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深度学习从入门到精通
线性回归的简单实现
本文是《动手学
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SkaWxp
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初入机器学习
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:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型
辰尘_星启
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:基于MindNLP的RAG应用开发
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Landy_Jay
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2025-02-03 13:47
深度学习
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篇---张量&数据流动处理
文章目录前言第一部分:张量张量的基本概念1.维度标量(0维)向量(1维)矩阵(2维)三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算:
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深度学习篇
深度学习
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PyTorch生态系统中的连续
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:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
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领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。
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2025-02-03 12:59
基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
前言系列专栏:【
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:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络
矩阵猫咪
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2025-02-03 12:42
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注意力机制
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:解锁高效应用开发密码
什么是SpringBoot在Java开发的广袤天地中,SpringBoot就如同一位神奇的魔法师,为开发者们带来了前所未有的便捷与高效,已然成为Java开发领域的中流砥柱。它是由Pivotal团队精心打造的开源框架,旨在将Spring应用的开发与部署变得轻而易举。SpringBoot之所以能够简化开发流程、提升开发效率,其秘诀就在于“约定大于配置”这一精妙绝伦的理念。在传统的Spring开发中,开
计算机学长
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Python淘宝电脑销售数据爬虫可视化分析大屏全屏系统 开题报告
所有项目都配有
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DeepSeek:开启智能搜索与AI发展的新纪元
作为一款基于
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技术的智能搜索引擎和AI模型,DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破,还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力,为用户带来了前所未有的智能体验。
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【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常
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、
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屿小夏
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2025-02-03 08:38
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Megatron:
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中的高性能模型架构
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中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的
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大规模预训练模型框架,主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。
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基础知识科谱
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AIGC的底层框架和技术模块
以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析:底层框架AIGC的底层框架主要基于
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五岔路口
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AIGC
Python面试宝典13 | Python 变量作用域,
从入门到精通
今天,我们来深入探讨一下Python中一个非常重要的概念——变量作用域。理解变量作用域对于编写清晰、可维护、无bug的代码至关重要。什么是变量作用域?简单来说,变量作用域就是指一个变量在程序中可以被访问的范围。Python中有四种作用域:局部作用域(Local):在函数或代码块内部定义的变量,只能在该函数或代码块内部访问。局部变量的作用域范围最小,只能在定义它们的函数或代码块内部使用。defmy_
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Python面试题
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深度学习
:基础原理与实践
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概述1.1定义与发展历程
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是机器学习的一个分支,它基于人工神经网络的学习算法,特别是那些具有多层(深层)结构的网络。
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什么是MoE?
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种
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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|
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GoAI
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2025-02-03 05:10
自然语言处理NLP
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深入浅出LLM
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大模型
课程内容摘要生成:基于知识蒸馏与事实增强的
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当前主流方法依赖于
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二进制独立开发
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2025-02-03 04:04
非纯粹GenAI
GenAI与Python
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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。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法,希望能对学习大模型的同学们有所帮助。
herosunly
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基于
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的基于视觉的机器人导航
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深度学习dnn
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【
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】softmax回归的简洁实现
softmax回归的简洁实现我们发现(通过
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框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。
熙曦Sakura
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查漏补缺:1.梯度消失、梯度爆炸和残差块
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算:激活函数的导数很小:常见的激活函数(例如Sigmoid和Tanh)在输入较大或较小时,输出趋于饱和(Sigmoid的输出趋于0或1),其导数接近于0。在反向传播中,每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小,乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘:假设网络有nn层,梯度从输出层传到第ii层时,会经历多次链式相乘:如果每一
nnerddboy
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白话机器学习
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从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距
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基于face_recognition的人脸识别
目录一.简要介绍二.相关函数三.算法流程四.代码实现五.效果展示一.简要介绍face_recognition是一个基于Python的开源人脸识别库,它使用dlib库中的
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计算机视觉
solr 的admin.html 详细使用讲解
目录视图摘要视图订阅征文|从高考,到程序员
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与TensorFlow入门一课搞定!
qq_37300675
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开源数据结构存储系统Redis的内部数据结构详解(上)
1.2、SDS与C字符串的区别2、链表2.1、链表的定义2.2、特性3、字典3.1、哈希表定义3.2、哈希表节点定义3.3、字典定义3.4、Rehash3.5、渐进式rehash4、总结C++软件异常排查
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C/C++软件开发从入门到实战
开源数据结构存储系统
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内部数据结构详解
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,JDBC中WHERE子句的语法知识点及案例代码(107)
JDBC中WHERE子句的语法知识点及案例代码JDBCWHERE子句语法知识点WHERE子句用于在SQL查询中对数据进行筛选,它可以根据指定的条件过滤数据行。在JDBC中,WHERE子句通常用于SELECT、UPDATE和DELETE语句中。常见的WHERE子句条件比较运算符=:等于:大于=:大于等于18ANDscore>=80";try{//加载数据库驱动Class.forName("com.m
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paddlepaddle安装(使用cpu):dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件,先感受一下目录结构吧):dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr
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多模态大模型:技术原理与实战 工具和算法框架介绍
1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的
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从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理
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深入剖析 HTML5 新特性:语义化标签和表单控件完全指南
系列文章目录01-从零开始学HTML:构建网页的基本框架与技巧02-HTML常见文本标签解析:从基础到进阶的全面指南03-HTML
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:链接与图像标签全解析04-HTML列表标签全解析:无序与有序列表的深度应用
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专业毕业设计选题清单:算法与应用
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了计算机专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
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定义与原理在
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领域不断突破的同时,模型的复杂度和计算需求也随之增加。为了解决这一问题,知识蒸馏技术应运而生,成为模型压缩和性能优化的重要手段。
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AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
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柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
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【
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】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows,论文
必读文章:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/121119988SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文:https://arxiv.org/abs/2103.14030代码:https://github.com/microsoft/Swin-
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现阶段
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有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。
2401_84239830
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入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
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Lemon_wxk
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keras快速上手-基于python的
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该章的源代码已经调通,如下,先记录下来,再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
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yolo是什么,有什么优缺点以及YOLO的应用场景?
“YOLO”在计算机视觉和
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摘要:当下,AI与
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广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI
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基础,包含神经网络架构、反向传播算法。
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应用的数据基石搭建教程(DBSCAN 聚类算法)
摘要:在
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人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI
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文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和
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基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代
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算法和图形用户界面开发技术,打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
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的视觉检测小项目(十六) 用户管理界面的组态
分组和权限:用户分为三个组,管理员、普通用户、访客。•管理员的权限和作业范围:添加和删除用户、更改所有用户的信息(用户名、登录密码、所在分组等)、查看和备份以及复制数据库;•普通用户的权限和作业范围:更改自己的用户名和密码、开展工作业务、查看数据库;•访客的权限和作业范围:查看数据库。用于用户管理的界面:既然用到了用户的管理,那么就必然涉及到用户列表的展示方式了。QT对于列表内容的展示方式有:QC
深蓝海拓
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基于YOLO的视觉检测小项目
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基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
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文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数,它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时,会明确它们是哪种类型的数。比如,在定义实数标量时,我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
取个名字真难啊啊
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作为机器学习的一个重要分支,在众多领域都有广泛的应用,以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述:对图像中的内容进行分类,识别出图像中物体所属的类别。
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