深度学习实操第6页

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

shell 编程详细命令

/bin/bash开头（指定解析器）第一个Shell脚本:helloworld.sh需求：创建一个Shell脚本，输出helloworld案例实操touchhello.shvimhello.shshhello

飞询·2025-03-15 17:23

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

资料解读：适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代，人工智能（AI）技术迅速发展，深度融入到各个领域，AIGC（人工智能生成内容）更是成为内容创作的新趋势，为企业提升效率、创新发展带来了新契机

极客11·2025-03-15 12:16

Python多版本环境管理UV

pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境Anaconda3）python轻量级环境管理uv4）uvx快速上手使用3-上手实操

坐吃山猪·2025-03-15 12:44

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？

如果是为了玩游戏或者是学深度学习，选显卡肯定是要选N卡，因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。

可靠的豆包蟹同志·2025-03-15 08:38

DeepSeek使用手册【清华北大浙大完整版】

pan.quark.cn/s/ab1ba18715bd自从清华大学出品的《DeepSeek从入门到精通》学习手册火了之后，北大浙大也支棱了起来，纷纷加码DeepSeek，持续发布高质量DeepSeek学习资料，从基础到实操

2501_91178945·2025-03-15 08:35

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100

快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。

2301_78234743·2025-03-15 08:05

解码数字基因：数据架构如何重塑企业核心竞争力？——全面解析数据架构的战略价值与实践路径

结合华为等标杆企业实践，提供兼具理论深度与实操指导的方法论框架，助力企业打造高质量数据底座。关键词：数据架构、数据模型、

领码科技·2025-03-15 07:01

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解，精准解析用户的需求；进化式深度学习

eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）

文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。

Harry技术·2025-03-15 06:17

大模型生成人物关系思维导图的实战教程

对机器学习和深度学习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。

herosunly·2025-03-15 03:21

MATLAB 操作指南（结尾附实操案例）

一、MATLAB简介MATLAB（矩阵实验室）是一个高级技术计算语言和交互环境，它主要用于数值计算、数据分析、算法开发和可视化。MATLAB的核心功能是矩阵运算，它能够处理向量和矩阵为中心的数学问题，方便用户进行算法的开发和数据可视化。主要特点高效的数值计算：MATLAB内置了许多用于数学和工程计算的函数，用户可以轻松地进行数值运算。可视化功能：MATLAB提供了丰富的工具，用于生成各种类型的图形

vvvae1234·2025-03-15 01:08

pytorch实现cifar10多分类总结

对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积

L_pyu·2025-03-15 00:31

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。

Evaporator Core·2025-03-14 23:53

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类

本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-14 23:50

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法

天一生水water·2025-03-14 23:50

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca

*Major*·2025-03-14 20:27

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过

进取星辰·2025-03-14 19:47

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

输电线路参数测试：参数解读及运用指南

传统测试方法面临强电场干扰、接线复杂等难题，本文将以KDGXG-I型测试仪为例，从工作原理、参数解读到实操指南，带您全面了解这一电力测试领域的黑科技。一、工作原理：如何突破强电场干扰？

武汉凯迪正大·2025-03-14 17:27

再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

鸿蒙 NEXT 开发中，使用公共事件进行进程间通信

下面我将提供一个完整的业务代码示例，并解释逻辑关系，以便即使是初学者也能按照步骤进行实操，废话不多说，直接上干货。业务场景假设我们有两个应用，应用A和应用B。

·2025-03-14 17:27

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

Python, Java开发婚礼举办案例与实操200例APP

开发一个婚礼举办案例与实操200例App，旨在为用户提供丰富的婚礼策划案例和实操经验，帮助用户更好地组织和策划婚礼。以下是App的核心功能设计和实现思路：---###核心功能设计1.

Geeker-2025·2025-03-14 05:58

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

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