电化学储能及抽水蓄能等新能源行业发展迅速，装机容量均大幅度增长，新能源发电已经成为新型电力系统重要的组成部分，同时这也导致新型电力系统比传统的电力系统更为复杂，未来预计可再生能源装机规模仍将快速增长，逐步完成能源体系的深度转型

如果让你在这样的建筑内工作，你是否能够保证深度工作呢？戴维德怀恩在设计这款名为“极乐机”的建筑时，是想要专门设计工作环境，帮助人们从大脑中提取尽可能多的价值。

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages

题目：104.二叉树的最大深度、111.二叉树的最小深度、222.完全二叉树的节点个数参考链接：代码随想录104.二叉树的最大深度思路：上次是用层序遍历的思路做过。

题目：递归遍历、迭代遍历、统一迭代参考链接：代码随想录基础知识满二叉树深度为k，节点数为2^k-1，其中k从1开始完全二叉树除了最底层节点未满，其他层节点都满，且最底层节点集中到左边。

上证开盘后在走出一轮强势的跌势，快速下破200点区间后，震荡反弹，连续的快速行情反弹无力，再次走跌至今日低点28213后反弹整理至上午收盘，下午开盘再次走跌低位震荡后，至上证收盘后多头修复，整体是一个空头走势，日线来看是一个深度回踩走势

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI专题：5G-A扬帆风正劲，踏AI增长新浪潮》。

110高度：后序深度：前序后序遍历解决问题：确保递归三要素。如果前序遍历，左右还没得到怎么可能先遍历中呢？-1意义是这个树不是平衡257求路径需要前序遍历。递归？回溯？

题目：110.平衡二叉树、257.二叉树的所有路径、404.左叶子之和参考链接：代码随想录110.平衡二叉树思路：首先要搞清楚高度和深度的区别，深度是从上往下数，应该使用前序遍历的思路，而高度是从下往上数

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

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目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化

[ABC310D]PeacefulTeams题面翻译有NNN位运动员，其中AiA_iAi与BiB_iBi（1≤i≤M1\lei\leM1≤i≤M）两人不能在同一小组，现在，我们给定小组数TTT请你分配他们到任意一个小组。注意小组不能为空。请求出所有不同的方案的数量。题目描述$N$人のスポーツ選手がいます。$N$人の選手たちには互いに相性の悪い選手のペアが$M$組あり、相性の悪い組のうち$i\(1\

在访谈中，林寿峰谈及个人成长与创业、汽车动力恢复与尾气治理的技术突破、公司经营理念及未来规划，并就如何看待汽车尾气与蓝天保卫战、汽车维修后市场等话题，与广东电视台记者（以下简称：记者）进行了深度对话。

43家中国公有云厂商2018年收入利润深度分析｜系列报道排名第一：中国电信482亿元在2018上半年中国电信公布的财报显示，IDC收入保持20%的增速，云和大数据收入合计增幅达120%。

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

图片发自App时间2019年1月29日内容：《深度思维》第四章：流程思维的第三节：识别流程的类型与结构读书者：宋淑萍今天是我参加有去读书会的第28天，继续学习《深度思维》这本书。

但我必须说，简媜的文字，是我读过的女性华语作家文字中最富诗意和深度的一位。可以感觉到她对文字的推敲排遣相当精雕细琢，俨然一位“女中董桥”之

(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996)二.图算法:(1)图的深度优先遍历和广度优先遍历.(2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,

文章目录1二叉树1.1二叉树递归/层序遍历1.1.1二叉树的对称/翻转/镜像1.1.2二叉树的直径/最大路径和1.1.2.1二叉树的直径1.1.2.2二叉树中的最大路径和1.1.3二叉树的最大/最小深度

通过对仁宗时期朝堂风云的深度刻画和儿女情长的细致描摹，展现了“第一仁君”宋仁宗赵祯的为政以仁和他的情感欲望。以有别于以往帝王剧的视角，刻画了一个称职的皇帝，却是“不称职”的丈夫和父亲，

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那必然是跟AI来一个深度合体。例如老板丢过来一份纸质合同（还是全英文的），让你快速浏览并做总结。

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。

1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。

2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学

SouthernMethodistUniversity的WeiCai教授AParallelPhaseShiftDeepNeuralNetworkforAdaptiveWidebandLearning一种并行移相深度神经网络来自适应学习宽带频率信号

1环境：CPU：i5-125002安装Openvino和ONNXRuntime2.1Openvino简介Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包，主要用于对深度推理做优化

thinkphp8.0、采用广泛使用的MYSQL数据库，管理后台前后台分离，同时使用了当今最流行的基于VUE3和elementPlus前端框架，小程序采用了支持多端合一的UNI-APP开发，结合签证行业的特点深度优化定制

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处

Kubernetes(一):单节点k8s安装CentOS7安装k8sCentOSkubernetes单机部署K8S训练营Kubernetes中文手册IstioIstio简介Istio中文官网Istio深度解析与项目实践扩展知识边车模式

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

未来学着多问“为什么”，让我们保有一颗好奇心，才会有深度看世界的机会。感恩发给我电影解析的小公主，如果放在以前旧的模式里，身体里会自

深度觉察自己。抚平糟糕情绪

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

代码中部分调用的c++函数参数，具体说明自行研究~（我也是参考的其他资源，还没研究透彻）例如：HOperatorSet.GenRectangle2()，2000,2000,0,2000,2000这些数字应该是选取的图片解析范围、尺寸（长、宽），2000更改成100后可能只会识别到部分二维码。效果图：链接：https://pan.baidu.com/s/1W-bk8F0hZGNl46GiVpZbwQ

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

今天，本来是满怀期待的去蓓蕾老师的工作室进行线下深度反省的。因为是第一次参与线下反省活动。必须准时九点钟到工作室的纪律，之前也没有明确的了解。急匆匆出门以后，才知道超过九点就谢绝进入了。

简介：本系列博客为C深度解剖系列内容，以某个点为中心进行相关详细拓展适宜人群：已大体了解C语法同学作者留言：本博客相关内容如需转载请注明出处，本人学疏才浅，难免存在些许错误，望留言指正作者博客链接：睡觉待开机引言

去年初，我曾打算撰写一篇关于端到端自动驾驶的文章，发现大模型在自动驾驶领域的尝试案例并不多。遂把议题扩散了一点，即从大模型开始，逐渐向自动驾驶垂直领域靠近，最后落地到端到端。这样需要阐述的内容就变成LLM基础模型、LLM+自动驾驶以及端到端自动驾驶核心内容三部分。上图是我司总结的大模型经典论文拓扑图，欢迎各位拍砖帮助更新，使得最终能落地到端到端自动驾驶。LLM基础模型核心论文Traininglan

3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我

文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm（一）理论基础（二）代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm（一）理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是

今天我读书的内容是《深度思维》第五章（生态思维）第三节：衍生模型2--森林模型。