深度学习模型部署第20页

Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析...

ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说，消除或减少空气污染对人类的危害，唯一可行的就是提高

egzosn·2025-06-03 21:40

【工业4.0实战】用Python打造智能质检系统，准确率超99%的缺陷检测算法！

本系统将结合计算机视觉和深度学习技术，开发一个能够自动检测产品缺陷、测量关键尺寸并识别标记的智能质检平台。系统可部署在生产线上实现7×24小时不间断检测，大幅提升质检效率和准确性。

全息架构师·2025-06-03 21:38

.train()和.eval()区别

在深度学习和神经网络的上下文中，.train()和.eval()是两个用于控制网络训练状态的方法，它们的主要区别如下：训练模式与评估模式：.train()：将网络设置为训练模式。

O_o381·2025-06-03 21:07

深入对比：PyTorch与TensorFlow的异同及应用场景分析

引言在人工智能（AI）领域，尤其是深度学习中，PyTorch与TensorFlow是两大最流行的框架。

一休哥助手·2025-06-03 20:04

【Plotly-环境搭建】一文搞懂python最美画图工具plotly环境搭建

算法驯化师·2025-06-03 17:10

【python深度学习】Day43 复习日

主题：cnn训练+grad-cam做可视化数据集信息：1000多张猫和狗的图片。构建一个模型，该模型可以尽可能准确地在图像中的猫和狗之间进行分类。图像大小范围从大约100x100像素到2000x1000像素。导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttorchim

抽风的雨610·2025-06-03 17:37

大模型、AI人工智能：核心技术与发展趋势

其通常基于深度学习架构，通过海量数据进行训练

milk_yan·2025-06-03 17:04

CUDA内存溢出问题解决方案

GTX1660SUPER只有6GB显存，在处理大型深度学习模型时确实容易遇到内存不足的问题。以下是几种解决方案：1.减少批量大小（BatchSize）这是最直接的方法，降低每个批次处理的样本数量：

shangjg3·2025-06-03 16:57

正面吊集装箱箱号识别系统：AI+OCR技术赋能智慧港口高效运营

基于深度学习的正面吊集装箱箱号识别系统，通过AI+OCR技术实现箱号全自动采集、校验与数据联动，大幅提升作业效率，助力智慧港口数字化转型。

深圳华明视讯科技·2025-06-03 15:24

机器学习训练营（十）：模型部署，从Jupyter到生产环境

今天，我们将解锁机器学习的最后一公里：模型部署，让你的代码从“玩具”蜕变为真正的生产力工具！一、为什么需要模型部署？业务价值落地：模型只有接入真实业务系统（APP/网站/物联

Bryan Ding·2025-06-03 15:51

大数据最新大模型学习路线与建议：掌握大模型学习路径

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新第一章深度学习基础第二章智能对话系统基础第三章大模型基础第四章大模型应用实践第五章大模型实战项目第一章深度学习基础深度学习基础深度学习经典模型解

大模型教程·2025-06-03 13:10

DAY25

知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上

weixin_71046789·2025-06-03 11:23

深度学习模型中的“层”概念解析

在深度学习模型中，“层”通常是指模型中具有可学习参数或固定运算功能及构建神经网络的基本构建块，它包含可学习参数或固定计算操作，用于数据变换和特征提取。不同框架对"层"的定义略有差异，但核心原则相同。

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:55

Keras模块介绍

它旨在实现快速实验，能够简单、快速地构建和训练深度学习模型。Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。

听风二里·2025-06-03 06:20

python学习打开day25

DAY25异常处理知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上

vijaycc·2025-06-03 05:41

强化学习-深度学习和强化学习领域

在深度学习和强化学习领域，SFT（SupervisedFine-Tuning）和GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization

高效匠人·2025-06-03 04:38

机器学习 Day1

机器学习概述机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习数据集算法机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测。

不会敲代码的灵长类·2025-06-03 04:06

深度学习FPGA开发方式

https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在

jack_201316888·2025-06-03 01:45

【深度学习】数据集划分、数据集格式转换一文带你搞定！复制就能用！！！

1、数据集划分importos,shutil,randomrandom.seed(0)importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitval_size=0.1test_size=0.2postfix='jpg'imgpath='VOCdevkit/JPEGImages'txtpath='VOCdevkit/txt'os

