深度学习深入理解第10页

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生：2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=

yuweififi·2025-03-13 11:49

深入理解单例模式及其在 C# 中的实现

在软件开发中，设计模式为我们提供了许多经过验证的解决方案，以应对常见的编程问题。其中，单例模式（SingletonPattern）是最常用的创建型设计模式之一。它的主要目标是确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点来访问该实例。本文将深入讲解单例模式的概念、实现方式，以及如何在C#中高效地应用单例模式。什么是单例模式？单例模式是一种创建型设计模式，旨在保证某个类在整个应用程序中只有一个实例，并提供

江沉晚呤时·2025-03-13 10:15

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

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·2025-03-13 09:36

计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）

随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常

喵了个AI·2025-03-13 08:24

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

【经济学】第五章：从生活实例看懂市场结构：完全竞争与垄断

我们将通过生活实例与理论模型，深入理解完全竞争、垄断及中间形态的运行逻辑。一、完全竞争市场：热闹非凡的"奶茶一条街"定义：无数小企业提供同质产品，价格由市场决定。

患得患失949·2025-03-13 04:55

Android定时任务：深入理解AlarmManager和PendingIntent

在Android应用开发中，定时任务是非常常见的一个需求，特别是对于需要定期执行某些操作的应用来说，如每天凌晨进行数据处理或者更新。今天，我们将深入探讨如何在Android中使用AlarmManager和PendingIntent来实现一个每天凌晨运行的任务，并解决常见的开发问题。背景介绍最近，我在开发一个Android应用时，遇到了一些关于AlarmManager和PendingIntent的问

t0_54program·2025-03-13 03:19

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

C++中的指针详解

本文将详细讲解C++中指针的概念、用法和注意事项，帮助读者深入理解并掌握指针的相关知识。一、指针的基本概念指针是一个变量，它存储的是另一个变量的内存地址，而不是值本身。

yuxingwu9872·2025-03-12 23:51

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

嵌入式FOC无刷电机控制器代码架构及实现详解

我深入理解您对这款小尺寸、高性能FOC无刷电机控制器的需求。这是一个极具挑战且富有价值的项目，它融合了硬件重构、先进控制算法、以及对成本和性能的严格把控。

嵌入式程序员小刘·2025-03-12 19:56

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

前言在当今复杂的网络环境中，动态路由协议是网络工程师不可或缺的工具之一。OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。本文将深入探讨OSPF的原理、配置方法以及实际应用案例，帮助读者全面掌握这一强大的路由协议。一、OSPF的基本原理协议概述OSPF是一种基于链路状

w2361734601·2025-03-12 18:17

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

在Vue 3中，如何创建一个异步组件？

本文将探讨如何在Vue3中使用setup语法糖来创建异步组件，并通过示例代码来深入理解这一特性。什么是异步组件？异步组件是一种在需要时才被加载的组件，而不是在应用启动时一次性加载所有组件。

JJCTO袁龙·2025-03-12 15:31

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加列宽调整功能,示例Table14基础固定表头示例

并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！

宝码香车·2025-03-12 13:17

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量，后者促进信息在不同组之间流转

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

深入理解JVM【超详细】

一、为什么每个Java开发者都要学JVM？1.1你的代码到底是怎么跑起来的？你以为写了System.out.println("HelloWorld");就能打印？中间经历了：代码→编译器（javac）→字节码→类加载器→JVM解释/编译→机器码→CPU执行关键转折：JVM像“翻译官”，把字节码变成操作系统能懂的指令，同时管理内存、安全、多线程等脏活累活。1.2现实中的痛点场景线上服务凌晨3点突然O

24k小善·2025-03-12 11:35

深入理解Mesa：Linux图形渲染背后的开源力量

一、Mesa是什么？Mesa是Linux及其他类Unix系统上广泛使用的开源图形库，提供对OpenGL、OpenGLES、Vulkan、EGL、OpenCL等多种图形API的实现。简单来说，它是图形应用程序和GPU之间沟通的重要桥梁，让开发者可以借助标准的图形接口轻松进行图形渲染和3D处理。Mesa最初由BrianPaul于1993年发起，经过多年发展，如今已经成为Linux系统中不可或缺的重要组

嵌入式Jerry·2025-03-12 10:00

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle

福葫芦·2025-03-12 09:22

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

深入理解分布式锁：原理、应用与挑战

作者：京东物流刘浩前言在单机环境中，我们主要通过线程间的加锁机制来确保同一时间只有一个线程能够访问某个共享资源或执行某个关键代码块，从而防止各种并发修改异常。例如，在Java中提供了synchronized/Lock。但是在分布式环境中，这种线程间的锁机制已经不起作用了，因为系统会被部署在不同机器上，这些资源已经不是在线程间共享了，而是进程之间共享资源。为了解决这个问题，分布式锁应运而生。本文将详

·2025-03-12 09:23

队列的实现与详细解析：C语言

本文将详细解析队列的实现，逐步拆解代码的各个部分，帮助读者深入理解队列的工作原理。1.队列的定义队列是一种线性数据结构，具

XRZaaa·2025-03-12 08:46

桂链：什么叫区块链网络？

如果你是一个架构师，管理员或者开发者，你可以通过这个话题来深入理解在HyperledgerFabric区块链网络中的主要结构和处理组件。这个话题会使用

桂云网络OSG·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。

芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

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Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。

无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

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

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

Python高级开发工程师

Python高级开发工程师通常会围绕技术能力、项目经验、问题解决能力等方面展开,以下为你详细介绍面试的常见内容、准备方式及注意事项:常见面试内容技术基础语言特性:深入理解Python的高级特性,如装饰器

巴啦啦小魔仙变身·2025-03-12 04:06

SQL注入从入门到入狱：万字长文带你领略手工注入的魅力

相比自动化工具，手工注入不仅能帮助我们深入理解漏洞原理，还能在特定场景下突破工具的局限。本文将从基础SQL函数入手，逐步探讨报错注入、联合注入、布尔盲注和时间盲注等多种手工注入技术。

vortex5·2025-03-12 03:02

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,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

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