深度学习之Keras 第4页

【DeepThinking】人生反思洞察之「知行合一」（经验贴）

引言最近，我深刻体会到一种焦虑：既有生活的现实压力，也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身，我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动，而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑，常常让我想起人的出生：起初我们依赖父母和环境，被动地活着；成年后，我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念，去实现自我价值。但终有一天，我们会停下来审视自己，看清一些本质问题，并且发觉自己需要对这一生负责：我应

碣石潇湘无限路·2025-03-22 13:59

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

什么是单元测试？单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言

程序员阿沐·2025-03-22 11:40

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

LInux内核学习 -- perCPU变量

文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量：__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍，这位老哥做了介绍，包括为什么要有这样的变量以及优势：linux内核之Per-CPU

lagransun·2025-03-22 09:21

Linux内核学习之 -- epoll()一族系统调用分析笔记

lagransun·2025-03-22 09:51

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧，助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么？

几道之旅·2025-03-22 06:51

Matplotlib 柱形图

基本用法安装Matplotlib在开始使用Matplotlib之

lly202406·2025-03-22 05:17

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode

吕曦耘George·2025-03-22 05:12

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

Qt窗口控件之消息对话框QMessageBox

消息对话框QMessageBoxQMessageBox是继承于QDialog类，用于表示Qt中的一个消息对话框。消息对话框是应用程序中最常用的界面元素，主要用于为用户提示重要信息，强制用户进行选择操作。1.QMessageBox方法方法说明setWindowTitle(QString)设置消息对话框标题文本。setText(QString)设置消息对话框内容文本。setStandardButton

laimaxgg·2025-03-22 03:53

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（二）基于Tsi721驱动

常用驱动介绍在RapidIO系统中，TSI721是一款常用的RapidIO交换芯片，其驱动程序和相关模块负责管理和优化数据传输，包括DMA（直接内存访问）操作。以下是您提到的各个模块的作用概述：rapidio.ko:这是RapidIO核心模块，为RapidIO子系统提供基础支持。它负责管理RapidIO设备、维护RapidIO网络拓扑结构，以及处理RapidIO协议的底层细节。rio_cm.ko:

niuTaylor·2025-03-22 02:49

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

使用Aim追踪LangChain执行

此外，Aim还支持并排比较多个执行流程，使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目，你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中，我们将展示如何启用和配置Aim

bavDHAUO·2025-03-22 02:17

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（一）

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。LinuxSRIO驱动开发终极指南：从基础到实战一、SRIO协议基础SRI

niuTaylor·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

python之连连看游戏

实现一个简单的连连看游戏需要用到pygame库和一些基本的数据结构和算法。导入pygame库在程序开始之前，首先需要导入pygame库。在Python中，可以使用以下代码导入pygame库：importpygame初始化Pygame在导入pygame库之后，需要使用以下代码初始化pygame：pygame.init()设置游戏窗口设置游戏窗口的大小、标题等属性。可以使用以下代码设置游戏窗口大小为6

CrMylive.·2025-03-22 02:44

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

从零至巅：逆向爬虫之道 0_0

然，虽为小雀，心亦怀鸿鹄之志，欲挥羽向天，如凤凰般，翱翔九天，俯瞰苍茫大地。奈何羽翼未丰，学识浅薄，常感力不从心，困于樊笼，不得展翅高飞。然，吾深知，学如逆水行舟，不进则退。

蓝花楹下·2025-03-22 01:09

Netty源码—3.Reactor线程模型四

大纲5.NioEventLoop的执行总体框架6.Reactor线程执行一次事件轮询7.Reactor线程处理产生IO事件的Channel8.Reactor线程处理任务队列之添加任务9.Reactor线程处理任务队列之执行任务

东阳马生架构·2025-03-22 01:08

Netty源码分析之Reactor线程模型详解

在分析源码之前，我们先分析，哪些地方用到了EventLoop？NioServerSocketChannel的连接监听注册NioSocketChannel的IO事件注册NioServerSocketChannel连接监听在AbstractBootstrap类的initAndRegister()方法中，当NioServerSocketChannel初始化完成后，会调用case标记位置的代码进行注册。f

Java-进阶架构师·2025-03-22 01:36

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

黄金屋 #2 我应该将产品开源吗？

“开源”（Open-Source），如同“自由软件”（FreeSoftware）一样，凭借其有意为之的模糊赢得了广泛传播。

_tison·2025-03-22 00:30

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

Zynq PL端IP核之AXI DMA

1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA，一种是PS中的DMA控制器，通过GP口与PL端连接，另一种是PL中的AXIDMAIP核（软核），通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访

Mazy.v·2025-03-21 21:05

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

域名如何绑定服务

一、理解域名与Java服务之

我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

Android studio之编译提示Could not find :umeng-asms-v1.2.1:.

1、问题Couldnotdeterminethedependenciesoftask':app:compileDebugJavaWithJavac'.>Couldnotresolvealltaskdependenciesforconfiguration':app:debugCompileClasspath'.>Couldnotfind:umeng-asms-v1.2.1:.Requiredby:p

码莎拉蒂 .·2025-03-21 19:48

【＜二＞丹方改良：Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring Boot 中的 RESTful API 设计：从上手到骨折

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、开篇整活儿咱今儿个唠唠Spr

Foyo Designer·2025-03-21 19:16

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开

Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

【轻松学C：编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用

在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。

秋知叶i·2025-03-21 17:30

设计模式之工厂模式的优缺点

工厂模式是一种创建对象的设计模式，它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性：当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时，只需要在工厂类中进行修改，而不需要在所有使用该对象的地方进行修改，便于代码的维护和扩展。-便于代码复用：工厂类

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中

村北头的码农·2025-03-21 17:26

CCF CSP 历年真题 C语言版满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12

JY_0329·2025-03-21 17:55

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。

微网兔子·2025-03-21 17:24

通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash

一、为什么要用渐进式rehash？假设你家的旧柜子（哈希表）装满了，需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”？1️⃣先准备好新柜子（分配空间）•Redis会先申请一个更大的新哈希表（比如旧表两倍大），这时候系统里同时有「旧表」和

八股文领域大手子·2025-03-21 16:19

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无

水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

k8s往secret里导入证书_Kubernetes K8S之存储Secret详解

K8S之存储Secret概述与类型说明，并详解经常使用Secret示例html主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G

weixin_39604598·2025-03-21 15:14

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