猫天意·2025-06-03 00:37

【深度学习】数据集的划分比例到底是选择811还是712？

1引入在机器学习中，将数据集划分为训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）和测试集（TestSet）是非常标准的步骤。这三个集合各有其用途：训练集(TrainingSet)：用于模型学习参数。训练集越大，理论上模型能学到更多数据模式，但过大可能导致过拟合（如果模型过于复杂）。验证集(ValidationSet)：用于超参数调优、模型选择、提前停止等。不参与模型参数的训

猫天意·2025-06-03 00:07

centos中docker:Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu

在centos进行docker跑程序出现问题想要在docker上面深度学习模型时，出现了来自daemon的错误响应:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities

干饭喵·2025-06-03 00:05

用DeepSeek寻找适合数据科学学术论文方向，并用Deep reaserch快速初稿！

目录1.DeepSeek选择方向的优势2.ChatGPT辅助数据分析Kaggle埃姆斯市房价预测竞赛优秀方案分析摘要引言数据集描述特征工程深度学习方法实验与结果讨论结论参考文献大家好这里是学术Anan，

AIWritePaper智能写作探索·2025-06-02 23:27

【深度学习新浪潮】以Dify为例的大模型平台的对比分析

我们从核心功能、适用群体、易用性、可扩展性和安全性五个维度展开对比分析：一、核心功能对比平台核心功能多模型支持插件与工具链Dify低代码开发、RAG增强、Agent自律执行、企业级安全支持GPT-4/5、Claude、Llama3、Gemini及开源模型（如Qwen-VL-72B），支持混合模型组合可视化工作流编排、API扩展、第三方多模态模型调用FastGPT知识问答类Agent开发、RAG优化

小米玄戒Andrew·2025-06-02 21:40

【深度学习新浪潮】多模态模型如何处理任意分辨率输入？

多模态模型处理任意分辨率输入的能力主要依赖于架构设计的灵活性和预处理技术的结合。以下是核心方法及技术细节：一、图像模态的分辨率处理1.基于Transformer的可变补丁划分（ViT架构）补丁化（PatchEmbedding）：将图像分割为固定大小的补丁（如16×16或32×32像素），不同分辨率的图像会生成不同数量的补丁。例如：224×224图像→14×14补丁（共196个）384×384图像→

小米玄戒Andrew·2025-06-02 21:40

我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线

大模型学习路线图第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。

大模型老炮·2025-06-02 19:55

大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够

第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。

AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）

大模型学习路线图第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。

程序员辣条·2025-06-02 17:45

本地模型＋MCP实践

本地模型部署之前写过一篇LMstudio本地部署模型的文章，可以参考实现本地模型的部署或者是使用其他方式文章链接:LMStudio本地部署大模型-CSDN博客什么是MCPMCP（ModelContextProtocol

t梧桐树t·2025-06-02 15:32

Python训练第三十五天

一、模型结构可视化理解一个深度学习网络最重要的2点：1.了解损失如何定义的，知道损失从何而来----把抽象的任务通过损失函数量化出来2.了解参数总量，即知道每一层的设计才能

火兮明兮·2025-06-02 15:01

Python训练第二十五天

DAY25异常处理知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上

火兮明兮·2025-06-02 15:31

基于启发式算法的化工稳态流程模拟参数优化（hysys-python)

假设我们基于工厂工艺开发了一套仿真模型，将仿真模型部署到服务器上，该如何实现工艺寻优呢？传统的RTO实

算法小菜鸟成长心得·2025-06-02 15:28

国产大模型轻量部署实测报告：推理速度 × 内存占用 × 精度表现全维度对比与趋势解析

一、国产大模型部署实测为何重要？国产大模型从模型能力突破→私有化部署→多端落地的演进路径正在加速，但我们发现一个核心问题：很多人“能把模型部署起来”，却无法回答一句关键的问题：“它跑得怎么样？”

观熵·2025-06-02 09:21

玩转大模型（二）启动一个大模型

在上一篇中，硬件全都准备好了，软件也已经安装完成，相应的配置都已经做完，终于要开始使用大模型了，后面这些天，我们会从最最基础的开始，一步一步来玩转大模型，目前各种各样的傻瓜教程都已经很多了，不管是本地模型部署还是

