深度学习心得第17页

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

前端开发简历优化指南，DeepSeek助您前端简历秒变高分！

简历格式与排版（一）简洁至上（二）字体与字号的选择（三）文字间距与对齐（四）使用分段与列表二、内容优化（一）个人信息（二）教育背景（三）工作经历（四）专业技能（五）项目经验（六）自我评价（七）技术亮点深度挖掘

大模型大数据攻城狮·2025-03-13 05:07

网络安全之防御保护8 - 11 天笔记

一、内容安全1、攻击可能只是一个点，防御需要全方面进行2、IAE引擎3、DFI和DPI技术---深度检测技术深度行为检测技术分为：深度包检测技术(DPI)、深度流检测技术(DFI)DPI---深度包检测技术

温柔小胖·2025-03-13 05:06

深度解析volatile—底层实现

我们都知道，Java关键字volatile的作用1、内存可见性2、禁止指令重排序可见性是指，在多线程环境，共享变量的操作对于每个线程来说，都是内存可见的，也就是每个线程获取的volatile变量都是最新值；并且每个线程对volatile变量的修改，都直接刷新到主存。下面重点介绍指令重排序。为什么要指令重排序？为了提高程序执行的性能，编译器和执行器(处理器)通常会对指令做一些优化(重排序)1、编译器

ljheee·2025-03-13 04:29

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

2.4 基于Vitest的单元测试基础设施搭建

基础设施架构设计整体架构图3.环境配置全流程3.1基础环境搭建3.2配置文件`vitest.config.ts`3.3测试环境初始化4.测试用例编写规范4.1基础测试示例4.2Vue组件测试4.3异步逻辑测试5.Mock策略深度优化

北辰alk·2025-03-13 04:55

iOS 18 系统功能解析目录

安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分：人工智能与机器学习的深度整合

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

Vue响应式数组方法深度解析

文章目录一、Vue数组响应式核心机制1.原生JavaScript数组的局限性2.Vue的解决方案二、Vue封装的七大数组方法1.方法列表与功能说明2.方法拦截器实现原理三、视图更新触发全流程1.依赖收集流程2.更新触发流程四、源码级实现分析1.原型链覆盖实现2.新增元素响应式处理五、特殊场景处理方案1.索引直接修改问题2.长度修改处理3.过滤数组处理六、Vue3的响应式数组优化1.Proxy实现机

北辰alk·2025-03-13 02:44

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

ThinkPHP6中间件深度解析：原理、流程与实战指南

一、中间件的核心价值在Web开发中，中间件是处理HTTP请求/响应的重要机制。ThinkPHP6通过中间件实现了：解耦处理逻辑：将非业务代码（如鉴权、日志）从控制器中剥离灵活组合：按需为不同路由配置不同处理流程双向处理：支持请求到达前和响应返回前的双向处理统一管理：集中处理通用逻辑，提升代码复用性二、核心原理剖析1.管道模式（Pipeline）ThinkPHP6中间件基于经典管道模式实现，请求像水

·2025-03-13 02:57

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个python版本，然后你conda版本的python位置在那里找到后替换调/usr/bin/python：查看本机中的python版本位置都有那些which-apython3catkin_m

智慧愚行·2025-03-13 01:06

智慧农业平台与 DeepSeek 大模型的深度融合

在数字化浪潮席卷全球的今天，农业领域正迎来一场深刻的变革。智慧农业，作为农业现代化的重要发展方向，正借助人工智能、大数据等前沿技术，实现从传统到现代的跨越。本文将为您详细介绍智慧农业领域的新趋势，以及智慧农业平台如何携手DeepSeek大模型，赋能农业数字化转型，引领农业迈向新时代。智慧农业的新趋势：拥抱DeepSeek大模型智慧农业的发展离不开技术创新的推动。近期，DeepSeek大模型在农业领

jingwang-cs·2025-03-13 01:05

【从零开始学习JAVA 】This关键字详解

前言：相信大家在进入JAVA面向对象编程篇章以后，多多少少都见过This关键字，而他的指向很多人总是傻傻搞不清楚，今天我们将从This指针的本质出发，深度剖析This关键字的指向规则。

Cools0613·2025-03-13 00:01

【算法】C++深度优先搜索（DFS）全解析

博客主页：https://blog.csdn.net/2301_779549673欢迎点赞收藏⭐留言如有错误敬请指正！本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录️‍一、DFS的基础概念️‍二、DFS的实现方式![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/438eeca6ac484931aa08b1acb541

JhonKI·2025-03-13 00:31

### Android核心系统服务深度解析（AMS/ATMS/WMS/DMS）

------####**一、AMS（ActivityManagerService）****职责**：管理应用生命周期、进程调度、四大组件（Activity/Service/Broadcast/ContentProvider）协调、权限控制、内存管理等。---#####**1.源码路径**-**核心类**：-`frameworks/base/services/core/java/com/androi

凤翎鹤冢·2025-03-13 00:27

医院DEEPSEEK辅助应用

国家层面明确将人工智能作为医疗领域新质生产力的核心驱动力，推动AI与临床诊疗、医院管理深度融

cainiaojunshi·2025-03-12 23:54

【全流程】配置 Jetson Nano 摄像头使用 GStreamer 传输 RTSP 流到本地（整合版）

以下是GStreamer与其他常见几种工具做对比：工具/框架优势局限性适用场景GStreamer✅深度整合NVIDIA硬件编码（NVENC/NVDEC）✅

咚叶大人·2025-03-12 23:53

深度解析：Deepseek与Manus的根本区别——大模型与AI智能体的深度对比

在人工智能领域，随着技术的发展，出现了许多强大的工具和系统。Deepseek和Manus便是其中两个广泛受到关注的系统，它们各自代表了人工智能发展的两条不同路径。一个侧重于“大脑”的建设，另一个则强调“手脚”的行动。虽然这两者都与智能技术息息相关，但它们的核心功能和应用场景却有着本质的不同。一、Deepseek：强大的“大脑”，但缺乏行动能力1.1什么是Deepseek？Deepseek是基于大规

