一下，在拷贝出来，

种豆走天下·2025-03-11 16:30

【C常用的标准库函数】

以下是C语言在面试和工程中常用的标准库函数的全面总结，按头文件分类，涵盖输入输出、字符串处理、内存管理、数学计算、时间处理等核心内容：一、输入输出（stdio.h）文件操作FILE*fopen(constchar

niuTaylor·2025-03-11 16:28

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

ES6之解构

文章目录ES6之解构一、数组解构1.基本解构2.部分解构3.默认值4.剩余参数5.嵌套解构6.交换变量二、对象解构1.基本解构2.重命名3.默认值4.剩余参数三、函数参数结构1.数组参数解构2.对象参数解构

Hopebearer_·2025-03-11 15:17

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

公务员行测之速算分数记忆检验-无答案版本

前言为了提高速算速度，有一些分数是必须要记忆的，这个博客是为了检验自己记忆效果的，答案在下一篇博客上面，自己查看哟！！！速算之分数记忆检验12=%\frac{1}{2}=\%21=%13=%\frac{1}{3}=\%31=%14=%\frac{1}{4}=\%41=%15=%\frac{1}{5}=\%51=%16=%\frac{1}{6}=\%61=%17=%\frac{1}{7}=\%71=

Lemon爱吃苹果·2025-03-11 14:42

零基础必看！CCF-GESP Python一级考点全解析：运算符这样学就对了

1.1运算符分类图谱算术运算符：负责数字间的数学运算（+-*/%）比较运算符：用于

奕澄羽邦·2025-03-11 14:12

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,

喵了个AI·2025-03-11 13:37

Python：每日一题之错误票据

题目描述某涉密单位下发了某种票据，并要在年终全部收回。每张票据有唯一的ID号。全年所有票据的ID号是连续的，但ID的开始数码是随机选定的。因为工作人员疏忽，在录入ID号的时候发生了一处错误，造成了某个ID断号，另外一个ID重号。你的任务是通过编程，找出断号的ID和重号的ID。假设断号不可能发生在最大和最小号。输入描述输入描述要求程序首先输入一个整数N(N<100)表示后面数据行数。接着读入N行数据

努力的敲码工·2025-03-11 13:04

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。

彬彬侠·2025-03-11 11:53

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

【护网行动】最新版护网知识总结，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

（2）类型：按注入点（字符型、数字型、搜索型）、提交方式（get、post、cookie）、执行效果（联合、报错、布尔、时间）分类。

网络安全小宇哥·2025-03-11 11:49

使用 Python 合并微信与支付宝账单，生成财务报告

干脆写了个Python脚本一键处理，核心就干两件事：把俩平台的CSV账单合并到一起自动生成带分类表格的Markdown（直接拖进思源就能渲染）代码主要折腾了这些：支付宝账单前24行都是废话，直接skiprows

·2025-03-11 11:49

本地部署AI大模型之并行计算：什么是可重入互斥锁/递归锁

目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁（ReentrantMutex，或称为递归锁）是一种特殊类型的互斥锁，允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点：1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁（Mutex）在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁，会导致自死锁（线程无限等待自己释放锁）。2.可重入

杰瑞学AI·2025-03-11 11:47

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录，只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r

努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署：从开发环境到生产环境

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开发环境：写代码的“温床”在

Foyo Designer·2025-03-11 11:44

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

QT之QComboBox详细介绍

此篇文章来源于自己在使用QComboBox类的时候相对其重写而总结的其成员函数知识点，本人能力有限，欢迎大家评论区评论，共同学习一、QComboBox介绍QComboBox是QtGUI库中的一个核心组件，它是一个复合型图形用户界面控件，常用于提供一种紧凑的方式来展示可选项列表。QComboBox通常表现为一个下拉列表框，包含一个文本标签区域和一个下拉箭头按钮，点击箭头时会显示出可供选择的项目列表。

小小怪同学の·2025-03-11 10:13

PHP 过滤器

过滤器的分类PHP中主要的过滤器分为以下几类：数据验证数据清理数据转换1.数据验证数据验证过滤器确保用户输入的数据符合特定的格式和规则。例如，filter_var函数可以用来验证电子邮件

wjs2024·2025-03-11 10:12

面试题之webpack file-loader和url-loader

在面试中，关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。file-loader和url-loader的区别1.功能定义file-loader：主要用于处理静态资源文件（如图片、字体等），将其复制到输出目录，并返回文件的URL。适用于较大文件或需要单独存储的资源。url-loader：是file-loader的扩展，它在处理文件时会先判断文件大小。如果文件大

阿丽塔~·2025-03-11 10:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

面试题之react useMemo和uesCallback

在面试中，关于React中的useMemo和useCallback的区别是一个常见的问题。useMemo和useCallback的区别1.功能定义useMemo：用于缓存计算结果，避免在每次组件渲染时重新计算复杂的值。它接受一个计算函数和一个依赖数组，只有当依赖项发生变化时，才会重新计算。useCallback：用于缓存函数实例，避免在每次组件渲染时创建新的函数。它接受一个函数和一个依赖数组，只有

阿丽塔~·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

Spring Cloud之远程调用OpenFeign参数传递

目录OpenFeign参数传递传递单个参数传递多个参数传递对象传递JSONOpenFeign参数传递传递单个参数服务提供方product-service@RequestMapping("/product")@RestControllerpublicclassProductController{@AutowiredprivateProductServiceproductService;@Reques

新绿MEHO·2025-03-11 09:31

Unity数据持久化之PlayerPrefs

一、什么是数据持久化大家都玩过游戏吧，大家玩完游戏之后肯定希望自己的游戏数据得以保存。那么就需要用到数据持久化，数据并不仅仅只是在内存中，更要存储在硬盘上，才能保证游戏数据不丢失。在Unity中，数据持久化是指在游戏运行结束后，某些数据（如玩家的游戏进度、设置、或统计信息）能够被保存下来，并在下次启动游戏时仍然可用。数据持久化是游戏开发中的常见需求，用于确保玩家的游戏体验不会因为退出游戏而丢失重要

FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

Java函数式接口四部曲之Consumer

Consumer是一个函数式接口，位于java.util.function包中。它表示一个接受单个输入参数并且不返回任何结果的操作。Consumer通常用于需要对输入参数执行某些操作但不产生返回值的场景。Consumer接口定义了一个抽象方法：accept(Tt)：接受一个类型为T的参数，并对其执行操作。Consumerdisplay=System.out::println;display.acc

sundawei2016·2025-03-11 07:51

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

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