深度学习推荐系统实战第18页

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

Docker微服务实战Demo

通过IDEA新建一个微服务模块通过dockerfile发布微服务部署到docker容器通过IDEA新建一个微服务模块新建一个springboot项目modulemvnpackage打成一个jar包通过dockerfile发布微服务部署到docker容器编写dockerfile构建镜像运行容器访问测试编写dockerfile##继承自镜像java8FROMjava:8##作者MAINTAINERch

ctrlcvKing·2024-08-28 19:59

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

谷粒商城实战笔记-279~280-商城业务-订单服务-订单验价-保存订单

文章目录一，279-商城业务-订单服务-订单验价1，创建订单时计算总价代码分析2，比较总价二，280-商城业务-订单服务-保存订单数据代码分析一，279-商城业务-订单服务-订单验价这一节的主要内容是验价：前端从购物车到confirm界面会算一次总价提交订单生成订单时会重新计算一次总价比较这两次总价1，创建订单时计算总价/***计算价格价格的方法*@paramorderEntity*@paramo

小手追梦·2024-08-28 15:04

身体好精力才会好

课余完成习惯养成，保险实战先听着，了解大概。考试结束后重新开始，做出规划选择。阅读一本书先从简单的开始，目前阅读目标在于选择适合自己的阅读

TOMORROW_cf35·2024-08-28 15:01

PMP®实战思维之二——宏观环境分析（下）

PMP®实战思维之二——宏观环境分析（下）写在前面的话：作为一套完整且不断自我升级的项目管理知识体系，PMP®确实做到了普遍良好做法的知识集成与知识迁移，而如何从实战领域应用PMP®项目管理知识而使组织获得竞争力的提升

82c4d7af3f78·2024-08-28 14:38

每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法

B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-28 13:19

Python大数据之Python爬虫学习总结——day16 数据可视化

数据可视化Map_地图基础地图知识点:基础示例:实战练习:知识点:自定义模块:制作中国地图data1.txt文件内容python代码示例制作区域地图data2.txt文件内容python代码示例Line

笨小孩124·2024-08-28 12:46

Springboot+爬虫+推荐算法+前后端分离实现小说推荐系统

计算机程序优异哥·2024-08-28 11:25

【django学习】——Django介绍和实战（开发简易版博客网页）

目录0、视频链接?1、环境配置?2、django基本命令1）常见命令?2）数据库相关的Django命令?3、Django项目1）Django创建项目?2）项目目录介绍3）运行初始化的Django项目?4、Django应用1）Django项目和Django应用?2）Django应用目录（1）创建Django应用（2）应用目录各文件介绍?问题1：视图、路由、模型是什么意思？5、Django视图&Dja

额无语·2024-08-28 11:11

数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战

文章目录1引言1.1简介1.2ARAS方法的基本原理2.案例分析：设备采购决策2.1.数据集的构建2.2权重的设定2.3.准则类型的设定2.4.ARAS方法实现2.5.结果分析1引言1.1简介多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本、质量、风险等，这些因素在不同的决策情境下具有不同的重要

川川菜鸟·2024-08-28 11:40

【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营

局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点，包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0，那如何判断呢？先请出我们损失函数：L(θ)，θ是模型中的参数的取值，是一个向量。由于网络的复杂性，我们无法直接写出损失函数，不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识，我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似：其中，θ是模型中的参数的取值，θ’是在θ

MoyiTech·2024-08-28 11:38

机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

随着深度学习（DeepLearning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。

刷刷刷粉刷匠·2024-08-28 11:07

SwiftUI SpriteKit 教程之原生运行SpriteView 2D游戏框架

实战需求SpriteKit是苹果发布的强大2D游戏框架，SwiftUI如何原生使用SpriteKit呢？让我们通过下面文章体验一下吧。

iCloudEnd·2024-08-28 10:52

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

第4章 .NET 8.0 ASP.NET Core图书管理系统：项目布局

第1章框架学习的基石与实战策略第2章大话ASP.NETCore入门第3章创建最小（MinimalAPIs）API应用程序第4章.NET8.0ASP.NETCore图书管理系统：项目布局</

代数狂人·2024-08-28 08:52

如何本地搭建 Whisper 语音识别模型？一文解决

此外，还需要安装PyTorch，这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项：pip

玩AI的小胡子·2024-08-28 08:22

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成

大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成关键词：大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践：智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系

AGI通用人工智能之禅·2024-08-28 08:21

python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...

