深度学习之神经网络基础第13页

Python项目-基于深度学习的校园人脸识别考勤系统

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛。人脸识别作为其中的一个重要分支，已经在安防、金融、教育等多个领域展现出巨大的应用价值。

天天进步2015·2025-03-05 22:23

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。

赵大仁·2025-03-05 21:46

基于opencv消除图片马赛克

以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现，结合了图像处理和深度学习方法。

小苗爸爸·2025-03-05 20:11

【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇：数据处理的瑞士军刀（含完整代码）

Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代，数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。

arbboter·2025-03-05 20:08

对“预训练”的理解

预训练有什么用传统的机器学习是偏数学的，对数据的量不做过多要求，而深度学习的项目通常是有大量的数据可供使用。

衣衣困·2025-03-05 18:59

AI绘画商业实战教程（附带AI工具+教程资料）SD+MJ变现教程

通过AI讲解前沿科技知识，视频一经发布就容易走红。而且变现方式丰富，不管是接科技产品推广、平台奖励，还是开设线上科技课程，都能轻松盈利。有博主靠推广科技产品，收益

我算是程序猿·2025-03-05 18:54

(1)，字节跳动Golang实习面试凉凉经

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！CYPHER命令：当你需要彻底删除文件，防止数据

2401_84905102·2025-03-05 16:02

Windows 下启动 gradio 信息: 用提供的模式无法找到文件。（qbit）

经排查，是因为gradio时调用系统where命令去找nodejs$wherenode信息:用提供的模式无法找到文件。本文出自qbitsnap

·2025-03-05 16:47

赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植

jingwang-cs·2025-03-05 15:24

服务器托管主要的应用场景

对于需要处理大量数据信息的企业来说，服务器托管服务能够为其提供高性能的计算资源和可扩展的网络基础设施，可以让企业高效的处理数据信息，同时进行复杂的数据分析和机器学

wanhengidc·2025-03-05 14:47

火语言 RPA 设置代理相关说明

通过配置代理，火语言RPA机器人在执行任务时，能将网络请求经代理服务器转发，如同从代理

IDFaucet·2025-03-05 12:28

《RWA全球产业白皮书》发布：向凌云教授解析全球经济转型与RWA的未来

报告一经发布，便在学术界和商业界引起了广泛讨论，并为政策制定者和投资者提供了独特的视角与前瞻性的战略建议。真实世界资产的崛起：新型经济增

互联网之声·2025-03-05 12:51

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

深度学习代码分析——自用

代码来自：https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签，为后续生成伪掩码（Pseudo-Masks）提供基础。代码分为train_phase和test_p

肆——·2025-03-05 08:28

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

PyTorch的Tensor具有动态计算图，可用于深度学习模型的前向

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。

平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查

科研小天才·2025-03-05 02:34

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。

YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

大模型推理速度测评的实战代码

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·2025-03-04 21:59

2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题

正确（1）保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统，等保2.0增加为网络和信息系统，增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象，实现了全方面的覆盖。

afei00123·2025-03-04 20:50

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数

Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求

AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。

♢.＊·2025-03-04 10:01

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。

树莓集团·2025-03-04 08:21

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。

PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法

dundunmm·2025-03-04 03:11

《基于大数据的相州镇新农村商务数据分析与研究》开题报告

拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析（1）研究方法（2）技术路线（3）实施方案（4）可行性分析三、参考文献一、选题依据1.选题背景随着信息技术的快速发展，尤其是互联网技术的普及，农村商务环境正在经

Python数据分析与机器学习·2025-03-04 02:07

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。

执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。

执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备

T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与

华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。

·2025-03-03 17:17

接口压力测试

在我们之前项目中主要针对常用的功能和比较重要要的接口做压测就比如我们以前的一个社交app的登录功能，应为登录接口影响比较大，几乎每天都有涉及到大量的用户，所以我们就要定期的做压测在每次做压测的时候我们都会把数据要过来，我们最经的用户量在

weixin_70883238·2025-03-03 16:47

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。

AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果

AI天才研究院·2025-03-03 13:54

网络基础-笔记

1.互联网创始人互联网之父，指互联网的创始人、发明人，这一美称被先后授予多人，包括：蒂姆·伯纳斯·李（TimBerners-Lee），温顿·瑟夫VintCerf原名：VintonGray"Vint"Cerf罗伯特·卡恩（RobertElliotKahn）等，所以“互联网之父不是一个人，而是一个群体。蒂姆·伯纳斯·李蒂姆·伯纳斯·李（TimBerners-Lee）爵士（1955年出生于英国）是万维网

一夜沐白·2025-03-03 12:13

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f

Evaporator Core·2025-03-03 11:38

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition

海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

华为笔试 4.24 第二题：这一题只通过了36%why

所有的集合都说一遍，包括一些细节，比如ArrayList的扩容机制，Lin育碧源计划初级游戏逻辑开发流程+凉经4.9投

huaxinjiayou·2025-03-03 06:30

Android开发谈：字节跳动Android面试凉凉经，实战解析_android 面试classloader线程安全

B收到A结束的消息后B可能还没说完，没法立即回复结束标示，只能等说完后再告诉A：我说完了。POST和GET区别Get参数放在url中；Post参数放在requestBody中Get可能不安全，因为参数放在url中HTTPSHTTP是超文本传输协议，明文传输；HTTPS使用SSL协议对HTTP传输数据进行了加密HTTP默认80端口；HTTPS默认443端口优点：安全缺点：费时、SSL证书收费，加密能

2501_90433130·2025-03-03 04:11

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