LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低

基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。

在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。

它由前谷歌工程师尤雨溪（EvanYou）创建，并首次发布于2014年。Vue被设计为易于上手、灵活且高效，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的前端应用。

在Python中，字符串计数是非常基本的操作，使用率极高，可用于多种情况，更是每个Python开发工程师必须掌握的基础技能之一，那么Python中如何进行字符串计数?以下是常用方法介绍。

最后对于很多Java工程师而言，想要提升技能，往往是自己摸索成长，不成体系的学习效果低效漫长且无助。

本文将深入探讨AI对软件工程师的影响，揭示其真实角色，以期为业界同仁提供一份全面的视角。️AI：开发者的得力助手AI不是来势汹汹的竞争者，而是软件工程师最可靠

作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。

目录5、三极管5.1、基础三极管原理图三极管实物图5.1.1、结构5.1.2类型5.1.3、工作原理5.1.4、工作状态5.1.5、功能5.1.6、应用5.1.7、特性参数5.1.8、特性曲线5.2、相关问题5.2.1、三极管在放大信号时，其工作原理是什么?5.2.2、如何根据三极管的特性参数选择合适的三极管?5.2.3、三极管在现代电子设备中有哪些具体的应用场景?5.2.4、三极管在放大信号时，

很多人私信问我们公司的技术栈是什么，如果今年打算学习Java应该主要学习哪些内容，这篇文章我就以一线互联网大厂的标准，为大家罗列出2022年的Java学习的主要内容，内容可能有点多，因为我是以我们公司年薪30万的Java工程师标准写的

目录1、电阻1）上拉电阻的作用2）PTC热敏电阻作为电源电路保险丝的工作原理2、电容1）电容的特性2)电容的特性曲线3)1uf的电容通常来滤除什么频率的信号3、电感4、二极管1）二极管特性2）二极管伏安特性曲线3）如果一个LED指示灯没有定义颜色，红、绿、黄、橙、蓝、白色你会选择哪一种，为什么?4)简述TVS瞬态电压抑制二极管的工作原理5、三极管1）晶体管基本放大电路有共射、共集、共基三种接法，简

目录4、二极管4.1、基础二极管原理图二极管实物图4.1.1、基本特性4.1.2、常见类型4.1.3、工作原理4.1.4、应用领域4.2、相关问题4.2.1、二极管的PN结是如何形成的?4.2.2、发光二极管(LED)的工作原理是什么?4.2.3、在电子电路中，二极管通常如何应用?4.2.4、二极管在不同电路中的具体应用有哪些?4.2.5、二极管在电子电路中有哪些常见的故障和解决方法?4.2.6、

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

目录6、继电器6.1基础继电器原理图继电器实物图6.1.1概念6.1.2结构组成及工作6.1.3应用场景6.1.4优点与缺点6.1.5继电器工作原理6.2相关问题6.2.1如何选择合适的继电器满足特定的应用需求6.2.2继电器在汽车电子系统中通常承担那些角色6.2.3如何提高继电器的耐用性和可靠性?6.2.4继电器的电磁原理是如何影响其性能的?6.2.5继电器的寿命通常受哪些因素影响，如何延长其使

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

4、人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？

在华为地位堪比任正非的她在谈及“工程师”这一身份时表示，“我觉得工程师本身就是一个很不了的职业，这也是我一生的荣耀和自豪”。

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?

请自我介绍一下(需简单清楚的表述自已的基本情况，在这过程中要展现出自信，对工作有激情，上进，好学)面试官您好，我叫###，今年26岁，来自江西九江，就读专业是电子商务，毕业后就来深圳工作，有三年的软件测试工程师的经验

所以我的职业发展是需要时间积累的，一步步向着高级测试工程师奔去。而且我也有初步的职业规划，前3年积累测试经验，按如何做好测试工程师的要点去要求自己，不断更新自己改正自己，做好测试任务。

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

百度大模型算法工程师面试题应聘岗位：百度大模型算法工程师面试轮数：第二轮整体面试感觉：偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节，我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长，展示了自信和沟通能力

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>阿里大牛漫谈“去IOE”架构:过程苦结局好随着国外斯诺登的棱镜门事件持续发酵，国内近期一场大规模网络瘫痪引起轩然大波，安全问题将直指人心，一时间IOE

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

程序员最基本的发展路线就是：从普通程序员做到熟练的开发者，接下来就会有多种选择，你可以选择做高级开发工程师，也可以成为一个一线熟练的开发人员，或者你也可以成为一个小团队的负责人。

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

一、单项选择如下有关信息安全管理员职责旳论述，不对旳旳是（）A.信息安全管理员应当对网络旳总体安全布局进行规划B.信息安全管理员应当对信息系统安全事件进行处理C.信息安全管理员应当负责为顾客编写安全应用程序D.信息安全管理员应当对安全设备进行优化配置国家密码管理局于2023年公布了“无线局域网产品须使用旳系列密码算法”，其中规定密钥协商算法应使用旳是（）A.DHB.ECDSAC.ECDHD.CPK

文章目录前言：考核项目一、考试方式二、操作系统原理1.基本要求2.考试内容三、计算机网络1.基本要求2.考试内容总结前言：考核项目四级信息安全工程师考核操作系统原理和计算机网络两门课程。

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

文章目录简介流程确认能连接usb和调试器确认芯片信息确认芯片存储是否正常确认屏幕是否能点亮确认其他硬件方式方法简介硬件工程师给出板子后，后面就是软件工程师的事儿了。通常来说并不会很顺利。

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja