深度学习写论文

c语言中longjmp()函数,C语言的反人类函数:setjmp和longjmp的详细剖析

【C++式的异常处理】首先，我们写一个类，请不要想这个类有什么特别的地方，其只是为了打印出来构造和析构。classCF
weixin_39822629·2025-03-21 12:46

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理
星霜笔记·2025-03-21 11:34

APP怎么抓取原生日志 - Android篇

文章目录前言为什么要抓原生页面的日志举一个抓取原生日志的例子AndroidDebugBridge(ADB)安装ADB连接设备验证连接抓取日志注意点总结前言好困~写点我觉得重要的吧，IOS和HarmonyOSNEXT这周写为什么要抓原生页面的日志原生日志能够捕捉到与操作系统和应用框架交互的关键信息
大汉堡玩测试·2025-03-21 11:02

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G
y江江江江·2025-03-21 10:31

CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力

论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向
小白学视觉·2025-03-21 10:57

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消
小众AI·2025-03-21 10:57

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

徐曼是南开大学商学院副教授，在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树，尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究，曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。
Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll
疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

答案：原因：查询缓存对频繁更新的表效果差，任何对该表的写操作都会清空所有相关缓存，导致缓存命中率低，反而增加开销。替代方案：使用应用层缓存（如Redis）。优化查询和索引，减少对缓存的依赖。
dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用
Uzw·2025-03-21 07:29

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

python中的构造函数

python中构造函数可以这样写classclassname（）：def——init——（self）：#构造函数函数体转载于:https://www.cnblogs.com/begoogatprogram
weixin_30770495·2025-03-21 06:17

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

hive 使用oracle数据库

hive使用oracle作为数据源，导入数据使用sqoop或kettle或自己写代码（淘宝的开源项目中有一个xdata就是淘宝自己写的）。感觉sqoop比kettle快多了，淘宝的xdata没用过。
sardtass·2025-03-21 05:43

常州 d8

好难啊哈哈哈大家考得好像都不是很好中午刚出成绩就发了动态了我也真是被自己无语到了t1测试样例时输出的数据没注释掉爆零t2freopen注释掉了爆零啊哈哈t1虽然我写的是最朴素的做法...但好歹能骗40分呢给我炸了正解是这样的
Rikka's_qwq·2025-03-21 05:43

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征。这一机制有助于提高目标边界的精准定位，从而提升伪装目标的检测性能。模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50，编码器提取多级特征，解码器通过EA
zl29·2025-03-21 04:07

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。本文将带你了解如何利用MistralAI提供的服务来进行模型的托管和调用。
VYSAHF·2025-03-21 04:05

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，
AICurator·2025-03-21 03:01

vue2+elementUI项目国际化踩坑记录

内容所有示例仅供参考；有些出现问题的地方大家可能没有遇见，忽略就可以；如有写的不足的地方还请大家指正。
gladShark·2025-03-21 02:26

【DeepSeek干货总结】对不同类型学术内容进行润色的顶级提示词汇总！

AIWritePaper官网AIWritePaper宝子们在写学术论文的过程中要想让DeepSeek发挥出最佳效能，尤其在进行文本润色时，精确和具体的提示词至关重要。
AIWritePaper官方账号·2025-03-21 02:24

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
AndrewHZ·2025-03-21 02:21

JAVA论文相关技术介绍（JAVA技术）

3.JAVA技术Java是一种广泛使用的编程语言，具有以下显著特点和优势：面向对象编程（OOP）：支持封装、继承和多态等特性，使代码更具模块化、可维护性和可扩展性。平台独立性：Java程序可以在不同的操作系统和硬件平台上运行，只需安装相应的Java运行环境（JRE）。安全性：提供了强大的安全机制，包括访问控制、字节码验证等，确保程序的安全性和稳定性。丰富的类库：拥有大量预先编写好的类和接口，涵盖了
Curry Peng·2025-03-21 02:20

从零开始写C++3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十一点二五 光照贴图(lighting maps)的实现 细嚼慢咽逐条读代码系列

当然关于3D游戏引擎的教程已经汗牛充栋，但是大部分的教程都是由过来人写的，代码中的逻辑与实现，在过来人眼中自然且简单，在初学者眼里却是晦涩繁杂，因此从一个初学者的角度来写一篇关于
金沙阳·2025-03-21 02:50

金融风控算法透明度与可解释性优化

随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析

从技术特性出发，文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异，探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景，例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

C#抖音无水印视频地址解析

他的这篇博文写的很清楚明白。https://blog.csdn.net/qq_15555767/article/details/108997122?
longsky·2025-03-21 01:12