AGI大都·2025-06-02 09:47

神经网络-Day42

模块钩子(ModuleHooks)2.1.1前向钩子(ForwardHook)2.1.2反向钩子(BackwardHook)2.2张量钩子(TensorHooks)三、Grad-CAMGrad-CAM在深度学习中

红衣小蛇妖·2025-06-02 09:47

探索 AutoKeras：简化深度学习模型开发的利器

探索AutoKeras：简化深度学习模型开发的利器随着人工智能和深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景需要利用深度学习模型来解决复杂问题。

可乐泡枸杞··2025-06-02 09:45

关于深度学习和autokeras的一些基础知识

师兄留了要学习automl的任务，就从autoKeras开始入手，在本篇记录一下一些入门的基础知识，仅供和我一样对ml和dl都毫无基础的小白。autoKeras是automl旗下的一个免费替代产品。Google的AutoML以神经架构搜索(NAS)的算法为驱动。给定你的输入数据集，神经架构搜索算法会自动最优的结构和对应的参数。Auto-Keras也利用了神经架构搜索，但应用的是"网络态射"（保持网

politecat·2025-06-02 09:15

AutoKeras：自动化深度学习模型构建的利器

AutoKeras：自动化深度学习模型构建的利器项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aut/autokeras是一个开源的自动机器学习库，它基于Python和TensorFlow

金畏战Goddard·2025-06-02 08:44

【NLP】循环神经网络--RNN学习.day3

一.初步认识RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的静态神经网络相比，RNN可以有效处理输入数据的时间序列特性。

啊波阿波波·2025-06-02 08:44

什么时候开始学习深度学习？

咱们先来聊聊机器学习和深度学习的关系~这个问题其实挺常见的，之前我也跟不少同事、同学聊过。最近有好几个同学也聊过。简单说，深度学习是机器学习的一个子集，两者不是并列关系，而是“包含”关系。

机器学习算法·2025-06-02 08:43

day41 python图像识别任务

目录一、数据预处理：为模型打下坚实基础二、模型构建：多层感知机的实现三、训练过程：迭代优化与性能评估四、测试结果：模型性能的最终检验五、总结与展望在深度学习的旅程中，多层感知机（MLP）作为最基础的神经网络结构

xiaohanbao09·2025-06-02 08:43

GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素，从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。

m0_70960708·2025-06-02 07:34

Python训练营---Day29

知识点回顾类的装饰器装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态类方法的定义：内部定义和外部定义作业：复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分

2501_91182850·2025-06-02 06:54

【python深度学习】Day 42 Grad-CAM与Hook函数

知识点回顾回调函数lambda函数hook函数的模块钩子和张量钩子Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可一、回调函数回调函数是作为参数传递给其他函数的函数，其目的是在某个特定事件发生时被调用执行。这种机制允许代码在运行时动态指定需要执行的逻辑，实现了代码的灵活性和可扩展性。回调函数的核心价值在于：1.解耦逻辑：将通用逻辑与特定处理逻辑分离，使代码更模块化。2.事件驱动编程：在异步操作、事

抽风的雨610·2025-06-02 05:24

ARM Ethos-N NPU 架构剖析与 Android 中的部署路径：从 IP 核集成到端侧模型推理实战

ARMEthos-NNPU架构剖析与Android中的部署路径：从IP核集成到端侧模型推理实战关键词ARMEthos-N、NPU架构、AndroidNNAPI、Ethos-N77、Ethos-N57、模型部署

观熵·2025-06-02 05:23

基于深度学习的番茄成熟度检测系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集实现

随着深度学习技术的快速发展，尤其是目标检测领域的进步，利用深度学习进行番茄成熟度检测已成为可能。本篇博客将介绍如何使用YOLOv8模型搭建一个番茄成熟度检测系统。

YOLO实战营·2025-06-02 05:22

基于YOLOv8的果园成熟度自动分级系统与UI界面设计

因此，利用计算机视觉和深度学习技术，开发一个自动化的果实成熟度检测系统，能够显著提高果园管理的效率，降低人工成本，并确保果实的质量。本文将详细介绍如何基于YOLOv8（