深度学习推理框架第32页

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统

阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。

工科pai·2025-03-12 05:20

如何本地运行和开发 Langchain 项目

技术背景介绍Langchain项目是一个高级框架，围绕构建“链”这种概念来组织代码。每个链的基本构件是微型逻辑单元，它们彼此结合，并可通过可编辑的配置文件进行管理。

dgay_hua·2025-03-12 04:41

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

2401_84584854·2025-03-12 04:10

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习‌。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。

Vertira·2025-03-12 04:38

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader

Kriol·2025-03-12 03:27

向量空间与范数

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台

Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息

Shockang·2025-03-12 03:56

Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告

基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学

太翌修仙笔录·2025-03-12 03:25

【C++项目】从零实现RPC框架「一」：项目准备与前置知识学习

个人主页：Zfox_系列专栏：C++从入门到精通目录一：项⽬介绍二：技术选型三：开发环境四：Ubuntu-22.04环境搭建五：第三⽅库使⽤介绍JsonCpp库Json数据格式JsonCpp介绍JsonCpp使⽤Muduo库Muduo库是什么通俗解释Muduo库常⻅接⼝介绍TcpServer类基础介绍EventLoop类基础介绍TcpConnection类基础介绍TcpClient类基础介绍Buf

Zfox_·2025-03-12 03:55

【HarmonyOS NEXT应用开发】案例140：基于RN框架实现高性能瀑布流页面

1.简介本文针对应用开发中相当常见的瀑布流页面场景，基于按需渲染、组件复用等技术，使用RN框架实现了高性能瀑布流页面。本文提供详细的开发步骤，帮助开发人员高效实现高性能瀑布流页面。

青少年编程作品集·2025-03-12 02:24

Java统计代码的执行时间的6种方法

Java统计代码的执行时间的6种方法前言：在日前开发中我们会遇到需要统计运行的时间但是又不想运用JMH测试框架，所以本文就汇总了一些比较常用的统计时间的测试方法，总共有6种，我做了一个大概的思维导图：方法一

码叔义·2025-03-12 02:22

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】

pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM：vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

IOC 篇

一、概念SpringIOC（InversionofControl，控制反转）是Spring框架的核心特性之一，它是一种设计理念，用于实现对象的创建和依赖关系的管理。

ashane1314·2025-03-12 02:19

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

1.2深度学习的困境与破局传统深度

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

Spring 构造器注入和setter注入的比较

一、比较说明在Spring框架中，构造器注入（ConstructorInjection）和Setter注入（SetterInjection）是实现依赖注入（DI）的两种主要方式。

ashane1314·2025-03-12 01:45

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

第20周：Pytorch文本分类入门

加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118

OreoCC·2025-03-12 01:43

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。

OreoCC·2025-03-12 01:43

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度

qq_27390023·2025-03-12 01:42

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

初识LangChain的快速入门指南

文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下：一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。

109702008·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：Unity基础入门_Unity增强现实(AR)开发

在Unity中，AR开发通常涉及以下几个关键概念：ARFoundation：Unity提供的一套跨平台的AR开发框架，支持多种ARKit、ARCore等AR平台

chenlz2007·2025-03-12 00:10

重生之我在学Vue--第8天 Vue 3 UI 框架（Element Plus）

重生之我在学Vue–第8天Vue3UI框架（ElementPlus）文章目录重生之我在学Vue--第8天Vue3UI框架（ElementPlus）前言一、ElementPlus基础：从安装到组件革命1.1

野生的程序媛·2025-03-12 00:09

陪玩系统UNIAPP+PHP6：支持二开、源码定制与多端同步优化的应用

id=7)二、技术选型前端框架：UNIAPPUNIAPP是一个基于

·2025-03-12 00:46

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN优化。nn中的

Wis4e·2025-03-12 00:09

基于Pytorch深度学习——Softmax回归

本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解，并且由于李沐老师的代码能力很强，以及视频中讲解代码的部分较少，所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉，所以我们会采用逐行解释

EchoToMe·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

[Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘

问题运行深度学习代码的时候遇到了以下报错问题：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9

Bartender_Jill·2025-03-12 00:38

javase集合框架List篇

一、Vector和ArrayList、LinkedList联系和区别，分别的使用场景ArrayList：底层是数组实现，线程不安全，查询和修改非常快，但是增加和删除慢LinkedList:底层是双向链表，线程不安全，查询和修改速度慢，但是增加和删除速度快Vector:底层是数组实现，线程安全的，操作的时候使用synchronized进行加锁使用场景：Vector已经很少用了增加和删除场景多则用Li

2301_76231794·2025-03-12 00:37

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

Wis4e·2025-03-12 00:31

供应链管理：质量屋HQ / House of Quality

一、质量屋（HOQ）的基本概念质量屋（HouseofQuality,HOQ）是一种直观的矩阵框架表达形式，用于界定顾客需

快雪时晴-初晴融雪·2025-03-11 23:27

tauri如何实现窗口拖动，自定义标题栏

Tauri是一个开源框架，用于创建跨平台的桌面应用程序。它使用Rust编程语言，并结合了现有的Web技术，如HTML、CSS和JavaScript。

爱音乐的程序猿·2025-03-11 23:55

考研复习之记忆方法

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。

飞300·2025-03-11 23:19

人工智能混合编程实践：C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理

人工智能混合编程实践：C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8

FriendshipT·2025-03-11 22:48

27.2:Python的Django框架优点和缺点是什么？

而Django框架作为PythonWeb开发的一个重要组成部分，具有一些独特的优点和缺点，需要开发人员在使用时

小兔子平安·2025-03-11 22:14

【商城实战(18)】后台管理系统基础搭建：从0到1构建电商中枢

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。

奔跑吧邓邓子·2025-03-11 22:13

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。