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目基础介绍TikTokenizer是一个开源项目，主要用于文本处理，特别是将文本转化为可用于深度学习的格式
齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

日常学习日记——从练习代码中学习

也请各位大佬慷慨对我的问题提出指正如果对我的阐述有些疑问或者觉得博主写的不对，评论下来。主播觉得有道理一定会一一改正！！
梦想成为大牛呀·2025-03-21 00:08

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。
智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。然而，RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则，该规则具有向量值门控和上
东临碣石82·2025-03-21 00:02

【AI论文】ReCamMaster：基于单视频的相机控制式生成渲染

摘要：相机控制在基于文本或图像条件的视频生成任务中已得到积极研究。然而，尽管改变给定视频的相机轨迹在视频创作领域具有重要意义，但这一领域的研究仍显不足。由于需要保持多帧外观和动态同步的额外约束，这一任务颇具挑战性。为解决这一问题，我们提出了ReCamMaster，这是一个相机控制的生成式视频重渲染框架，能够在新的相机轨迹下重现输入视频中的动态场景。其核心创新在于通过一种简单而强大的视频条件机制，利
东临碣石82·2025-03-20 23:26

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

在图像去雾领域，深度学习在白天图像去雾方面成果显著，但夜间雾图研究较少。夜间雾图面临诸多挑战，其中包括雾、辉光和噪声因多个低强度有源彩色光源而具有复杂特性，以及模拟与真实数据的域差异导致的亮度问题。
一勺汤·2025-03-20 22:46

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。
清风AI·2025-03-20 22:14

Kotlin学习-构造函数

的构造函数分为主构造函数（primaryconstructor）和次级构造函数（secondaryconstructor）；主构造函数1、在Kotlin中一个类可以有一个主构造函数和一个或多个次构造函数；如果不写构造函数会有一个默认空的构造函数
liujun3512159·2025-03-20 22:44

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。
清风AI·2025-03-20 21:11

Unity3D游戏美术全攻略：从入门到精通

unity3d3D美术模块来讲美术小伙伴们肯定是懒得看那么多字啦，所以我就写的尽量有意思一点吧……计划是从入门到住院全部讲完的，但是能不能讲完我也不
问之路·2025-03-20 21:40

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

前言在深度学习领域，PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学，已成为学术界与工业界的主流框架。
lmtealily·2025-03-20 21:37

巨人学术搜索官网入口，免费参考文献论文及学术搜索引擎

这款专注于学术领域的专业搜索引擎，覆盖了自然科学、人文科学、社会科学等多个学科领域，整合了国内外众多主流数据库，包括维普、万方、Elsevier、WebofScience等，为用户提供了期刊论文、学位论文
黄豆匿zlib·2025-03-20 21:36

c#：使用Modbus RTU协议

本文将详细介绍ModbusRTU协议的基本原理，并重点解析功能码0x03（读取保持寄存器）、0x06（写单个寄存器）和0x10（写多个寄存器）的使用和作用。
妮妮学代码·2025-03-20 20:04

使用CSS3实现炫酷的3D翻转卡片效果

使用CSS3实现炫酷的3D翻转卡片效果这里写目录标题使用CSS3实现炫酷的3D翻转卡片效果项目介绍技术要点分析1.3D空间设置2.核心CSS属性3.布局和定位实现难点和解决方案1.3D效果的流畅性2.卡片内容布局
木木黄木木·2025-03-20 20:03

STM32 SPI总线驱动CH376T实现U盘/TF卡读写全解析—SPI通信、命令集与文件操作（下） | 零基础入门STM32第七十五步

师从洋桃电子，杜洋老师文章目录1.引言2.硬件连接3.驱动程序分析3.1SPI通信机制4.CH376命令集详解4.1常用命令表4.2命令使用示例5.初始化程序解析6.数据读写函数实现6.1写数据到文件6.2
触角01010001·2025-03-20 20:30

3.16RabbitMQ入门实战

RabbitMQ基本概念：RabbitMQ是遵循AMQP（AdvancedMessageQueueProtocol）协议，即高级消息队列协议实现的，AMQP协议是一个标准协议，如果想写一个原生的消息队列的话也可以遵守该协议去开发
plusk·2025-03-20 20:26

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
进取星辰·2025-03-20 19:52

Docker环境安装anythingllm

exportSTORAGE_LOCATION=$HOME/anythingllm&&\mkdir-p$STORAGE_LOCATION&&\touch"$STORAGE_LOCATION/.env"检查目录具有写权限
时下握今·2025-03-20 18:15

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。
AI天才研究院·2025-03-20 18:45

大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：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技术的飞速发展，大规模语言模型
AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景

近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。
Liudef06·2025-03-20 18:12
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他