深度学习之旅

四大.NET ORM框架深度对比：EF Core、SqlSugar、FreeSql与Dapper的性能、功能与适用场景

在对比EntityFrameworkCore（EFCore）、SqlSugar、FreeSql和Dapper这四种常用的.NETORM框架时，我们可以从多个维度进行详细的梳理和总结。以下是对这些框架的对比，包括应用场景、优势、劣势，并尝试通过表格形式展示关键数据（尽管ORM框架的对比通常难以直接量化到具体的数据点，但我会尽量通过描述性信息来呈现）。ORM框架对比总结框架名称应用场景优势劣势EFCo
m0_74823983·2025-01-20 20:29

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术
郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
想成为高手499·2025-01-20 20:23

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中，整个流程可以大致划分为两大部分：前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心，通过用户的输入、关键词提取、检索和问
和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

全面解析NVIDIA显卡：从入门级到旗舰级显卡详解

无论你是预算有限的入门用户，还是追求极致性能的游戏玩家，亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员，NVIDIA都有适合你的显卡。
花千树-010·2025-01-20 18:05

FPGA与ASIC：深度解析与职业选择

IC（集成电路）行业涵盖广泛，涉及数字、模拟等不同研究方向，以及设计、制造、封测等不同产业环节。其中，FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）是两种重要的芯片类型，经常让初入行者或转行者面临选择难题。本文将深入剖析FPGA与ASIC的区别，帮助读者更好地理解并做出职业规划。概念辨析FPGA(FieldProgrammableGateArray)：本质上是一种芯片，允许用户通过编程配置
博览鸿蒙·2025-01-20 18:03

深度解析 React 合成事件：机制、作用及与 Vue 事件机制的对比

在前端开发领域，React与Vue作为两款备受瞩目的框架，凭借独特的设计理念和技术架构，为开发者打造出截然不同的开发体验。React的合成事件是其核心亮点之一，Vue则采用了别具一格的事件处理机制，二者的差异背后蕴藏着多方面的考量。一、React合成事件的底层剖析（一）事件创建与封装细节当DOM事件触发，React会第一时间在内部事件池中检索对应的合成事件实例。若未找到，便依据原生事件类型，像cl
·2025-01-20 18:03

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测
·2025-01-20 18:28

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。
·2025-01-20 18:56

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端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。
·2025-01-20 17:47

逐梦华为 HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅

逐梦华为HCIA-Datacom：从理论到实战的深度探索之旅在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，网络通信技术宛如基石般撑起了全球信息交互的大厦。
芜湖，皇冠·2025-01-20 16:46

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。
丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

MySQL 核心知识全面解析：从事务到索引的深度探索

1.事务隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是?事务隔离级别是数据库系统中用于控制不同事务之间的交互和可见性的机制。SQL标准定义了四个隔离级别，按照从低到高的顺序分别是：读未提交（ReadUncommitted）：在这个级别，一个事务可以读取另一个尚未提交的事务的数据更改。这会导致脏读（DirtyRead），即读取到未提交的数据。读已提交（ReadCommitted）：这个级别确保一个事务只
guihong004·2025-01-20 12:28

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。
和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习
重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

你能读懂微服务架构深度解析：架构设计背后的哲学吗？

架构设计哲学如果说软件开发的本质是不断挖掘问题领域中隐藏的错综复杂性，那么架构解决的问题就是如何管理这些复杂性。而在软件领域，最为复杂的软件实体莫过于软件操作系统。从数以千计的工程师参与开发的UNIX操作系统到Linux开源系统的成功，越来越多的人开始关注和思考UNIX技术背后隐藏的设计哲学。UNIX设计哲学概括为一句话就是“小而专注”。可以说，微服务架构理念和UNIX设计哲学一脉相承，微服务将U
写代码的珏秒秒·2025-01-20 10:34

无需插件，OmniGen 凭文本指令读懂图像，多样生成随心掌控

OmniGen不需要额外的插件或操作，它可以根据文本提示自动识别输入图像中的特征（例如，所需的对象、人体姿势、深度映射）可以通过OmniGen灵活地控制图像生成：引用表达式生成：你可以输入多个图像，并使用简单的通用语言来引用这些图像中的对象
算家云·2025-01-20 09:59

“AI 自动化效能评估系统：开启企业高效发展新征程

它能够快速收集海量的数据，并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析，从而精准地判
上海拔俗网络·2025-01-20 08:23

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens数据集依赖环境代码语言：python3.11.5开发平台：pycharmtensorflow版本：2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M
fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

一、智能体概念的深度剖析1.1智能体（Agent）的本质智能体，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。
和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu
大圣数据星球·2025-01-20 06:29

海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战

该引擎采用深度学习
神探阿航·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象
AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

【强化学习】PyTorch-RL框架

学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目
大雨淅淅·2025-01-20 05:52

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和
转角再相遇·2025-01-20 04:17

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。
程序员洲洲·2025-01-20 03:30

::v-deep的理解

vue样式穿透在刚开始使用element-ui组件库时，想要修改其内部的样式，但总是不生效，通过查询资料，了解到了深度作用选择器。
记得早睡~·2025-01-20 03:27

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型
学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化
OpenSani·2025-01-20 01:13

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

标题：解锁SQL递归查询：WITHRECURSIVE的深度解析在数据的层级结构中探索，犹如穿梭于迷宫，每个节点都可能隐藏着通往更深层次的路径。
2401_85762266·2025-01-20 01:10

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1
码字仙子·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

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·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。
Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu
·2025-01-19 19:58

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。
编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。
编程小郭·2025-01-19 18:45

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。
SEU-WYL·2025-01-19 17:06

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。
wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
wit_@·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM
SSS不知-道·2025-01-19 15:15

算法打卡：第十一章 图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。
菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
小小小小祥·2025-01-19 15:40
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他