深度学习人工智能pytorch 第19页

flash_attn安装

flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda

壶小旭·2025-02-26 03:46

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

插值法其实就是在已知数据点之间估计未知点的值。通过已知的离散数据点，构造一个连续的曲线函数，预测数据点之间的空缺值是什么并且自动填补上去。适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。使用插值法的优点：物理系统的数据通常是连续的，使用插值法可以保持数据的连续性直接截取可能会丢失重要的动态特征，使用插值法不会丢失重要信息可

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

使用django调用deepseek api，搭建ai网站

一、deepseek简介DeepSeek是一家人工智能公司，专注于开发先进的人工智能模型和技术。

陈王卜·2025-02-26 03:42

AI大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在人工智能（AI）的浪潮中，大模型技术正以前所未有的速度发展，并在各个领域展现出其强大的应用潜力。在近期的全国两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。

大模型RAG实战·2025-02-26 02:38

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。

aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。

2401_87458718·2025-02-26 02:35

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。

2401_87458718·2025-02-26 02:35

Nginx + ElasticSearch + Kibana结合

Nginx+ElasticSearch+Kibana结合操作系统软件下载安装编译工具及库文件安装PCRE安装NginxElasticSearch配置Kibana配置Nginx配置启动Nginx对人工智能感兴趣点下面链接现在人工智能非常火爆

周天祥·2025-02-26 01:31

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

近年来，人工智能领域蓬勃发展，大模型作为其中的核心技术，其重要性不言而喻。然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。

fanstinmsl·2025-02-26 01:59

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

如何通过提示词更好地利用AI

在人工智能对话系统的使用中，提示词（Prompt）就像开启宝藏的密码钥匙。研究表明，优化后的提示词可使输出质量提升300%（AIResearchLab,2023）。

lally.·2025-02-26 00:55

机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境）

结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病

@@南风·2025-02-26 00:53

python 语音转文本中文——DeepSpeech

DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。

drebander·2025-02-26 00:51

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的

FL1623863129·2025-02-25 23:18

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

2024年Agent AI：Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望

在2024年，人工智能领域迎来了一个新的里程碑——AgentAI的兴起。AgentAI，即代理智能，是一种能够感知并在不同领域和应用中采取行动的系统。

大模型部署·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning

大模型玩家·2025-02-25 22:38

机器学习笔记——特征工程

好评笔记·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构，最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文：U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

海洋之心·2025-02-25 21:31

针对视频内容进行检测开源项目

它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。

红豆和绿豆·2025-02-25 20:54

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》教材官网：首页|自然语言处理：大模型理论与实践赵宇教授简介西南财经大学教授，博导，四川省学术和技术带头人后备人选，金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任，通用人工智能与数字经济创新

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

AI工具 | 每个打工人必备的15款人工智能超级工具

咱们得面对一个残酷的事实：大多数“人工智能”工具本质上华而不实，往往没什么用。不过，还是有一些靠谱的人工智能平台，它们可不只是营销噱头。有些AI公司正试图改变游戏规则。

Qingmu2024·2025-02-25 19:44

探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析

一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。

FinkGO小码·2025-02-25 18:11

人人都看得懂的DeepSeek入门科普

DeepSeek=AI+国产+免费+开源+强大DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公

程序员一一涤生·2025-02-25 17:36

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。

紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

谁才是 AI 的“第一语言”？Python 与 Java 的较量

在人工智能（AI）领域，编程语言的选择至关重要，它直接影响到开发效率、模型性能和应用部署的便利性。近年来，Python和Java在AI领域的竞争愈发激烈。

CarlowZJ·2025-02-25 16:57

第七个问题 - 什么是AIGC？它和LLM是什么关系？

AIGC（人工智能生成内容）和LLM（大语言模型）是当前人工智能领域的两个核心概念，它们既有紧密联系，又有明确区别。以下是详细解析：一、什么是AIGC？

释迦呼呼·2025-02-25 15:52

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

深度学习（DL）在解决PAI中存在的技术限制（如硬件限制、生物特征信息缺乏等）方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。

superace7911·2025-02-25 15:50

Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集

简介简介：提出一种新的MMGAN架构，使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享，高度共享的生成器（通过混合权重反映）捕获分布的公共方面，而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目：MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（混合成员生成对抗网络）会议：IEEEInternationalConferenceonIm

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:18

AI赋能软件测试：效率与质量的革命性提升

近年来，人工智能(AI)技术蓬勃发展，正在深刻改变着各行各业，软件测试领域也不例外。作为一名CSDN软件测试工程师博主，我深刻感受到AI技术为软件测试带来的巨大变革。

北陌宝宝·2025-02-25 15:18

9、论文阅读：无监督的感知驱动深水下图像增强

Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述

Maker~·2025-02-25 15:18

边缘计算的发展与应用：腾讯云的技术探索

随着5G、物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术的发展，数据计算的需求正在发生变化。

Anna_Tong·2025-02-25 15:48

Pytorch实现论文：基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强

简介简介：提出了一种新型的水下图像增强算法，基于多尺度融合生成对抗网络，名为UMSGAN，以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理，将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景，提供颜色校正和细节增强。论文题目：Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:46

机器人部分专业课

华东理工人工智能与机器人导论IntroductionofArtificialIntelligenceandRobots必修考查0.5880116477012程序设计基础TheFundamentalsofProgramming

栗少·2025-02-25 14:42

计算：第四部分计算的极限第 12 章机器能思考吗 AlphaGo 与李世石

这个问题一直是人工智能领域的重要议题，也是哲学和认知科学领域长期争论的焦点。直到2016年，AlphaGo与李世石的围棋对决，才将这个问题推向了高潮

AI天才研究院·2025-02-25 14:42

Did you forget to `#include ＜pybind11/stl.h＞`? Or ＜pybind11/complex.h＞,＜pybind11/functional.h＞

项目场景：基于深度学习的三维点云可视化问题描述：Traceback(mostrecentcalllast):File".

沉迷单车的追风少年·2025-02-25 14:40

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

Deepseek 手搓资源全集

DeepSeek基本信息2025年1月20日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布高性能AI推理模型DeepSeek-R1，对标OpenAI的o1正式版。

赤胜骄阳·2025-02-25 14:09

AI写代码工具赋能前端开发：提升开发者解决问题能力

近年来，人工智能（AI）技术在各个领域都取得了显著进展，前端开发领域也不例外。AI的快速发展为前端开发者带来了前所未有的机遇，同时也带来了新的挑战。

bd_ming·2025-02-25 14:07

AI写代码工具赋能前端开发：ScriptEcho 如何激发创新？

近年来，人工智能技术飞速发展，深刻地改变着各个行业，前端开发领域也不例外。借助AI写代码工具，开发者们能够以前所未有的速度和效率构建复杂的应用程序，从而释放出更多的时间和精力专注于创新。

2501_90335205·2025-02-25 13:05

DeepSeek预测2030年：全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成，金融、医疗等专业渗透率超 70%

基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息，对未来的发展进行多维度预测，涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域：一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构

未来AI编程·2025-02-25 13:03

网关类设备技术演进思路

人工智能（AI）和机器学习：用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算：在设备端进行数据处理，减少对云服务的依赖，提高响应速度。区块链技术：用于确保数据安全和网络安全。

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

自然语言处理(NLP)：文本向量化从文字到数字的原理

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。

全栈你个大西瓜·2025-02-25 10:45

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