1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算，提取相关特征，并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

weixin_39849930·2024-08-28 08:50

用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划

学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型，包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周，每周5天学习时间（周末休息或复习）。第1周：

写代码的M教授·2024-08-28 08:49

——期货老手的40条实战经典语录分享

导读：稳坐泰山不动的功夫来自于正确地认识市场和认识你自己！这里有40条期货老手分享的经典语录，你最喜欢哪一句呢，留言告诉我吧~01.不要跟我说趋势，拿我看你的真实资金交易记录，它会告诉我你懂不懂趋势。不然，你说一千道一万，我也只是笑笑而已。02.看看自己的交易记录吧没有上止损的都上一上吧。心理止损也行。关键是执行到了止损指令。目的就是要你的账户活着看到明天。03.复利的要诀在于科学合理的资金利用和

陈宇星随记·2024-08-28 07:11

Kubernetes (K8s) 监控方案：Prometheus 实战指南

1.引言在当今云原生时代，Kubernetes(K8s)已成为容器编排的标准解决方案。然而，随着K8s集群规模和复杂性的增加，有效的监控变得至关重要。本文将详细介绍如何使用Prometheus构建一个全面而强大的K8s监控系统，帮助您实时掌握集群状态，快速定位问题，并优化资源利用。2.监控原则在设计K8s监控方案时，我们需要遵循两个核心原则：2.1USE原则（针对资源）利用率（Utilizatio

ivwdcwso·2024-08-28 07:14

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

使用Python实现深度学习模型：智能灾害响应与救援机器人

本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人，帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。

Echo_Wish·2024-08-28 05:04

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

AAAI2021推荐系统论文清单

通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析，发现以下结论：深度学习技术依

机器学习与推荐算法·2024-08-28 05:28

35.深入聚合数据分析_实战bucket+metric：统计每种颜色的电视的平均价格

35.深入聚合数据分析_实战bucket+metric：统计每种颜色的电视的平均价格GET/tvs/sales/_search{"size":0,"aggs":{"colors":{"terms":{"

小山居·2024-08-28 04:35

Spring Boot获取Bean的三种方式

博客主页:南来_北往系列专栏：SpringBoot实战引言在SpringBoot中，Bean是一个由SpringIoC容器管理的对象。

Deh0rs·2024-08-28 04:55

打造扛得住的MySQL数据库架构视频教程-数据库结构优化高可用架构设计

打造扛得住的MySQL数据库架构视频教程-数据库结构优化高可用架构设计30套数据库系列Mysql/SQLServer/Redis/Mongodb/Nosql精讲训练营项目实战，数据库设计，架构设计，性能管理

cd137a460a79·2024-08-28 04:10

C语言实战项目-五子棋V1.0（附带全套源代码）

游戏说明该项目适合新手拿来练习，所用的知识点不是很多，代码部分只有100多行。主要是图形化界面的应用，本游戏实现了人人对战，可以和好朋友来进行对弈。游戏目标：在15×15的棋盘上，玩家轮流落子（黑子先手），尝试在水平、垂直或对角线方向上形成连续的五子，以获得胜利。操作方法：落子规则：点击鼠标左键在棋盘上的交叉点处落子，黑子为先手，白子为后手。胜利条件：当任一玩家在任意方向上连续放置了五个自己的棋子

●VON·2024-08-28 03:20

什么是损失函数？

损失函数（LossFunction）是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度，以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-28 03:49

Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，其原理主要基于扩散模型（DiffusionModel）的变体，即潜在扩散模型（LatentDiffusionModel,LDM）。

Covirtue·2024-08-28 03:18

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

为了更精准地预测风电发电量，许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中，我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络（GA-attention-LSTM

