深度学习推理引擎

Microi 吾码与 JavaScript：前端低代码平台的强大组合

目录一、引言二、Microi吾码概述三、JavaScript在Microi吾码前端开发中的应用（一）前端V8引擎与JavaScript（二）接口引擎与JavaScript四、JavaScript在Microi

小周不想卷·2025-01-20 13:41

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2-Vision构建模型推理

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么时候需要分表分库？

因为MySQL在InnoDB存储引擎下创建的索引都是基于B+树实现的，所以查询时的I/O次数很大程度取决于树的高度，随着B+树

fajianchen·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问，但最近的开源选项现在允许本地执行，使其在生产环境中更具吸引力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

逆袭之路（11）——python网络爬虫：原理、应用、风险与应对策略

目录一、引言二、网络爬虫的基本原理（一）网络请求与响应（二）网页解析（三）爬行策略三、网络爬虫的应用领域（一）搜索引擎（二）数据挖掘与分析（三）金融领域（四）学术研究（五）社交媒体监测四、网络爬虫带来的风险

凋零的蓝色玫瑰·2025-01-20 12:58

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

[cg] android studio 无法调试cpp问题

另外就是指定Debugtype为Dual，并在SymbolDirectories指定nativecpp的so路径UE项目调试：使用AndroidStudio调试虚幻引擎Android项目|虚幻引擎5.5

DXT00·2025-01-20 10:08

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习

重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

2025 年热门AI 应用——AI 编程会如何发展？

快跟着小编一起看看吧~2024年可谓是AI应用大年，除了视频生成、AI推理等领域，代码领域的AI应用也是层出不穷。

算家云·2025-01-20 09:59

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

智能体（AI Agent）：概念、原理与应用，全面解析AI技术前沿!

智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎

和老莫一起学AI·2025-01-20 07:06

海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战

神探阿航·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

Node.js 到底是什么

Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，它允许开发者使用JavaScript编写服务器端代码。

yqcoder·2025-01-20 05:51

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

深入理解Spring Boot：启动方式、注解、配置文件与模板引擎

本文将详细介绍SpringBoot的启动方式、核心注解的用法及含义、配置文件的书写格式以及模板引擎的使用方法。

Bro_cat·2025-01-20 03:08

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎

在人工智能的浪潮中，科技正在改变我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶，从个性化广告到实时风险控制，AI的触角无处不在。但这些令人瞩目的成果背后，究竟是什么在支撑着AI的飞速发展？答案是——人工智能平台。人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁，支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具，还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平

大东（AIP内容运营专员）·2025-01-19 23:54

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

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、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

.net工作流elsa-触发器

什么是触发器可以直接调用流程引擎的IWorkflowRuntime获取IWorkflowClient，然后调用它的CreateAndRunInstanceAsync来启动一个全新的流程。

液态不合群·2025-01-19 20:55

解决UnityHub下载简体中文语言包失败

下载模块里简体中文选项无法选择或者下载失败步骤一:首先手动下载中文简体资源，路径为:步骤二:找到当前编辑器的路径{UNITY_PATH}简介UnityHub是UnityTechnologies公司开发的一款管理和启动Unity引擎的应用程序

monGyrate·2025-01-19 20:24

【赵渝强老师】MongoDB文档级别的并发控制

MongoDB在执行写操作时，WiredTiger存储引擎会在文档级别进行并发控制。

·2025-01-19 19:28

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。

吴脑的键客·2025-01-19 18:11

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

认知架构 cognitive architecture

认知架构应用的两个组件：（1）如何提供上下文给应用（2）应用如何推理不同级别的认知架构：（1）单个LLM、仅得到输出（2）一连串LLM、仅得到输出（3）LLM作为路由、选择要使用的操作（工具、检索器、提示

谁怕平生太急·2025-01-19 16:20

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

Python内存数据库/引擎(sqlite memlite pydblite)

1初探在平时的开发工作中，我们可能会有这样的需求：我们希望有一个内存数据库或者数据引擎，用比较Pythonic的方式进行数据库的操作（比如说插入和查询）。

ronon77·2025-01-19 15:41

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。