深度学习手记第43页

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。这一规模远超行业平均水平，例如中国团队DeepSeek-V3的算力消耗仅为Grok-3的1/2634。技术挑战：团队在122天内完成首期10万块GPU部署，克服了散热、电力供应等工程难题1。思维链推理

♢.＊·2025-02-20 14:15

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！

大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。

AGI大模型学习·2025-02-20 13:09

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

DeepSeek（深度求索）与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型，在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复

IT修炼家·2025-02-20 12:00

【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”

好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”

海宁不掉头发·2025-02-20 12:30

#渗透测试#批量漏洞挖掘#畅捷通T+远程命令执行漏洞

目录一、漏洞概况二、攻击特征三、应急处置方案四、深度防御建议五、后续监测要点六、漏洞POC一、漏洞概况技术原理漏洞存在于T+系统的特定接口组件，攻击者可通过构造恶意HTTP请求绕过身份验证，在

独行soc·2025-02-20 12:28

PSINS工具箱函数介绍——ggnss（ggpsvars+gbdvars+gglovars）

文章目录关于工具箱工具箱概述学习路径指南GNSS参数初始化函数`ggnss`函数功能参数体系结构典型应用场景系统参数初始化操作指南执行流程运行结果解析函数源码深度解析代码架构扩展开发建议关于工具箱kfinit

MATLAB卡尔曼·2025-02-20 12:53

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

LQB（4）-python-DFS搜索

前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。

AAA顶置摸鱼·2025-02-20 09:06

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的

Coderabo·2025-02-20 09:29

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。

人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

《运维工程师如何利用DeepSeek实现智能运维：分级实战指南》

DeepSeek带来的范式转变DeepSeek核心运维能力全景解析分级实战场景与解决方案3.1初级工程师：自动化运维入门3.2中级工程师：复杂系统诊断与优化3.3高级工程师：架构级智能运维典型项目案例深度剖析

进击的雷神·2025-02-20 08:49

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，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

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

力扣树——满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树、二叉搜索树、最优二叉树、红黑树

1.满二叉树深度为h，那节点数为：2^h-12.完全二叉树深度为h，那么前h-1层都是满的，只有第h层不满，而且是从左向右紧密排列的。

丢丢diu丢·2025-02-20 03:40

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”

开源项目亮点：打造你的DIY智能语音助手——“小爱音箱自定义固件”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/xia/xiaoai-patch在当今智能家居设备泛滥的时代，一款能够深度定制

侯深业Dorian·2025-02-20 03:40

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

支付宝服务故障：背后的技术考量与社会影响

支付宝服务故障：背后的技术考量与社会影响在当今数字化高度发达的时代，支付宝作为全球领先的移动支付平台，已经深度融入人们的日常生活。

盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

编程语言的深度剖析：从语法到性能优化

引言随着软件开发的不断进化，编程语言的选择对项目的成功与否具有关键影响。今天的开发者面临着丰富多样的编程语言选择：每一种语言都有独特的优势、特性和适用场景。然而，语言的设计理念、运行机制和优化技巧背后的技术细节却常常被忽视。本文将深入剖析一些现代编程语言的技术性细节，重点关注语法设计、运行时效率、内存管理和性能优化策略。1.语法与设计理念1.1静态类型vs动态类型编程语言通常根据类型系统分为静态类

大梦百万秋·2025-02-19 23:33

深度优先探索

（个人认为）深度优先搜索算法（DFS）原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。

^O^凡人多烦事·2025-02-19 22:30

DeepSeek接入大数据能做什么

接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布

PersistDZ·2025-02-19 22:59

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

——深度解析Google的Transformer架构

本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A，ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题：为什么需要自注意力机制？在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析

·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 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。

·2025-02-19 20:45

碳化硅（SiC）功率器件：新能源汽车的“心脏”革命与技术突围

本文将从技术原理、应用表现、技术瓶颈及车企布局等角度，深度解析SiC如何重塑行业格局。

天天爱吃肉8218·2025-02-19 20:41

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

16、《SpringBoot+MyBatis集成（4） - 性能优化 - 事务与缓存机制剖析》

SpringBoot+MyBatis集成-深度解析事务机制与缓存性能优化实践一、架构整合核心原理剖析1.1事务控制底层实现SpringBoot通过@EnableTransactionManagement

wolf犭良·2025-02-19 19:05

2020年物联网白皮书深度解析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《物联网白皮书（2020年）》深入分析了物联网的发展核心问题、趋势和挑战。物联网通过网络将各种设备连接起来，面临数据安全、设备连接标准化及海量数据处理等关键问题。该白皮书针对技术成熟度、市场渗透率及法规政策提出了策略建议，并对未来展望包括新技术应用和行业影响进行了预测。1.物联网核心问题分析1.1物联网定义与核心技术物联网（IoT）是通过信息传感设备，按照约定

你这人真狗·2025-02-19 18:31

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

DeepSeek再传重大突破！新发布原生稀疏注意力（NSA）机制，重新定义AI效率天花板

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）2025年2月18日，中国AI领域迎来一枚“技术

shelly聊AI·2025-02-19 17:51

DeepSeek技术跟踪和本地部署实践

DeepSeek（深度求索）是一家杭州地区量化私募巨头幻方量化旗下的A

一望无际的大草原·2025-02-19 16:46

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