深度学习实验

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。
码事漫谈·2025-01-22 11:34

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

1.1项目研究目的与创新点复述1.1.1.研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别
XLYcmy·2025-01-22 11:04

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。
IT古董·2025-01-22 11:33

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
2401_89759264·2025-01-22 11:02

深度学习从入门到精通：全面指南

《深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第
AI天才研究院·2025-01-22 10:25

【STM32F1例程5】RT-THREAD实验

解释说明这个概念还是想唠叨一下（个人总结，仅供参考）！！！RT-Thread是一个开源的、中英文双语的、面向嵌入式系统领域的实时操作系统（RTOS）。它具备以下特点：1.轻量级：RT-Thread的内核非常小，整个内核的代码量不足3K，可以运行在各种资源受限的嵌入式硬件上。2.可伸缩性：RT-Thread可以运行在从几百字节内存的8051到大型的ARM7以及更高性能的处理器上。3.实时性：作为一个
不会计算机的g_c__b·2025-01-22 10:22

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
好评笔记·2025-01-22 10:21

【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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·2025-01-22 09:21

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘

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·2025-01-22 09:48

深度学习Transformer框架

Transformer是一种深度学习框架，专门用于处理序列数据。它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我
T0uken·2025-01-22 07:03

基于Python的招聘系统——应聘兼职功能设计与实现

实验结果表明，该系统能够有效提高招聘效率，降低
IT实战课堂—x小凡同学·2025-01-22 06:00

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络
Super_Whw·2025-01-22 05:48

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。
Jackie_AI·2025-01-22 04:43

计算机创造的奇迹——C语言

一.简介C语言是一种较早的程序设计语言，诞生于1972年的贝尔实验室。1972年，DennisRitchie设计了C语言，它继承了B语言的许多思想，并加入了数据类型的概念及其他特性。
UnwaterBreathing·2025-01-22 04:38

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

STM32 FreeROTS 任务创建和删除实验（静态方法）

实验目标学会xTaskCreateStatic()和vTaskDelete()的使用：start_task：用来创建其他的三个任务。task1：实现LED1每500ms闪烁一次。
雁过留声花欲落·2025-01-21 23:31

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。
用心去追梦·2025-01-21 22:58

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。
梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
·2025-01-21 22:53

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

数据库实验三（SQL 查询语句实践与总结）

一、实验目的掌握涉及一个以上数据表的查询方法。深入理解多表之间的连接，包括等值连接、自然连接、非等值连接、自身连接、外连接和复合条件连接等多种连接方式。
从以前·2025-01-21 19:58

c语言大一经典题目

经典题目一、熟悉编程环境编程题实验01-1：熟悉编程环境，实现基本输出设计在屏幕上输出短句：ProgramminginCisfun!
知识为甚不进脑·2025-01-21 18:12

比亚迪进军具身智能：未来实验室的战略布局与挑战

近日，比亚迪成立未来实验室的消息引发广泛关注，其战略意义和未来发展前景值得我们深入探讨。在人工智能技术飞速发展的今天，选择合适的AI写代码工具对于项目的成功至关重要。
·2025-01-21 17:11

无线通信起源和发展现状

在19世纪前，电学和磁学是两个不同的学科，虽然有学者在电或磁的实验中察觉到二者微妙的
Zebros·2025-01-21 16:03

YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！

所有改进代码均经过实验测试跑通！截止发稿时YOLOv10已改进40+！自己排列组合2-4种后，考虑位置不同后可排列组合上千万种！改进不重样！！专注AI学术，关注B站up主：Ai学术叫叫兽er！
AI棒棒牛·2025-01-21 16:02

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）

特别说明在这个实验中，存在一个实验现象,就是你的自测运行输出结果与实验要求输出结果一模一样也不能通过，为什么呢？
兜里没有一毛钱·2025-01-21 16:27

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。
qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

随着机器视觉技术和人工智能算法的发展，基于深度学习的方法已经成为自动化缺陷检测的重要工具。
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习
高斯小哥·2025-01-21 14:43

开源AI图像工具—Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型，用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。
蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
wyc9999ww·2025-01-21 14:39

AI赋能：高职院校实验实训教学如何拥抱人工智能浪潮？

特别是在实验实训教学领域，人工智能的融入为职业教育改革提供了新的思路和工具
武汉唯众智创·2025-01-21 14:39

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？问题：CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？
zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

有趣的python代码实例_Python之路：200个Python有趣的小例子一网打尽

)上面发现了一个项目，该项目列举了200多个Python小例子，Python基础、Python坑点、Python字符串和正则、Python绘图、Python日期和文件、Web开发、数据科学、机器学习、深度学习
weixin_39845406·2025-01-21 13:34

思科模拟器中环境条件设置第一步

于是乎看了经过实验原因是在模拟器的physcial中设置就可以实现不同的温度。接下来就是合理使用了！
etudou·2025-01-21 12:57

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

李开复的理性选择：AI代码生成工具时代，初创公司如何避免盲目坚持？

他强调“今年是商业化的决胜之年”，并选择与阿里云合作，将部分团队并入阿里云的“产业大模型联合实验室”。这引发了我们对初创公司发展策略，特别是如何在AI代码生成工具等高成本领域进行理性选择的思考。
·2025-01-21 11:44

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2025-01-21 11:16

AIGC视频生成国产之光：ByteDance的PixelDance模型

优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言输入训练和推理时的数据处理总结相关工作视频生成长视频生成方法模型架构
好评笔记·2025-01-21 08:48
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