深度学习指南第3页

gemini 2.0 国内怎么使用？请收下这份最新使用攻略！

这款新一代AI模型以其卓越的性能、广泛的应用场景和对多模态交互的深度支持，预示着一个全新AI时代的开启。2024年末，Gemini2.0Flash率

·2025-03-10 18:54

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

【初探数据结构】带环链表：原理、判断与数学证明

如果你觉得这篇文章对你有帮助，记得点赞、收藏，并分享给更多对数据结构感兴趣的朋友文章目录一、何为带环链表1.1带环链表的定义1.2典型示例二、环路检测：Floyd判圈算法2.1快慢指针实现2.2算法特性三、数学证明与深度解析

我想吃余·2025-03-10 17:31

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

人机交互进化论：解码智能手机81种交互方式背后的用户体验革命

本文将深度解析智能手机的81种交互方式，揭示触屏时代的人机对话密码。一、基础交互三剑客：支撑数字生活的基石1.点击（Tap）——数字世界的敲门砖小米实验室数据显示：用户平均点击准确率高

Julian.zhou·2025-03-10 17:59

深度学习和机器学习的差异

深度学习（DeepLearning）作为机器

The god of big data·2025-03-10 16:28

智能遥感新质生产力：ChatGPT、Python和OpenCV强强联合；空天地遥感数据分析的全流程；地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理

更为重要的是，通过15个经过精心设计的真实案例，深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨，帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、

小艳加油·2025-03-10 16:57

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及

郁云爽·2025-03-10 16:52

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

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

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

dfs:五子棋对弈15蓝桥杯a组1题

---解法思路深度优先搜索（DFS）结合剪枝通过DFS遍历所有可能的棋盘状态，在填满棋

关于不上作者榜就原神启动那件事·2025-03-10 15:19

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。

froginwe11·2025-03-10 15:18

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。

肆——·2025-03-10 15:17

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

文章目录一、引言二、RAG的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码2.4输出示例3.生成（Generation）3.1生成的目标3.2生成的实现3.3示例代码3.4输出示例三、总结一、引言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检

俞兆鹏·2025-03-10 15:47

leetcode hot100 二叉树

{if(root==null){return;}reverse(root.left,res);res.add(root.val);reverse(root.right,res);}104.二叉树的最大深度题解

yadanuof·2025-03-10 15:16

基于USB Key的Web系统双因素认证解决方案：构建安全与便捷的登录体系

上海安当基于USBKey技术，推出了一套面向Web系统的双因素认证解决方案，通过硬件与密码学的深度融合，实现用户身份的高强度验证。

安当加密·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线

北辰alk·2025-03-10 14:42

【2025】Cursor深度使用指南｜环境配置与常见问题解决方案

本文详细解析新一代智能编程工具的核心功能，提供环境搭建指引与典型问题应对策略，助力开发者提升工作效率。本文配套资料下载cursor永久免费完整资源包1.开发工具特性解析该编程工具整合了先进的智能辅助技术，采用与主流编辑器相似的界面布局。对于熟悉常见开发环境的用户，可以快速实现功能迁移与操作适配，同时支持扩展管理、运行环境配置等核心功能。2.核心操作指令汇总提升效率的四大组合键：Tab键：智能补全代

herobrineAC12·2025-03-10 14:37

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

leetcode hot100 图论

题解:二维数组,遍历遇到当前值为1的,岛屿数加一,然后进行岛屿治理–dfs深度遍历当前值所在的岛屿,将该岛屿所在的其他值全部置为’2’,那么继续遍历时就不会重复计算cla

yadanuof·2025-03-10 14:06

代码托管平台深度解析：Gitee如何赋能本土开发团队

在数字化进程加速的今天，代码托管平台不仅是技术协作的工具，更是团队效率与安全的核心保障。Gitee作为国内技术生态的标杆产品，凭借其本地化适配能力与全流程工具链，成为开发者的强力后盾。本文从实际场景出发，剖析Gitee如何助力团队突破开发瓶颈。一、本地化体验：消除开发环境壁垒Gitee扎根国内开发者生态，从网络基础设施到用户界面均针对本土需求优化：高速访问：国内服务器集群确保代码拉取、提交响应毫秒

·2025-03-10 13:16

7 款热门项目管理工具深度剖析：Gitee 的卓越优势与多元选择

在当今竞争激烈的商业环境中，高效的项目管理是团队成功的关键。合适的项目管理工具能显著提升协作效率、优化资源分配并确保项目按时交付。本文将为您详细介绍7款主流项目管理工具，着重推荐功能强大的Gitee，帮助您根据团队需求做出最佳选择。一、Gitee（码云）——本土创新的项目管理先锋适用场景：软件开发全流程、开源项目协作、企业数字化转型核心优势：极致本地化体验服务器位于国内，代码操作响应速度极快，彻底

·2025-03-10 13:43

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深

自由的晚风·2025-03-10 12:00

【2025深夜随笔】简单认识一下Android Studio

其核心优势包括：官方支持：与AndroidSDK深度集成，优先适配新系统（如Android15）智能化工

LuXi_foryou·2025-03-10 12:58

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

订单流

目前最常用的就是PriceLadder(市场深度），Footprint(订单轨迹），VolumeProfile

Kris144·2025-03-10 12:25

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

当前C++开发岗位的竞争日益激烈，传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和，而外包行业的局限性（技术深度不足、项目重复性高）让我开始思考：是继续在“舒适区”内卷，还是主动转型寻找新赛道？

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客：Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者，我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。在Odoo生态中，设备模块（Maintenance）与IOT模块（InternetofThings）堪称制造业数字化的"任督二脉"。本文将通过三组对比、四维差异、六大场景带您掌握这两个核心模块的应用精髓。一、模块定位的"一体两面"（1）设备模块

邹工转型手札·2025-03-10 10:46

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas

Wis4e·2025-03-10 09:09

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

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

Vue中Scoped的原理及深度解析

Vue中Scoped的原理及深度解析前言回想起几年前初入职场时，面对面试官的提问“Vue中Scoped的原理是什么？”时，我的回答虽然勉强过关，但内心却充满了不确定。

喜欢代码的新之助·2025-03-10 08:28

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化6.

北辰alk·2025-03-10 08:25

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

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。

Doc2X·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

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

一、引言在Android开发中，图片加载是一个常见且重要的功能。Glide作为一款强大的图片加载库，因其高效、灵活和易于使用的特点，被广泛应用于各种Android应用中。Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。本文将深入Glide源码，详细剖析其配置与初始化模块的实现原理和工作流程。二、配置与初始化模

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

Android Glide 缓存模块源码深度解析

一、引言在Android开发领域，图片加载是一个极为常见且关键的功能。Glide作为一款被广泛使用的图片加载库，其缓存模块是提升图片加载效率和性能的核心组件。合理的缓存机制能够显著减少网络请求，降低流量消耗，同时加快图片显示速度，为用户带来流畅的使用体验。本文将深入Glide缓存模块的源码，从整体架构到具体实现细节，全方位剖析其工作原理。二、Glide缓存模块概述2.1缓存的重要性在移动应用中，图