深度学习做游戏辅助

Mothur 命令手册-Mothur命令中文解释（二）

现在国内使用Mothur的人还很少，不过国外有不少做生态的都用到mothur了。毕竟有很多都是命令行操作
a12141986·2025-03-18 22:39

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
shangjg3·2025-03-18 21:35

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

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、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-18 20:24

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成
程序边界·2025-03-18 19:22

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
进取星辰·2025-03-18 19:17

Windows系统下编译grpc源码+VS2019配置使用grpc

网上相关资料也有很多，这里基于grpc和VS最新版本丰富下细节，做一下记录。St
奔跑的架构师·2025-03-18 18:12

软件测试肖sir__接口测试之基本介绍（2）

定义：接口统称api，程序与程序之间的数据交换；模块与模块之间的数据交换；2、为什么做接口？
金牌软件测试培训师肖sir·2025-03-18 18:41

F12抓包用于做postman接口测试的全过程解析

一、为什么抓包从功能测试角度通过抓包查看隐藏字段Web表单中会有很多隐藏的字段，这些隐藏字段一般都有一些特殊的用途，比如收集用户的数据，预防CRSF攻击，防网络爬虫，以及一些其他用途。这些隐藏字段在界面上都看不到，如果想检测这些字段，就必须要使用抓包工具。通过抓包工具了解协议内容方便开展接口和性能测试性能测试方面，性能测试其实就是大量模拟用户的请求，所以我们必须要知道请求中的协议内容和特点，才能更
自动化测试君·2025-03-18 18:40

Facebook云手机防关联指南：轻松玩转矩阵运营

做facebook海外推广的朋友都知道，管理多个海外社媒账号就像走钢丝——稍不注意就被平台封号。别急，今天教你用OgPhone云手机轻松搞定这个难题，看完就能上手操作！
OgCloud企业组网·2025-03-18 17:06

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研
wlz249·2025-03-18 16:28

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

C#学习笔记（3）： 调用YOLOv8

最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。
playerofIE·2025-03-18 15:50

YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。
码上有潜·2025-03-18 14:46

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型
这个懒人·2025-03-18 14:12

Python制作【大麦网】抢票程序，看演唱会再也不怕没票了

还有黄牛们不能丢了饭碗，所以导致了，很多人都抢不到票那么，今天带大家用Python来制作一个自动抢票的脚本小程序知识点：面向对象编程selenium操作浏览器pickle保存和读取Cookie实现免登陆time做延时操作
中年猿人·2025-03-18 13:06

分享之前使用HarmonyOS NEXT Canvas做的动态GIF视频的一个案例，没有感情，全是技术。

这次分享一下之前使用HarmonyOSNEXTCanvas做的动态视频的一个案例，没有感情，全是技术。什么！
·2025-03-18 13:23

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术

构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。
2401_85761003·2025-03-18 12:29

python 反编译pyc文件

如果我们想将pyc文件在编译成py文件该怎么做呢？
枫之沫·2025-03-18 12:28

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。
技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

做支付要先做收单

为什么会有支付行业？身为90前的你们，应该都有的生活体验，就是在大概淘宝电商出现之前，大概是2002年前，大家支付都是用人民币现金支付，没错！你发现了没有，现在还有谁带现金出门买东西？当支付场景从线下慢慢搬到线上以后，线上指的就是淘宝电商的电子商务，那么怎么解决线上支付的问题呢，这个时候在买卖过程中需要一个担保的支付机构，此时，支付宝出现了。这是我国国内的支付产品的祖师爷。支付不要简单的认为只是交
一只杰瑞·2025-03-18 09:54

2025年 Apache SeaTunnel 2月份社区月报速递

SeaTunnelMonthlyMergeStars感谢以下小伙伴上个月为ApacheSeaTunnel做的精彩贡献（排名不分先后）：@hawk9821@fcb-xiaobo@akula
SeaTunnel·2025-03-18 08:20

Node.js和webpack入门-个人学习笔记

作用1.编写服务端程序2.编写数据接口，提供网页浏览资源等等3.实现“前端工程化”，为Vue和React等框架做铺垫前端工程化-概念开发项目直到上线，过程中集成的所有工具和技术。
ksmswq·2025-03-18 08:16

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

学习pytorch

学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

交换平台（一）第一章：数据交换平台的一些基本概念

怎么做？第一章、数据交换平台的一些基本概念1.1数据交换与交换平台1.2什么是物理隔离？第零章、前言：为什么？做什么？怎么做？
姚毛毛-aione1.com·2025-03-18 06:33

deepseek接入的GIS地图应用，真的好用！还得是大厂

百度地图、腾讯地图APP都接入了deepseek大模型（打不过就加入），可以在地图的基础上结合deepseek做一些场景的
GIS思维·2025-03-18 06:59

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。
AI天才研究院·2025-03-18 05:55

【蓝桥杯】省赛：神奇闹钟

思路python做这题很简单，灵活用datetime库即可codeimportosimportsys#请在此输入您的代码importdatetimestart=datetime.datetime(1970,1,1,0,0,0
遥感小萌新·2025-03-18 05:48

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

毕设分享 大数据B站数据分析可视化系统

设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
bee_dc·2025-03-18 03:39

毕业设计项目 大数据B站数据分析可视化系统

设计原理数据处理方案可视化呈现方案综合得分计算指标综合得分漏斗图游客画像完成度三连排行榜点赞、投币、收藏与白嫖的比例分析3最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
bee_dc·2025-03-18 03:09

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

At least one sheet must be visible

这样做可以使用xlsxwriter引擎来处理Excel文件，而不会出现上述错误。下面是一个修改后的示例代码：
Aa123456789_55·2025-03-18 03:32

MYSQL8.0数据库误删除记录恢复 MYSQL8.0数据库崩溃恢复 MYSQL8.0数据库删除表恢复

对于各类主流数据库，我们可以做最底层的数据恢复及数据修复，对于数据库的某些特定故障我们保证数据库100
caihuayuan5·2025-03-18 02:27

python`print`函数中flush参数

这样做的好处是可以提高性能，因为一次性发送大量数据通常比逐个发送数据更高效。然而，在某些情况下，你可能希望立即看到输出，而不是等待缓冲区填满或程序结束。这时就可以使用flush参数来强制刷新缓冲区。
需要重新演唱·2025-03-18 02:26

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Biobank genetic data探析（三）

Biobankgeneticdata探析（三）——GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling
想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

锁的策略）

悲观锁：在加锁之前，预估到当前锁冲突出现的概率比较大，因此加锁的时候就会做更多的工作，做的事情更多，加锁的速度可能会更慢，但整个过程中不容易出现其他问题。
康kang·2025-03-17 23:03

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17
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