深度学习探索第2页

Python编程案例教程PPT2022,Python编程案例教程答案

欢迎来到今天的讨论，我们将探讨，Python编程案例教程第2版航空工业出版社高登刘洋Python编程案例教程刘庆,姚丽娜,余美华电子版，一起探索吧！

a1237567892·2025-03-11 00:21

【忍者算法】深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode 104 二叉树的最大深度

深入探索：二叉树的最大深度之旅｜LeetCode104二叉树的最大深度生命的高度：理解树的深度想象一棵树，它从地底向天空生长。树的深度不仅仅是枝干的长度，更是生命的垂直延伸。

忍者算法·2025-03-10 22:35

Python 中鲜为人知的隐藏彩蛋

本文将带你探索Python中一些有趣的彩蛋，感受Python社区的幽默与创意。1.Hello,World!的另类表达彩蛋内容：import__hello__运行结果：Helloworld!

九月の约定·2025-03-10 21:35

Vue 3 组件库版本管理与发布策略：语义化版本控制与自动化发布流程 - 打造稳定可信赖的组件库生态

引言各位前端工程领域的探索者，欢迎再度莅临Vue3+现代前端工程化系列技术博客的进阶课堂！

Neo Evolution·2025-03-10 21:05

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路

如今，清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临，为在AI浪潮中奋勇前行的探索者们，开辟出一条决胜深度进阶的辉煌之路。清华智慧，铸就AI领域巅峰宝典清华大学，作为国内学术与科研的重镇，始终在人工智能领

2501_91080101·2025-03-10 21:02

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

概述Adam算法结合了动量法（Momentum）和RMSProp的思想，能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均（一阶矩），加速收敛并减少震荡。自适应学习率：跟踪梯度平方的指数衰减平均（二阶矩），调整

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

ONNX GraphSurgeon详细介绍

它允许开发者在ONNX模型的图结构中进行修改、优化、插入节点、删除节点以及其他图结构操作，是在深度学习推理部署过程中非常有用的工具。

Lntano__y·2025-03-10 19:12

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。

Lntano__y·2025-03-10 19:41

探索Agent AI智能体的未来

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AgentAI智能体正成为一种改变世界的新力量。这些智能体不仅在当前的技术领域中发挥着重要作用，而且在未来将以更深远的影响改变我们的生活、工作和社会结构。本文将探讨AgentAI智能体的现状、潜力以及未来可能的发展方向。1.什么是AgentAI智能体？AgentAI智能体是具备自主决策和行动能力的计算系统。这些智能体可以感知环境、理解上下文、做出决策并采取行动，

A-Kamen·2025-03-10 18:08

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

OreoCC·2025-03-10 18:05

PostgreSQL的学习心得和知识总结（一百二十四）|深入理解PostgreSQL数据库开源扩展pgreplay的安装说明和使用场景

PostgreSQL数据库仓库链接，点击前往4、日本著名PostgreSQL数据库专家铃木启修网站主页，点击前往5、参考书籍：《PostgreSQL中文手册》6、参考书籍：《PostgreSQL指南：内幕探索

孤傲小二~阿沐·2025-03-10 18:05

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

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

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

探索 Java 中的线程池自定义技巧：高效、灵活地管理并发任务！

文章目录为什么需要自定义线程池？1.基本步骤：使用`ThreadPoolExecutor`构建线程池2.合理设置核心线程数与最大线程数实例：创建一个适合IO密集型任务的线程池3.选择合适的任务队列实例：使用`ArrayBlockingQueue`防止任务过多时占用过多内存4.巧妙利用线程工厂自定义线程5.选择合适的拒绝策略实例：使用`CallerRunsPolicy`降低拒绝任务的发生6.监控线程

魔道不误砍柴功·2025-03-10 16:24

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

R语言 ggplot2 可视化生成高分辨率图片实战

我们将探索不同的保存选项，以确保我们获得清晰、适应各种输出需求的图像。首先，

PixelEnigma·2025-03-10 15:21

蓝桥杯真题解析(穿越时空之门)

这扇门是一条神秘的通道，它连接着二进制和四进制两个不同的数码领域，等待着勇者们的探索。在二进制的领域里，勇者的力量被转换成了力量数值的二进制表示中各数位之和。

中二电工吹短笛·2025-03-10 15:19

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

大模型时代，为什么模型都是多少B？

带着这些疑问，让我们一同深入探索大模型规模背后的奥秘。模型规模中的“B”是

·2025-03-10 13:14

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

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

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

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

深入探索C++标准库与模板元编程的奥秘与实用技巧

一、引言侯捷老师作为C++领域的权威专家，其课程不仅深入浅出地讲解了C++的基础知识，更引领我们探索了C++的深层奥秘。

爱编程的Loren·2025-03-10 11:24

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

自然之美：探索湖光山色的秘密！

沿着河流前行，我来到了一处峡谷。这里的山势险峻，危峰兀立，给人一种强烈的视觉冲击。峡谷中的水流更加湍急，波浪拍打着岩石，溅起一朵朵白色的浪花。站在峡谷边缘，我能感受到一种无形的力量，它来自大自然的鬼斧神工，也来自内心深处对美好的向往。继续前行，一片波澜壮阔的湖泊映入眼帘。湖水宽广无垠，天边的云彩倒映其中，形成了一幅动人的画面。湖边，柳绿花艳，莺歌燕舞，一派生机勃勃的景象。微风吹过，带来了阵阵花香和

大脸猫的猫脸大·2025-03-10 10:17

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

探索Python Web开发的全新范式：从代码生成到自动化部署

inscode_057·2025-03-10 10:41

探索前端应用的新纪元：FABs —— 前端应用包

探索前端应用的新纪元：FABs——前端应用包fabFABprojectspecification&monorepo项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fab2/fab

祖崧革·2025-03-10 10:40

探索未来SaaS开发的新范式：AWS + React SaaS 模板

探索未来SaaS开发的新范式：AWS+ReactSaaS模板saas-templateSaaStemplateforAWS,Amplify,React,NextJSandChakra项目地址:https

潘俭渝Erik·2025-03-10 10:10

IoT平台软件：AWS IoT二次开发_高级功能探索与实践

高级功能探索与实践在上一节中，我们已经完成了基础功能的开发和配置，包括设备连接、数据收集和基本的规则引擎使用。

chenlz2007·2025-03-10 10:40

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

探索未来架构的钥匙：Hex-Arch-Kotlin-Spring-Boot

探索未来架构的钥匙：Hex-Arch-Kotlin-Spring-Boothex-arch-kotlin-spring-bootReferenceJVMmultimoduleprojectforareactivemicroserviceandlambdausingahexagonalarchitecture

孟振优Harvester·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

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

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

博冠8K摄像机：文旅场景应用的新宠

在当今数字化飞速发展的时代，文旅行业正不断探索创新，以满足游客日益增长的多元化需求。而博冠8K摄像机的出现，宛如一颗璀璨的明星，为文旅场景的呈现与传播带来了前所未有的变革与惊喜。

8K超高清·2025-03-10 06:09

BOSMA博冠携8K讯道方案亮相2024 UWA SUMMIT暨世界超高清视频产业联盟会员大会

11月28日至30日，2024UWASUMMIT暨世界超高清视频产业联盟会员大会在深举办，本次大会以“智享未来共创菁彩”为主题，旨在探索全球超高清产业发展新方向、技术创新动态。