火山说数·2025-03-12 22:19

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

安当TDE透明加密技术：为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”

摘要在人工智能技术深度落地的今天，大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表，Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力，在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。

安当加密·2025-03-12 21:08

面试基础---分布式架构基础消息队列Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ 对比

分布式架构消息队列深度解析：KafkavsRabbitMQvsRocketMQ引言在高并发、高可用的分布式系统中，消息队列是实现异步通信、流量削峰、系统解耦的核心组件。

WeiLai1112·2025-03-12 19:27

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

探索高效Unity日志神器：UnityDebugViewer深度解析

探索高效Unity日志神器：UnityDebugViewer深度解析UnityDebugViewer项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UnityDebugViewer

乌昱有Melanie·2025-03-12 19:23

HTTP与HTTPS的深度解析：技术差异、安全机制及应用场景

引言HTTP（超文本传输协议）作为互联网通信的核心协议，自1991年诞生以来，经历了从HTTP/1.0到HTTP/3的多次迭代。然而，随着网络安全威胁的升级，纯HTTP协议因缺乏加密机制逐渐暴露其局限性。本文将重点解析HTTP与HTTPS（加密版HTTP）的核心区别，并探讨其技术实现、应用场景及版本演进对性能的影响。一、HTTP协议基础解析1.1基本概念与工作原理HTTP是客户端-服务器架构中用于

网安-轩逸·2025-03-12 17:10

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

【2024年-7月-20日-开源社区openEuler实践记录】openEuler - Docker - Images：容器化世界的得力助手

技术亮点1.系统基础镜像优化openEuler-Docker-Images对openEuler系统的基础镜像展开了深度优化。在精简冗余组件

我明天再来学Web渗透·2025-03-12 16:35

从灾备到未来：HyperBDR助力某国家级社会保障机构启动跨云容灾，激活数字化引擎

"HyperBDR令人惊喜，它满足了我们当前的合规和恢复需求，也与我们追求的更加深度的技术融合、持续创新与优化的战略布局相吻合。

万博智云·2025-03-12 16:03

网络工程师如何用DeepSeek提升效率？10大实战场景解析

网络工程师常面临拓扑设计复杂、故障定位耗时、策略配置繁琐等痛点，而DeepSeek的AI能力可深度融入工作流。

IT99_·2025-03-12 16:02

T8333FI凯钰车规级LED驱动芯片升降压升压降压AEC-Q100

T8333FI：LED驱动芯片深度剖析在当今照明与显示技术快速发展的时代，LED以其高效节能、长寿命等优势成为主流光源，而性能卓越的驱动芯片是充分发挥LED效能的关键。

Mo1estly·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

从“建议者”到“执行者”：Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示

引言：AIAgent的“GPT时刻”2025年3月6日，中国团队Monica.im推出的全球首款通用型AIAgent产品Manus正式开启内测，一夜之间引爆科技圈。不同于传统AI的“建议生成”模式，Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化，被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度，对比Manus与现有AI产品的代际差异。一、技术架构革

ByteForge·2025-03-12 15:31

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成

emmm形成中·2025-03-12 15:59

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综合开发工具的高级编辑、分析、调试、概要分析功能和科学包装的数据搜索、交互执行、深度检查和精巧的可视化功能被独特地结合在一起。SpyderPython下载就在最火软件站!

黄sir好·2025-03-12 15:59

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,它通过模仿人类思维过程,为用户提供深度的AI搜索能力。本文将深入探讨MindSearch的特点、工作原理以及它对未来搜索技术的影响。

2401_87189860·2025-03-12 14:22

面试基础---微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用

微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用引言：从抖音日活7亿看微服务架构的重要性在2023年，抖音日活用户突破7亿，其核心系统通过微服务架构实现了高并发、高可用的业务支撑。

WeiLai1112·2025-03-12 13:50

Next.js 开发者必看：最受欢迎的 UI 组件库

在之前，我也写过一篇《打造高效React应用：CSS方案深度解析》，里面介绍到内联样式、CSS类、CSSModules和CSS-in-JS技术，在Next.js中也同样是适用，如果有不熟悉的，可以到公众号

·2025-03-12 13:29

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页IT深度知识智能体欢迎使用：深探助手deepGuide网页deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位

Lethehong·2025-03-12 12:42

Java实用注解篇：@Transactional 事务失效的场景深度解析

前言在使用@Transactional时，很多开发者都会遇到一个常见困惑：明明加了事务注解，但事务却没有生效，数据库操作仍然被提交了！这是因为事务机制的触发有一些前提条件，只要触碰到事务失效的“雷区”，就会让事务变成“摆设”。接下来，我们来详细剖析几种常见的事务失效场景以及解决方案！✅1️⃣同一个类中方法直接调用，事务失效问题复现：@ServicepublicclassUserService{@A

Stay Passion·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。

修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。

stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

C++设计模式-简单工厂模式：从原理、应用、实践指南与常见问题和解决方案深度解析

一、简单工厂模式的核心原理1.1模式定义与本质简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）是一种创建型的设计模式，其核心思想是通过单一的工厂类根据传入的参数，动态决定创建哪种具体产品类的实例。该模式将对象的创建过程封装在工厂类中，使得客户端无需直接调用具体产品的构造函数，实际上是利用类的多态性，实现用子类的模型创建父类对象。其本质是将对象创建与使用解耦，通过引入中间层（工厂类）来隔离变

牵牛老人·2025-03-12 11:04

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