深度学习求解偏微分方程

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

深度学习环境配置——Anaconda安装

目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond

tyyhmtyyhm·2025-02-20 17:46

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

《数组》学习——有序数组的平方

：[0,1,9,16,100]解释：平方后，数组变为[16,1,0,9,100]，排序后，数组变为[0,1,9,16,100]该题，有两种解法：暴力排序解法双指针法（快慢指针法）测试程序：（双指针法的求解

小翔很开心·2025-02-20 17:40

FakeApp 技术浅析（一）

1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。

爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap

小宇爱·2025-02-20 16:32

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。

code_stream·2025-02-20 13:12

图像识别与应用

一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！

大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。

AGI大模型学习·2025-02-20 13:09

DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响

大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。

AI拉呱·2025-02-20 13:08

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复

IT修炼家·2025-02-20 12:00

【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？”

好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”

海宁不掉头发·2025-02-20 12:30

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。

人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

《机器学习数学基础》补充资料：求解线性方程组的克拉默法则

这是因为，如果用程序求解线性方程组，相对于高等数学教材中强调的手工求解，要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展，供对此有兴趣的读者阅读。

CS创新实验室·2025-02-19 22:30

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

动态规划算法套路解析

所谓最优子结构是指一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解组合而成；而重叠子问题则意味着在求解过程中会多次遇到相同的子问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme

IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

机器学习:支持向量机

在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解

小源学AI·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。

软件求生·2025-02-19 12:36

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理

Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型

hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法

next_travel·2025-02-19 07:32

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