深度学习之点滴第15页

Ubuntu之12.04常用快捷键——记住这些你就是高手啦！

桌面ALT+F1:聚焦到桌面左侧任务导航栏，可按上下键导航。ALT+F2:运行命令ALT+F4:关闭窗口ALT+TAB:切换程序窗口ALT+空格:打开窗口菜单PRINT:桌面截图SUPER:打开Dash面板，可搜索或浏览项目，默认有个搜索框，按“下”方向键进入浏览区域（SUPER键指Win键或苹果电脑的command键）在Dash面板中按CTRL+TAB:切换到下一个子面板（可搜索不同类型项目，如

码莎拉蒂 .·2025-02-20 14:47

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。

code_stream·2025-02-20 13:12

【Go语言快速上手】第二部分：Go语言进阶之测试与性能优化

文章目录前言：测试和性能优化一、编写单元测试和基准测试1.1单元测试1.1.1示例：编写单元测试1.2基准测试1.2.1示例：编写基准测试二、使用pprof进行性能分析2.1启用pprof2.1.1示例：启用pprof2.2使用pprof工具分析性能2.2.1示例：生成CPU性能报告2.2.2示例：生成内存使用报告2.3分析报告三、代码优化技巧3.1减少内存分配3.1.1示例：重用切片3.2避免锁

卜及中·2025-02-20 13:40

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！

大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。

AGI大模型学习·2025-02-20 13:09

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

高电服务器托管：企业IT基础设施的可靠之选

高电服务器托管服务，是指企业将自身高耗电的服务器设备或算力服务器设备交由专业托管公司进行管理和维护的一种服务模式。托管公司提供包括安全机房环境、网络设备、系统软件以及专业技术人员等全方位支持，使企业能够专注于核心业务的开发和运营。高电服务器托管服务内容高电服务器托管服务通常涵盖以下几个方面：机房管理：提供安全、稳定、可靠的机房环境，配备完善的消防、监控、空调等设施，确保服务器稳定运行。硬件维护：对

wayuncn·2025-02-20 13:06

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容

等保系列之——网络安全等级保护测评工作流程及工作内容引言随着信息技术的快速发展，网络安全问题日益凸显。为了保障信息系统的安全稳定运行，我国实施了网络安全等级保护制度（简称等保）。

等保管家·2025-02-20 13:34

【学习笔记】Elasticsearch之环境搭建

Elasticsearch官网本文是自己在学习Elasticsearch的过程中，记下的觉得非常有用的笔记，希望对大家认识Elasticsearch有一点点帮助。1.什么是Elasticsearch官网上是这么介绍的：Elasticsearchisadistributeddocumentstore.Insteadofstoringinformationasrowsofcolumnardata,El

聪明马的博客·2025-02-20 13:03

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复

IT修炼家·2025-02-20 12:00

【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”

好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”

海宁不掉头发·2025-02-20 12:30

【系统架构设计师】系统性能之性能指标

目录1.说明2.计算机的性能指标3.路由器的性能指标4.交换机的性能指标5.网络的性能指标6.操作系统的性能指标7.数据库管理系统的性能指标8.Web服务器的性能指标9.例题9.1例题11.说明1.性能指标是软、硬件的性能指标的集成。2.在硬件中，包括计算机、各种通信交换设备、各类网络设备等；在软件中，包括操作系统、数据库、网络协议以及应用程序等。2.计算机的性能指标1.评价计算机的主要性能指标有

王佑辉·2025-02-20 12:29

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

微信小程序之自定义轮播图实例 —— 微信小程序实战系列（3）

由于微信小程序，整个项目编译后的大小不能超过1M查看做轮播图功能的一张图片大小都已经有100+k了那么我们可以把图片放在服务器上，发送请求来获取。index.wxml：这里使用小程序提供的组件autoplay：自动播放interval：自动切换时间duration：滑动动画的时长current：当前所在的页面bindchange：current改变时会触发change事件由于组件提供的指示点样式比

2401_84910072·2025-02-20 10:37

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

【设计模式精讲】结构型模式之装饰器模式

文章目录第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍5.3.2装饰器模式原理5.3.3装饰器模式应用实例5.3.4装饰器模式总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区第五章结构型模式5.3装饰器模式5.3.1装饰器模式介绍装饰模式(decoratorpattern)的原始定义是：动态的给一个对象添加一些额外的职责.就扩展功能而言,装饰器模式提供了一种比使用子类更加灵活的替代

道友老李·2025-02-20 09:30

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。

人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨

C语言/C++常见习题问答集锦(七十八)之数字流星雨程序之美流星雨是在夜空中有许多的流星从天空中一个所谓的辐射点发射出来的天文现象。

五一编程·2025-02-20 08:54

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

蓝桥杯 Java B 组之设计 LRU 缓存

Day7：综合练习-设计LRU缓存一、什么是LRU（LeastRecentlyUsed）缓存？LRU（LeastRecentlyUsed）缓存是一种基于最近最少使用策略的缓存机制，用于管理固定大小的缓存，当缓存满时，会淘汰最久未被使用的元素。LRU设计核心缓存的最大容量capacity支持get(key)操作（O(1)时间复杂度）支持put(key,value)操作（O(1)时间复杂度）当缓存满时

