深度学习学习者

深度学习入门2：自然语言处理（第一章 神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print
m0_58598898·2025-02-10 23:11

使用Dify搭建DeepSeek本地知识库

DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。
龙域S·2025-02-10 22:39

AI赋能编程培训：高效构建Nuxt.js应用

这些智能工具能够显著提升效率，降低学习门槛，为开发者和学习者带来巨大的帮助。Nuxt.js服务端渲染应
·2025-02-10 22:18

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。
Evaporator Core·2025-02-10 22:36

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。
鬼马行天·2025-02-10 19:44

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。
小赖同学啊·2025-02-10 18:37

动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现

3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio
AI_Younger_Man·2025-02-10 17:36

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可
weixin_39862899·2025-02-10 17:27

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

语音识别(Speech Recognition) 原理与代码实例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解语音识别作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了显著的进步，尤其是在深度学习技术的推动下
AI天才研究院·2025-02-10 14:34

深入理解栈与队列：算法学习者的必备指南

本文专为算法学习者设计，揭示栈与队列的核心原理及底层实现机制。文末附各语言实现模板和LeetCode练习题。
m0_dawn·2025-02-10 13:30

[特殊字符]AI电销系统：解锁销售潜能，引爆业绩狂潮！

它运用深度学习算法，精准捕捉客户每一个细微的意图，让你的销售之旅如虎添翼。‌精准营销，直击客户痛点‌传统电销如同盲人摸象，
lxdh18899777856·2025-02-10 13:00

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4
羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。
西洲啊·2025-02-10 10:31

汽车自动驾驶AI

决策系统：基于感知数据，AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如，利用
pps-key·2025-02-10 07:00

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，因其高效和准确的特性，成为目标检测领域的主流选择。
A等天晴·2025-02-10 06:17

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模
小赖同学啊·2025-02-10 05:41

【深度学习】无Linux管理员权限，照样可以安装CUDA

以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网：CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本，选择需要的版本即可。2、查看系统信息这里分享三个命令，可以查看Linux系统的配置信息，方便下一步下载合适的CUDA版本。可以根据这些命令输出的系统配置信息选择相应的CUDA版本。uname-alsb_release-acat/etc/*release我觉得第三个最好用，输出的信息比较全面
土豆炒马铃薯。·2025-02-10 05:40

什么是AI人工智能

我听说过“深度学习”这个词，这是一种在AI中非常重要的技术。它是不是就是让计算机自己从大量数据中学到模式和规律？
西洲啊·2025-02-10 03:57

基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习

DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺-对比增强超声数据集实验设置实验
Philo`·2025-02-10 03:56

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。
智算菩萨·2025-02-10 03:25

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，
Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行
kely117·2025-02-10 02:48

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。
无人机技术圈·2025-02-10 01:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

为什么要学习AI/机器学习

正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程机器学习基础深度学习
数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
qq+593186283·2025-02-09 21:35

Thonny：专为Python初学者打造的轻量级IDE详解

它通过简化复杂概念、提供直观的调试工具和内置教学功能，帮助新手快速理解编程核心逻辑，尤其适合教育场景和零基础学习者。二、Thonny的六大核心优势零配置环境一键安装：内置Python解释器
GitIDEA·2025-02-09 19:57

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了
东方佑·2025-02-09 18:50

深度学习-数学基础-01

下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深
·2025-02-09 18:35

F#语言的学习路线

本文将为初学者提供一条完整的F#学习路线，涵盖基础知识、进阶技巧和项目实践，帮助学习者能够高效地掌握这门语言。第一部分：基础知识1.1F#语言概述F
华梦岚·2025-02-09 15:29

AI Agent: AI的下一个风口 下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。
Evaporator Core·2025-02-09 12:41

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。
Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战 多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。
xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业
喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。
@BreCaspian·2025-02-09 08:09

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。
Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络
盼小辉丶·2025-02-09 06:50

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。
Nifc666·2025-02-09 04:34

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------
想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。
魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
林泽毅·2025-02-08 21:45

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标
小辉同志·2025-02-08 20:37
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他