深度学习工程师第18页

Kaggle房价预测

Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。

一名小菜鸟的学习之路·2025-01-28 15:38

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。

salsm·2025-01-28 15:07

深入了解 ELF 文件格式：Linux 的可执行文件标准

无论是开发者、系统管理员，还是从事底层编程的工程师，都需要理解ELF文件的结构，因为它决定了如何加载、执行和调试程序。

salsm·2025-01-28 15:07

《动手学深度学习》(PyTorch版)

《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。

chaser&upper·2025-01-28 15:36

从简单到深刻的认知发展

认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。

AI架构设计之禅·2025-01-28 15:04

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

如何编写一个MyBatis插件？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网编写MyBatis插件需要使用MyBatis提供的插件接口，MyBatis插件机制允许你在执行SQL语句时拦截MyBatis的SQL过程，

java1234_小锋·2025-01-28 13:51

怎么实现Redis的高可用？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网要实现Redis的高可用性，通常有以下几种常见的方案。每种方案都能确保Redis在面对故障时仍能持续提供服务。

java1234_小锋·2025-01-28 13:21

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI天才研究院·2025-01-28 10:30

# 第一章：认识chatgpt

神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库

出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、

司南锤·2025-01-28 08:18

#深度学习：从基础到实践

深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一

985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

第30章测试驱动开发中的设计模式解析（Python 版）

用了一段时间Cursor软件后，我突然思考，对于测试开发工程师来说，什么才更有价值呢？如何让AI工具更好地辅助自己写代码，或许优质的单元测试是一个切入点。就我个人而言，这本书确实很有帮助。

Tester_孙大壮·2025-01-28 06:35

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。

2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

Python subprocess模块学习总结

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>从Python2.4开始，Python引入subprocess模块来管理子进程，以取代一些旧模块的方法：如os.system、os.spawn*、os.popen

weixin_34414196·2025-01-28 05:24

【Python】已解决：error: subprocess-exited-with-error

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·2025-01-28 03:15

前端js变量踩坑，部分手机浏览器不支持let、const

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>浏览器通过userAgent判断机型是Android还是iOS，很简单的几行代码，总有iOS用户手机判断不出来。

weixin_34244102·2025-01-28 03:13

2025年React前端路线图：从初级到高级

是一名热情的软件工程师，我热衷于分享和传播IT技术，致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新，欢迎关注我，微信公众号：倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注，一键三连！！！1.初级（入门级）目标：

·2025-01-28 02:22

如何在Next.js使用Blitz.js的功能

是一名热情的软件工程师，我热衷于分享和传播IT技术，致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新，欢迎关注我，微信公众号：倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注，一键三连！！！

·2025-01-28 02:21

React项目中不可或缺的7个自定义Hooks

是一名热情的软件工程师，我热衷于分享和传播IT技术，致力于通过我的知识和技

·2025-01-28 02:48

AI在电商平台商品描述生成中的应用

AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。

AI天才研究院·2025-01-28 02:31

【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’

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·2025-01-28 01:57

深度学习之基于Django+YOLOv5商标识别

随着深度学习技术的不断发展，尤其是目标检测领域的进步，自动化、高精度的商标识别成为可能。本项目旨在利用DjangoWeb框架和YOLO

Q1744828575·2025-01-28 01:57

ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory解决方案

双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。

爱编程的喵喵·2025-01-28 01:25

Lu01·2025-01-28 01:54

安装flash-attn出现RuntimeError current installed version g++ (4.8.5) is less than mininum version解决方案

双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。

爱编程的喵喵·2025-01-28 01:53

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）

像污秽一样·2025-01-28 00:49

RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比

NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计，优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU（多用户共享显卡

张3蜂·2025-01-27 22:05

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-27 22:46

非凸科技招聘来啦！技术岗及非技术岗由你选！欢迎大家加入！

公司特点：投研团队来自华尔街顶级资管公司BlackRock等，以及多位来自腾讯、字节跳动的顶尖工程师；在职员工100+，投研和技术团队占总人数比例75%，多位成员是ACM/ICPCWorldFinal选手

·2025-01-27 22:14

深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库

文章目录1RAG出现的背景2搭建过程2.1数据收集2.2数据处理2.2.1数据清洗与预处理2.2.2文本分块2.2.3微调数据格式统一2.3建立向量索引2.4大模型选择与微调3开源知识库项目3.1FastGPT3.2AnythingLLM3.3LangChain-Chatchat4商业化解决方案4.1百度智能云+千帆大模型知识库4.2阿里云PAI+向量检索5参考附录1RAG出现的背景自从2022年

皮皮冰燃·2025-01-27 21:31

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。

余生H·2025-01-27 21:59

Python magenta库：一款人工智能生成音乐与艺术的创新工具

Magenta是由Google推出的一个开源项目，它结合了深度学习与艺术创作，为开发者提供了一系列强大的工具，帮助他们创作音乐、绘画等艺术作品。

程序员喵哥·2025-01-27 21:27

Python&aconda系列：CUDA+Anaconda的安装以及 Conda实用命令

这里写目录标题一.深度学习环境配置：CUDA+Anaconda的安装3.1.1CUDA简介3.1.2查看电脑显卡型号是否支持CUDA的安装3.1.3查看电脑显卡的驱动版本3.1.4根据显卡驱动版本下载支持的

坦笑&&life·2025-01-27 20:54

深度学习探索：ChatGPT数据分析精髓 & 梯度下降优化方法深度剖析

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-27 20:22

Spyder 安装和配置指南

spyderOfficialrepositoryforSpyder-TheScientificPythonDevelopmentEnvironment项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spyder1.项目基础介绍和主要编程语言基础介绍Spyder是一个强大的科学计算环境，专为科学家、工程师和数据分析师设计

贾苏芬·2025-01-27 20:20

嵌入式工程师必学（99）：直流电路定理

线性度属性LinearityProperty线性是描述因果之间线性关系的元素的属性。它是均匀性和可加性特性的组合。齐次性属性要求，如果输入（激励）乘以一个常数，则输出（响应）乘以相同的常数。例如，对于电阻，欧姆定律将输入i与输出v相关联：v=iR。如果i增加一个常数k，则v相应地增加k；那是可加性属性要求对输入之和的响应是对单独应用的每个输入的响应之和。因此，对于电阻，如果V1=i1R

芯片-嵌入式·2025-01-27 19:17

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

【深度学习】Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation

理想不闪火·2025-01-27 19:46

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。

键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

软件测试丨Airtest 游戏自动化测试框架

游戏行业以其独特的魅力和丰厚的市场前景吸引了无数开发者和测试工程师。随着技术的不断进步，软件测试的方式也在日新月异，而游戏测试更是其中的佼佼者。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-27 16:24

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

性能测试丨分布式性能监控系统 SkyWalking

软件测试领域，分布式系统的复杂性不断增加，如何保证应用程序的高可用性与高性能，这是每一个软件测试工程师所面临的重大挑战。

霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-01-27 16:20

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un

发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

优秀的软件工程师需要具备什么

优秀的软件工程师不仅需要扎实的技术功底，还需要具备多个方面的软技能和职业素养，以应对复杂多变的技术挑战和业务需求。

de之梦-御风·2025-01-27 14:35

【TVM 教程】线性和递归核

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-27 13:59

docker-mirror: 简化Docker镜像管理的利器

在当今容器化技术迅速发展的环境中,高效管理Docker镜像已成为DevOps工程师的一项关键技能。

ivwdcwso·2025-01-27 12:26

Android15音频进阶之MediaRecorder支持通道数(一百零五)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列

Android系统攻城狮·2025-01-27 10:18

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