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深度学习之图片分类

AIGC的底层框架和技术模块

以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析：底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型，特别是Transformer模型及其变种，如GPT（GenerativePre-trainedTransformer

五岔路口·2025-02-03 07:27

android dts播放器下载,安卓dts音效apk安装包

安卓dts音效apk安装包为用户带来极致的音效体验，让用户在听音乐的时候有更多的音效模式选择，感受高质感的音质，享受完美的音律之美，感兴趣的朋友欢迎下载体验哦。

爽新全效瓷兔膏·2025-02-03 06:50

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

XMLDOM之浏览器差异

DOM解析中的浏览器差异所有现代浏览器都支持w3cDOM规范，不过浏览器之间是有差异的，重要的区别有两点：加载XML的方式；处理空白和换行的方式；１、加载XML的方式：所有现代浏览器都内建了用于读取和操作XML的XML解析器。解析器把XML读入内存，并把它转换为可被JavaScript访问的XMLDOM对象；微软的XML解析器与其他浏览器中的解析器是有差异的。微软的解析器支持对XML文件和XML字

dengguxinghe4335·2025-02-03 05:45

什么是MoE？

一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。

CM莫问·2025-02-03 05:14

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

AI闹新春！荣耀携手哪吒点燃珠海，魔法市集引爆科技年货热潮

1月18日，荣耀新店在珠海斗门世荣万达广场开业，并携手春节大片《哪吒之魔童闹海》，在珠海斗门万达广场中庭盛大开启荣耀AI魔法市集快闪活动。

财经三剑客·2025-02-03 04:05

cpu 动态调频之(频率范围，频率设置)

一、应用态参数介绍/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/affected_cpus//当前策略作用于哪些onlinecorecpuinfo_cur_freq//当前CPU硬件频率cpuinfo_max_freq//CPU硬件支持的最低频率cpuinfo_min_freq//CPU硬件支持的最高频率cpuinfo_transition_latency//硬件支持的

raoxu_1154492168·2025-02-03 04:05

python爬虫之JS逆向入门，了解JS逆向的原理及用法（18）

文章目录1.JS逆向是什么？2、如何分析加密参数并还原其加密方式？2.1分析JS加密的网页2.2编写python代码还原JS加密代码3、案例测试4、操作进阶（通过执行第三方js文件实现逆向）4.1python第三方模块（execjs）4.2调用第三方js文件完成逆向操作4.3总结1.JS逆向是什么？什么是JS加密？我们在分析某些网站的数据接口时，经常会遇到一些密文参数，这些参数实际就是通过Java

盲敲代码的阿豪·2025-02-03 04:34

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

herosunly·2025-02-03 04:03

Redis持久化数据之RDB和AOF_redisrdb数据持久化的特点

持久化过程Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件。整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的，这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。Fork的作用是复制一个与

2501_90226046·2025-02-03 04:02

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础在C++学习的征程中，我们共同努力，不断探索这门语言的深度与广度。

一杯年华@编程空间·2025-02-03 03:29

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于0。在反向传播中，每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小，乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘：假设网络有nn层，梯度从输出层传到第ii层时，会经历多次链式相乘：如果每一

nnerddboy·2025-02-03 02:19

uniapp小程序之自定义navbar封装、uniapp操作dom样式

1.uniapp操作dom样式因为uniapp只能获取元素不能操作元素可以通过给css定义变量去修改如果想在uniapp操作dom元素的样式的话，建议使用三目运算符:class="[shadow?'header-shadow':'']"2.如果uniapp本身配置的导航栏不能满足开发需求，可自定义navbar思路：获取当前设备的信息，重新绘制ui

可可鸭~·2025-02-03 02:49

Go语言面向对象编程

结构体可以包含字段（属性），也可以拥有与之关联的方法。typeAnimalstr

网友阿贵·2025-02-03 02:17

跨平台的客户端gui到底是选“原生”还是web

我们看一下“前端”的定义：（Front-End）通常指与用户直接交互的部分，即用户看到、操作并与之互动的界面。它涵盖了视觉设计、交互逻辑，主要关注用户体验（UserExperience,UX）和

扎量丙不要犟·2025-02-03 02:15

从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-03 01:12

基于face_recognition的人脸识别

#北极星star·2025-02-03 01:07

solr 的admin.html 详细使用讲解

目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！

qq_37300675·2025-02-03 01:36

Unity 设计模式之【什么是设计模式】/ 【为什么要使用设计模式】/ 【架构和设计模式的区别】

Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】目录Unity设计模式之【什么是设计模式】/【为什么要使用设计模式】/【架构和设计模式的区别】一、简单介绍二、Unity

仙魁XAN·2025-02-03 00:01

数据仓库之Kappa架构

Kappa架构是一种简化的数据处理架构，旨在处理实时数据流，解决传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。Kappa架构完全基于流处理，不区分批处理和实时处理，所有数据都是通过流处理系统进行处理。以下是对Kappa架构的详细介绍：核心概念数据流处理：所有数据都是以事件流的形式处理的，没有批处理的概念。数据流是连续的，实时的，不需要区分历史数据和实时数据。简化架构：通过统一的流处理框架简化数据

james二次元·2025-02-02 22:50

深度学习-笔记2

paddlepaddle安装(使用cpu)：dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件，先感受一下目录结构吧)：dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr

