深度学习技术栈第2页

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Spring Boot笔记

XML配置•需要手动管理依赖版本•部署依赖外部Web服务器（如Tomcat）SpringBoot的答案•约定优于配置：自动配置80%的默认设置•内嵌服务器：直接打包成可执行JAR•起步依赖：一键集成常用技术栈

@卡卡-罗特·2025-03-10 09:06

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。

境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

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Python开发的示例。##技术栈概述###前端-**

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

系统采用Python技术栈，结合网

AI博士小张·2025-03-10 01:31

后端面试八股文骚套路之Redis

本期推出八股文骚套路之Redis，目前Redis也是后端技术栈中的一员大将，后端面试过程中对Redis的考察也越来越多。

CS指南·2025-03-10 00:29

protobuf、protoc、proto这3个什么关系

Protobuf、protoc和proto是ProtocolBuffers技术栈中的三个核心组成部分，它们的关系可概括为协议标准、编译器工具链与接口定义文件的协同体系。

fzip·2025-03-09 23:17

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

文生图图生视频文生视频人工智能AI工具节选

1、MidjourneyAI图像和插画生成工具，官网地址：Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，演示地址：StabilityAI3

行思理·2025-03-09 17:22

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等

小艳加油·2025-03-09 17:52

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

Python项目-基于Django的在线教育平台开发

2.技术栈选择2.1后端

天天进步2015·2025-03-09 09:23

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工

老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业英语

计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器

The One Neo·2025-03-09 07:08

2025自动化采集豆瓣选电影20年代以来的推荐数据并进行结构化分析及数据缺失值处理方案

年份等大量缺失值核心功能动态分页采集：通过API参数迭代获取全量数据反爬策略：请求头模拟、Cookies自动化、随机延迟数据清洗：缺失值填充、嵌套JSON解析持久化存储：JSON结构化存储与PandasDataFrame转换技术栈请求处理

BigWiggins·2025-03-09 06:07

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意

weixin_贾·2025-03-09 06:35

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

Open WebUI 集成企业微信认证开发文档

OpenWebUI集成企业微信认证开发文档1.系统架构1.1技术栈前端:Vue3+TypeScript后端:FastAPI数据库:PostgreSQL缓存:Redis认证:企业微信OAuth2.01.2

大刘讲IT·2025-03-09 06:54

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

商城（技术栈vue+vuecli+vant+axios）

1.细节配置加粗样式配置Fastclick，在main中引入并使用即可//1.引入fastclickimportFastClickfrom"fastclick";if('addEventListener'indocument){document.addEventListener('DOMContentLoaded',function(){FastClick.attach(document.body

前端阳光·2025-03-09 04:54

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

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