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厉害了,LSTM+Transformer王炸创新,精准度又高了!
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构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
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2025-01-19 11:43
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C++归并排序算法
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引言归并排序(MergeSort)是一种常用的排序算法,它采用了分治(DivideandConquer)的策略,将一个待排序的序列分解成若干个小的子序列,分别进行排序,再将这些已经排好序的子序列合并成一个完整的有序序列。归并排序具有很好的稳定性,时间复杂度为O(nlogn),在实际应用中表现优秀。本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排
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2025-01-19 10:05
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【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中,我们将开发一个
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学习项目,用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。
精通代码大仙
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数据挖掘
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1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
AI大模型应用之禅
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剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
微凉的衣柜
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AI歌手会成为主流吗?
1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和
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飞速发展的时代,AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据,AI能够学习并模仿特定歌手
网络安全我来了
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磐基Stack专业服务团队
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数据增强方法及其工具
数据增强(DataAugmentation)是指在训练
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从基础架构到前沿创新与行业影响由于文章过长,博主写的时候可能会有一些差错以及一些不连贯或者是一些重复,请大家谅解~编程全景洞察:从基础架构到前沿创新与行业影响编程的基础语言与逻辑架构编程范式与设计模式:理念升华与实践指南编程在前沿科技领域的
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融合与突破编程竞赛与荣誉体系
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】
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卷积神经网络
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1.GPU(图形处理单元):并行计算的核心GPU是
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学习的核心引擎,专为大规模并行计算设计。技术优
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2025-01-19 06:31
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架构
2-2-18-16 QNX系统架构之自适应分区
阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考,翻译和逐句校对后,对QNX操作系统的相关概念进行了
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整理,旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读,而不必查看晦涩难懂的英文原文,这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火
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2025-01-19 06:57
2-2-18
QNX
系统架构
系统架构
车载系统
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QNX
2-6-1-1 QNX编程入门之进程和线程(四)
GettingStartedwithQNXNeutrino:AGuideforRealtimeProgrammers”为参考,翻译和逐句校对后,对在QNX操作系统下进行应用程序开发及进行资源管理器编写开发等方面,进行了
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整理
星原飞火
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2025-01-19 06:27
2-6-1
QNX
编程入门
实时操作系统
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系统架构
QNX
车载系统
多线程
2-2-18-15 QNX系统架构之高可用性
阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考,翻译和逐句校对后,对QNX操作系统的相关概念进行了
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整理,旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读,而不必查看晦涩难懂的英文原文,这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火
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2025-01-19 06:26
2-2-18
QNX
系统架构
blackberry
车载系统
QNX
系统架构
高可用性
健康管理
2-2-18-7 QNX 系统架构-动态链接
阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考,翻译和逐句校对后,对QNX操作系统的相关概念进行了
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整理,旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读,而不必查看晦涩难懂的英文原文,这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火
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2025-01-19 06:56
2-2-18
QNX
系统架构
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2-2-18-17 QNX系统架构之“实时”
阅读前言本文以QNX系统官方的文档英文原版资料为参考,翻译和逐句校对后,对QNX操作系统的相关概念进行了
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整理,旨在帮助想要了解QNX的读者及开发者可以快速阅读,而不必查看晦涩难懂的英文原文,这些文章将会作为一个或多个系列进行发布
星原飞火
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2025-01-19 05:15
2-2-18
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【
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学习】AMP(Automatic Mixed Precision,自动混合精度)
@[toc]AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)AMP在
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学习中,AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)是一种通过混合使用单精度(FP32
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2025-01-19 04:38
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工业互联网架构
工业互联网架构详解引言工业互联网(IndustrialInternet)是工业领域与互联网技术
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融合的产物,它推动了智能制造和数字化转型的进程。
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2025-01-19 04:02
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智能化植物病害检测:使用
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学习与图像识别技术的应用
随着人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是
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学习和图像识别技术的应用,智能化植物病害检测已经成为一种趋势,能够大幅提高病害检测的效率与准确性。
机器懒得学习
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2025-01-19 04:29
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学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型
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图论1-问题 B: 算法7-4,7-5:图的遍历——
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优先搜索
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学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络(前馈神经网络与反馈神经网络)、常见算法概要汇总
本文简要介绍
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学习笔记——生成对抗网络GAN
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
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深度学习笔记
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DeepSeek V3 ChatGPT 国产AI他来啦
它的功能堪称全能,日常写作、翻译、问答轻松拿捏,独特的“
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思考”模式加上联网搜索,在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余,推理思考能力一
Ag大雨
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2025-01-19 03:21
人工智能
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工业互联网体系架构:赋能制造业转型升级
摘要:随着全球信息化和工业化进程的加快,工业互联网作为新一代信息技术与制造业
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融合的产物,已成为推动我国制造业转型升级的重要力量。
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2025-01-19 02:16
架构
鸿蒙和安卓、ios的对比
由于其基于微内核设计,且对硬件资源进行
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优化,使得设备在运行鸿蒙系统时更为流畅。相比之下,安卓系统的流畅性表现稍逊色,主要是由于安卓系统的碎片化问题导致设备之间的性能差异较大。而i
惺星
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.NET Core Web API架构解析:应用场景与实例详解
“.NETCoreWebAPI架构
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m0_74824054
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HarmonyOS 与 iOS:架构与优势的
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剖析
在现代操作系统的版图中,HarmonyOS和iOS都占据着重要地位。它们代表了两种不同的发展方向:前者以分布式架构和多终端融合为核心,后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。技术架构的不同HarmonyOS是由华为开发的一款基于微内核设计的分布式操作系统,强调跨设备的无缝协同。其微内核架构使系统的模块更加轻量化,并支持多样化设备的集成,从智能
汪子熙
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计算机基础知识
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华为
神经网络初始化 (init) 介绍
Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在
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学习的世界中
迷路爸爸180
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Pytorch 三小时极限入门教程
一、引言在当今的人工智能领域,
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学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的
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学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。
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Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的
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雪域枫蓝
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【YOLOv8杂草作物目标检测】
以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8
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学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd
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2025-01-18 19:35
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一、torch的安装基于直接设备情况,选择合适的torch版本,有显卡的建议安装GPU版本,可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本,在官网中根据cuda版本,选择合适的版本号,下面是安装示例代码GPU:pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
浅忆へ梦微凉
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2025-01-18 18:57
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学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等
**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释:注释说明:该项目提供了一系列用于
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qq1309399183
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计算机视觉实战项目集合
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LLMs,即大型语言模型,是一类基于
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【LLM】大语言模型(LLMs)
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学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。
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2025-01-18 17:21
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1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的
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走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的
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解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
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1.8 GPT-4:开创人工智能的新纪元
作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员,GPT-4不仅在功能上进行了提升,更在语言处理能力、理解
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2025-01-18 16:12
AI大模型应用实战专栏
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【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘
不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、
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如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的
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qianchess
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mxnet使用
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3D UNet和Swin-UNETR
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的
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学無芷境
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推荐3D UNet实现:
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锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法
2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西,准备在家里搞一套
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学习的服务器,先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候,如果不是全新建议拿根牙签
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2025-01-18 13:49
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PyTorch机器学习与
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,在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外,近年来,Pytorch
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Teacher.chenchong
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学习模块C2f代码详解
C2f是一个用于构建卷积神经网络(CNN)的模块,特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP(CrossStagePartial)Bottleneck结构,旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释:类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
你是狒狒吗
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本文将从专业研究员的角度,详细介绍如何使用工具
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