计算机小白一个·2025-02-20 08:52

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

Java集合之ArrayList（含源码解析超详细）

1.ArrayList简介ArrayList的底层是数组队列，相当于动态数组。与Java中的数组相比，它的容量能动态增长。在添加大量元素前，应用程序可以使用ensureCapacity操作来增加ArrayList实例的容量。这可以减少递增式再分配的数量。ArrayList继承于AbstructList，实现了List，RandomAccess，Cloneable，Java.io.Serializa

&星辰入梦来&·2025-02-20 07:46

学习路之微服务--PHP中实现微服务几种方式

学习路之微服务--PHP中实现微服务实现微服务是一种将应用程序拆分成小型、独立的服务，每个服务都专注于完成特定的业务功能。通过这种方式，可以实现系统的高可伸缩性、可靠性和可维护性。

hopetomorrow·2025-02-20 07:14

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

SpringCloud微服务架构之断路器，如何解决微服务中的雪崩效应？

图3.2极端情况下的微服务网状调用示意图最常见的场景就是当负载过高时，如果某个服务的性能或抗压能力不好，那么当请求到这个服务时就需要等待或直接出现超时、不可用等情况。在图3.2中，一旦服务C出现问题，可能会影响服务A和服务B，虽然服务D、E、F并没有直接与服务C相互依赖，但是服务C导致了服务A和服务B的阻塞，就会间接地影响服务D、E、F，从而让整个系统变得缓慢或不可用，这就是微服务的雪崩效应。微服

2401_89225002·2025-02-20 05:03

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

腿足机器人之五- 粒子滤波

腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态，本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。

shichaog·2025-02-20 04:26

无人设备遥控器之通讯方式篇

一、无线电波传输无人设备遥控器通过无线电波将指令信号传输给无人设备。这些信号在无线通信频段内进行传输，常见的频段包括2.4GHz和5.8GHz。当飞手在遥控器上操作控制杆时，这些动作会被转换为无线电波信号，并发送给无人设备上的接收机。无人设备接收到信号后，再将其解码为可识别的指令，从而实现对无人设备的控制。根据《中华人民共和国无线电频率划分规则》和我国频谱利用现状，无人机系统还规划了840.584

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 04:49

无人设备遥控器之天线设计篇

无人设备遥控器天线设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个方面的考虑，包括天线的类型、工作频段、方向性、增益、尺寸、重量以及功耗等。一、天线类型无人设备遥控器天线的设计首先要确定天线的类型。常见的天线类型包括鞭状天线、螺旋天线、微带天线等。鞭状天线通常用于低频段，具有结构简单、易于制作和调试的优点；螺旋天线则适用于中高频段，具有较好的方向性和增益；微带天线则因其剖面低、体积小、重量轻、易共形和可集

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 04:47

无人设备遥控器之视频回传篇

无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备（如无人机）采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一过程在诸多应急情境中显得尤为重要，它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流回传方式目前，主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器，再经由遥控器重新编码后，利用4G/5G网络进行回传。这种方式具有覆盖范围广、传输速度

SKYDROID云卓小助手·2025-02-20 03:16

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

咱们一起学C++ 第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索

咱们一起学C++第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索大家好！C++作为一门强大的编程语言，容器类和模板是其中非常重要的特性。

一杯年华@编程空间·2025-02-20 02:07

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

HTML之JavaScript对象

HTML之JavaScript对象Document/*参考文档地址：https://www.runoob.com/js/js-obj-intro.htmljsonjava数据类型变量数据类型变量运算符运算符流程控制流程控制函数方法对象面向对象常见对象

录大大i·2025-02-20 01:28

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

C# 零基础入门知识点汇总

五，类和对象（41~50）六，面向对象（51~60）七，结构体和枚举（61~70）八，委托和事件（71~80）九，泛型和系统类（81~90）十，其他知识点（91~100）后语前言本文属于C#零基础入门之百识百例系列知识点整理目录

陈言必行·2025-02-20 00:20

HarmonyOS组件之Tabs

Tabs1.1概念Tabs视图切换容器，通过相适应的页签进行视图页面的切换的容器组件每一个页签对应一个内容视图Tabs拥有一种唯一的子集元素TabContent1.2子组件不支持自定义组件为子组件，仅可包含子组件TabContent，以及渲染控制类型if/else和ForEach并且if/else和ForEach下页仅支持TabContent，不支持自定义组件1.2.1TabContent有几个页

秃顶老男孩.·2025-02-20 00:40

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

Java 设计模式之解释器模式

文章目录Java设计模式之解释器模式概述UML代码实现Java设计模式之解释器模式概述解释器模式(interpreter)：给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子

xiangxiongfly915·2025-02-19 20:47

Java 设计模式之桥接模式

文章目录Java设计模式之桥接模式概述UML代码实现Java设计模式之桥接模式概述桥接模式(Bridge)：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。

xiangxiongfly915·2025-02-19 20:17

推荐频道

深度学习之点滴