深度学习技术栈第14页

Python AES 加密和解密（qbit）

前言AES有多种加密模式，本文选取了最常用的CBC模式CipherBlockChaining密码块链模式技术栈Python3.11.8cryptography43.0.3loguru0.7.2示例代码导入库

·2025-03-05 16:47

Windows 下启动 gradio 信息: 用提供的模式无法找到文件。（qbit）

技术栈Windows10Python3.11.8Gradio5.6.0启动gradio报如下信息信息:用提供的模式无法找到文件。

·2025-03-05 16:47

赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植

jingwang-cs·2025-03-05 15:24

AI生成的web框架包含前后端 k8s管理等

好的，我现在需要根据用户提供的技术栈来设计一个Web平台的搭建方案。

LCY133·2025-03-05 15:20

【Flink银行反欺诈系统设计方案】反欺诈系统全生命周期设计

Flink银行反欺诈系统设计方案】反欺诈系统全生命周期设计概要：1.事前反欺诈准备核心模块与架构：2.事中反欺诈发现与告警核心模块与架构：3.事后反欺诈事件分析核心模块与架构：4.反欺诈闭环架构设计整体技术栈

*星星之火*·2025-03-05 11:49

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

深度学习代码分析——自用

代码来自：https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签，为后续生成伪掩码（Pseudo-Masks）提供基础。代码分为train_phase和test_p

肆——·2025-03-05 08:28

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

PyTorch的Tensor具有动态计算图，可用于深度学习模型的前向

漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。

平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

微前端架构

微前端架构概述1.1定义与核心概念微前端架构是一种现代Web应用的架构风格，它借鉴了微服务的理念，将前端应用分解为一组小型的、独立交付的前端应用，每个应用可以独立开发、独立部署，并且可以由不同的团队使用不同的技术栈进行开发

qmwneb946·2025-03-05 05:33

AI时代每个程序员都是全栈高手

如何借助AI工具成为真正的独立开发者：全流程技术栈与工具指南在AI技术飞速发展的今天，独立开发者可以借助智能化工具大幅提升效率，甚至实现“一人即团队”的轻量化开发模式。

提前退休了-程序员阿飞·2025-03-05 03:45

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查

科研小天才·2025-03-05 02:34

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。

YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

2024年运维最新linux 使用docker安装 postgres 教程，踩坑实践，2024年最新GitHub已标星16k

为了做好运维面试路上的助攻手，特整理了上百道【运维技术栈面试题集锦】，让你面试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！

2401_84139624·2025-03-04 22:38

基于Spring Cloud Alibaba的电商系统微服务化实战：从零到生产级部署

一、环境准备与技术选型1.1技术栈全景图（图示：Nacos+Sentinel+SpringCloudAlibaba+MySQL+Redis+RocketMQ）1.2版本矩阵组件版本备注SpringBoot3.1.5JDK17

Eqwaak00·2025-03-04 22:36

看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题

目录1描述Hadoop的架构和它的主要组件。2MapReduce的工作原理是什么？3什么是YARN，它在Hadoop中扮演什么角色？4Spark和HadoopMapReduce的区别是什么？5如何在Spark中实现数据的持久化？6SparkStreaming的工作原理是什么？7如何优化Spark作业的性能？8描述HBase的架构和它的主要组件。9HBase的读写流程是怎样的？10HBase如何处理

大模型大数据攻城狮·2025-03-04 21:59

大模型推理速度测评的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-04 21:59

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。

路野yue·2025-03-04 20:49

深度解析Ant Design Pro 6开发实践

AntDesignPro6全栈开发实践：从架构设计到企业级应用落地一、AntDesignPro6核心特性与生态定位（技术架构分析）作为AntDesign生态体系的旗舰级企业应用中台框架，AntDesignPro6基于以下技术栈实现突破性升级

i建模·2025-03-04 19:39

一起来动手实现一个ai聊天对话

项目技术栈vite---一个前端工程构建工具。antd---一个reactui组件库。@ant-design/icons----一个react图标库。mockjs---模拟消息对话数据。

·2025-03-04 18:15

2025版 RTC、直播、点播技术对比｜腾讯云/即构/声网如何选型

在这篇文章中，我将从多个维度为大家剖析这三者的技术区别，帮助大家在选择技术栈时做出更明智的决策。一、RTC（实时通信）：实时互动，低延迟至关重要应用场景RTC技术常常应用于需要低延迟和双向互

·2025-03-04 18:36

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合

前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

2025年具有百度特色的软件测试面试题

百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗？如何测试基于PaddlePaddle的服务？如何测试百度云的API服务？你对百度的DevOps实践有什么了解？

噔噔噔噔@·2025-03-04 17:53

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数

Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。

努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景

Hello.Reader·2025-03-04 12:50

Vue 与 React：前端框架的区别与联系

本文将详细探讨Vue和React之间的区别与联系，帮助开发者更好地理解并选择合适的技术栈。二、Vue和React的基本介绍1.Vue.js简介Vue.js（简称Vue）是由尤雨溪（

一休哥助手·2025-03-04 11:10

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求

AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。

♢.＊·2025-03-04 10:01

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。

树莓集团·2025-03-04 08:21

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。

PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法

dundunmm·2025-03-04 03:11

Rust和Springboot 开发开发一款家庭菜谱日日新App

以下是一个高层次的设计概述，涵盖主要的技术栈和功能模块，并提供使用Rust和SpringBoot联合开发的示例。

Geeker-2025·2025-03-04 01:22

Python服务端测试开发实战-从单元测试到性能优化【好书推荐】

文章目录Python服务端测试开发Python服务端测试开发实战【好书推荐】Python服务端测试开发随着互联网技术的快速发展，服务端开发已经成为了技术栈中至关重要的一部分。

一键难忘·2025-03-04 00:20

基于Flask实现的多语言Hello World

技术栈Python3.xFlask框架HTTP请求头处理Unicode字符串处理核心功能自动语言检测多语言支持（支持20种主要语言）优雅的降级处理（默认使用英语）支持区域特定的

老大白菜·2025-03-03 23:10

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。

执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。

执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备

T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化

@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

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。

Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与

华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。

·2025-03-03 17:17

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。

AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就

AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果

AI天才研究院·2025-03-03 13:54

智能教育：DeepSeek在个性化学习中的创新应用

DeepSeek通过深度学习算法，能够从海量的学习数据中提取关键信息，生成更加精准的学习建议。f

Evaporator Core·2025-03-03 11:38

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