Matlab领域·2024-08-28 02:46

一个全自动病理处理分析工具——CLAM

step1：设置分割参数step2：执行预分割step3：调整分割参数step4：批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效

qq_42894217·2024-08-28 02:45

好妈妈PD实战教育S1E3

主题:细小步骤金句:把任务细化，让孩子体验成功。早上，我边给4岁姐姐穿衣服边回顾昨晚上斑马英语的学习内容。说到ChineseSpringFestival时，她说得不清楚。我就问她:“你觉得这个词长吗？”她随口说:“不长。”“嗯，会了就不长，我们把他拆开来说，每个说5遍，然后再连起来说5遍，好不好？”（这方法平时就用，姐姐很熟练了。遇到说不好，说不顺的词就连着说5遍，化整为零，逐一击破。）“好啊”姐

ccyz_铮荣岁月·2024-08-28 01:58

深入 Rust 标准库，Rust标准库源代码系统分析

系列文章目录送书第一期《用户画像：平台构建与业务实践》送书活动之抽奖工具的打造《获取博客评论用户抽取幸运中奖者》送书第二期《SpringCloudAlibaba核心技术与实战案例》送书第三期《深入浅出Java

青花科技·2024-08-28 00:01

(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,

努力奋斗的durian·2024-08-28 00:34

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）

图数据库Neo4j从入门到精通视频教程（含Neo4j+D3.js完整实战项目）课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/302课程出自学途无忧网：http://www.xuetuwuyou.com

菜花小噗噗·2024-08-27 23:23

vue.js学习步骤

二、学习步骤1.基础知识2.进阶学习实战项目总结前言Vue.js从一个简单的实验性项目成长为一个功能强大、社区活跃的前端框架，其发展历程展示了它对前端开发的持续创新和改进。

一雨方知深秋·2024-08-27 22:43

分享一个基于Spark的招聘数据可视化与分析系统Hadoop大数据源码（源码、调试、LW、开题、PPT）

学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战

计算机源码社·2024-08-27 20:05

Python基础进阶知识点

Tornado、Sanic；Tornado框架；Git版本控制；HTTP方法以及响应码；关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Oracle；非关系型数据库：Redis、Mongo；日志；项目的部署；实战练习

小小毛球球·2024-08-27 20:33

【实战派】生活中的“发散”——你看不见的微观之美

今天的任务是让我们寻找生活中表示“发散”的物品。同学们都踊跃拍照：植物、动物、甚至已经动手画了起来～那我找什么呢？总要把思维更～发散一些才行啊(✪ω✪)眼睛能看见的给大家拍完了，那我就找找眼睛看不见的那些“微观发散”吧！冰冻天首先给了我启发：图片发自App图片发自App图片发自App世界上没有两片一样的雪花，世界上也没有一样的思维导图，同一个事情，各人角度不同，思维导图也各不相同，精彩无限！再把眼

思维导图实战派_小魔女QIQI·2024-08-27 20:15

基于深度学习的高效模型压缩

基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。

SEU-WYL·2024-08-27 19:58

格式字符串利用：Linux 实战探索

概括这篇博文介绍了夺旗挑战赛，该挑战赛是2024年picoCTF活动的一部分，该活动持续到2024年3月26日星期二。我们与NVISO的团队一起决定参加并应对尽可能多的挑战，最终在全球记分牌上获得了第130名的好成绩。我决定尝试专注于二进制利用挑战。虽然我学习了Corelan的Windows课程中的Stack&Heap利用，但Linux二进制利用对我来说相当新，这在试图填补知识空白的同时提供了一个

红云谈安全·2024-08-27 18:22

谷粒商城实战笔记-269~271-商城业务-订单服务-bug修改

文章目录一，269-商城业务-订单服务-bug修改二，270-商城业务-订单服务-订单确认页渲染三，271-商城业务-订单服务-订单确认页库存查询四，272-商城业务-订单服务-订单确认页模拟运费效果一，269-商城业务-订单服务-bug修改并没有复现这个bug。二，270-商城业务-订单服务-订单确认页渲染模板调整。三，271-商城业务-订单服务-订单确认页库存查询本节处理：①多个收获地址，选择

小手追梦·2024-08-27 18:49

谷粒商城实战笔记-274-商城业务-订单服务-接口幂等性讨论

文章目录一、什么是幂等性二、哪些情况需要防止三、什么情况下需要幂等四、幂等解决方案1、token机制2、各种锁机制3、各种唯一约束一、什么是幂等性接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用。比如说支付场景，用户购买了商品支付扣款成功，但是返回结果的时候网络异常，此时钱已经扣了，用户再次点击按钮，此时会进行第二次扣款，返回结果成功，用户查询