·2025-02-02 22:16

多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

电脑故障排查实战篇之：预订台预订表数据为何在第二天无故失踪”

电脑故障排障系列文章目录一、故障初现：隐患的开端二、波折频发：迷雾中的探寻三、艰难排查：困境与突破的交织四、真相大白：拨开云雾见青天五、经验之谈：反思与启示文章目录电脑故障排障系列文章目录前言总结前言在信息技术飞速发展的今天，电脑已然成为我们工作中不可或缺的得力助手。然而，电脑故障却像隐藏在暗处的“幽灵”，随时可能给我们的工作带来困扰。对于从事网络维护工作的人来说，快速准确地排查和解决电脑故障，保

u010088809·2025-02-02 21:12

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

在人工智能的浪潮中，本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama：轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

国产大模型 DeepSeek，能跟 ChatGPT 一战，还不用梯子，确定不试试？

3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲我尝试了下，同样的编码场景，通义千问给出的答案没有实际帮助，但是DeekSeek却告之具体的实现步骤与依据

集成显卡·2025-02-02 21:38

深度学习专业毕业设计选题清单：算法与应用

HaiLang_IT·2025-02-02 21:08

定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评

这份数据集包含了一系列关于定西市房屋建筑的信息，以下是其主要知识点的详细解释：SHP格式：SHP（Shapefile）是Esri公司开发的一种矢量数据格式，广泛用于地理信息系统中，它可以存储点、线、多边形等几何对象以及与之相关的属性数

天赐信息科技·2025-02-02 21:37

Win + R 开启 “运行框“ 之小蛙与大灰【1.1】

告示:提供给windows10/11用户，使用运行框之故事[1.1]。"通过运行对话框快速启动系统组件或程序":运行命令(runcommand)or快捷启动命令结构:1.运行框介绍2.运行框处理指令分析3.运行框原理剖析附.常用打开界面/程序的(?)支持:1.Windows自带的一些工具【知乎】(AL)2.官方文档【Microsoft】(AL)AL:AccessLink1️⃣运行框介绍一、运行框由

adnyting·2025-02-02 20:03

〖Python WEB 自动化测试实战篇⑥〗- selenium元素定位之find-elements

>【易编橙·终身成长社群，相遇已是上上签！】-点击跳转～<作者：哈哥撩编程（视频号、B站、抖音同名）图书作者：程序员职场效能宝典博客专家：全国博客之星第四名超级个体：COC上海社区主理人特约讲师：谷歌亚马逊分享嘉宾科技博主：极星会首批签约作者大家好,我是哈哥，一位35岁但是依然头发茂密的程序员老兵，目前在公司开启了养老模式。现在热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，在过去的三

哈哥撩编程·2025-02-02 19:57

pytest之通过yaml实现数据驱动

一、安装pyyamlpipinstallpyyaml二、yaml基本语法略过三、将测试用例数据写入yaml#用例1-interfaceName:首屏-考试数据接口url:http://stupad-stre****headers:{'Content-Type':'application/json','requestid':'021618985865','token':'eyJ0eXAiOiJKV1

董林夕·2025-02-02 19:56

什么是“知识蒸馏”

定义与原理在深度学习领域不断突破的同时，模型的复杂度和计算需求也随之增加。为了解决这一问题，知识蒸馏技术应运而生，成为模型压缩和性能优化的重要手段。

清风AI·2025-02-02 19:55

o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别？

然而，在众多模型中，GPT-4、GPT-4o和O1三款模型可谓是经典与转型之“模”。GPT-4作为ChatGPT

开心的AI频道·2025-02-02 19:54

杰理之BLE连接状态【篇】

staticvoidcbk_packet_handler(uint8_tpacket_type,uint16_tchannel,uint8_t*packet,uint16_tsize){//…switch(packet_type){caseHCI_EVENT_PACKET:switch(hci_event_packet_get_type(packet)){//…caseHCI_EVENT_LE_M

Rambo-Lamborghini·2025-02-02 16:07

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention：一种Attention机制，用于处理单个输入序列中的依赖关系。Cross-Attention：一种Attention机制，用于处理两个或多个输入序列之间的依赖关系。Gated

AIVoyager·2025-02-02 15:30

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验

AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:00

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

MVC 文件夹：架构之美与实际应用

MVC文件夹：架构之美与实际应用引言MVC（Model-View-Controller）是一种设计模式，它将应用程序分为三个核心组件：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）

lsx202406·2025-02-02 15:57

【深度学习】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows，论文

必读文章：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码：https://github.com/microsoft/Swin-

XD742971636·2025-02-02 14:54

Redis基础命令之set、zset

1.SetRedis的Set是String类型的无序集合。集合成员是唯一的，这就意味着集合中不能出现重复的数据。1.1SADD--添加一个或多个成员这里添加三个成员到set集合中127.0.0.1:6379>SADDsetmysqljavac++(integer)31.2SMEMBERS--查看成员127.0.0.1:6379>SMEMBERSset1)"c++"2)"java"3)"mysql"

泪染的青空·2025-02-02 14:22

Spring的设计理念之【事务管理】

Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一，旨在简化复杂的事务处理逻辑，提供统一的编程模型，同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制：一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离，开发者只需关注业务逻辑，事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口，抽象不同事务实现（如

冰糖心158·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2