深度学习深入理解

基于STC89C52的八位数码管显示单个数字

本文将聚焦于如何利用STC89C52单片机实现八位数码管显示单个数字的功能，为单片机初学者以及电子电路爱好者提供一个详细且易于实践的案例，助力其深入理解单片机与数码管之间的交互机制以及相关编程技巧。
@小张要努力·2025-03-09 03:19

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,
孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。
凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。
xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

linux下进程间通信方式(匿名管道)

文章目录深入理解进程间通信：匿名管道原理与实战解析一、进程间通信的本质与实现原理关键设计思想：二、匿名管道深度解析2.1️系统调用接口2.2代码案例详解2.3关键代码解析三、管道运行特性深度分析3.1实验现象
誓约酱·2025-03-08 23:57

深入探索 C# 字符串处理：从基础方法到高级技巧

本文将全面介绍C#中丰富的字符串处理方法，结合代码示例，帮助你深入理解并掌握这些实用技巧。基础方法1.字符串长度获取-Length属性Length属性用于获取字符串中字符的个数，且不包括末尾的空字符。
行云流者·2025-03-08 23:50

深入理解 Linux systemd 单元类型及配置详解

深入理解Linuxsystemd单元类型及配置详解在Linux系统中，systemd是一种强大的初始化系统和服务管理工具，它通过**单元（Unit）**来管理服务、文件系统、设备等。
weixin_42587823·2025-03-08 22:04

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
FutureUniant·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

在技术层面，数字人通过数字建模手段实现，涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。
AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
|柳贯一|·2025-03-08 21:09

HTML技术贴：深入理解网页构建基础

引言HTML（HyperTextMarkupLanguage）是构建网页和网络应用的基石。它是一种用于定义网页内容结构的标记语言，通过一系列的元素（elements）和属性（attributes），HTML文档告诉浏览器如何展示内容。本文将深入探讨HTML的基本概念、元素、属性以及一些高级用法，帮助开发者更好地理解和运用HTML。HTML文档结构一个基本的HTML文档由以下几部分组成：DOCTYP
不会玩技术的技术girl·2025-03-08 20:53

# 深入理解Linux网络随笔（二）：内核是如何与用户进程协作的（上篇：同步I/O阻塞）

深入理解Linux网络随笔（二）：内核是如何与用户进程协作的在网络数据帧通过协议栈处理后，内核需要将数据传递给用户空间的进程进行处理。
Estrella-q·2025-03-08 20:38

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。
SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度
W Y·2025-03-08 19:59

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

面试基础---分布式架构基础：CAP 理论与 BASE

本文将深入探讨CAP理论和BASE理论，结合实际项目案例和源码分析，帮助读者深入理解其实现原理。1.CAP理论CAP理论是分布式系统设计的基础理论之一，由EricBrewer在2
WeiLai1112·2025-03-08 18:38

深入理解Vue Router：构建单页应用的导航利器

在现代前端开发中，单页应用（SinglePageApplication，SPA）因其流畅的用户体验和高效的性能而备受青睐。Vue.js作为一款流行的前端框架，提供了强大的工具来构建SPA，其中VueRouter就是专门用于处理路由管理的核心插件。本文将深入探讨VueRouter的基本概念、核心功能以及实际应用场景，帮助开发者更好地理解和运用这一强大的工具。一、VueRouter简介VueRoute
Earth explosion·2025-03-08 18:28

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战
鱼弦·2025-03-08 16:18

基于pandas的哪吒2电影评论数据分析

为深入理解观众对影片的真实反馈，挖掘市场评价中的关键信息，本项目基于电影评论数据集，从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析，旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。
2302_80651048·2025-03-08 16:27

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递
肆——·2025-03-08 16:10

Kafka 在 Linux 下的集群配置和安装

每个步骤都将提供详细的解释，力求帮助读者深入理解。1.环境准备在开始之前，请确保您的Linux系统满足以下要求：操作系统：推荐使用Ubuntu20.04或Cent
J老熊·2025-03-08 15:31

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
彬彬侠·2025-03-08 15:28

【深度学习】服务器常见命令

1、虚拟环境的安装位置先进入虚拟环境whichpython2、升序查看文件内容ls-ltr3、查看服务器主机空间使用情况df-hdf-h.4、查看本地空间使用情况du-sh./*du-sh*|sort-nr5、查找并删除进程#查找psaux#删除kill-KILLpid6、查看服务器配置lscpuuname-alsb_release-acat/etc/*release7、文件和目录操作ls：列出目
红烧白开水。·2025-03-08 15:22

深入理解 C# 中的 DTO（数据传输对象）

总目录前言在软件开发中，特别是在分布式系统和微服务架构中，数据传输对象（DTO,DataTransferObject）是一个非常重要的设计模式。它用于简化数据在不同层或组件之间的传输过程，提高代码的可维护性和性能。本文将详细介绍C#中的DTO。一、什么是DTO？1.基本定义DTO是一种仅包含数据、不含业务逻辑的轻量级对象，其核心目标是在系统不同层级或组件之间高效、安全地传输数据。DTO将所需数据整
鲤籽鲲·2025-03-08 15:20

深入理解 Python 中的 copy 与 deepcopy 的使用

各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474在Python中，数据的复制是一个重要的操作，尤其是在处理复杂数据结构（如列表、字典、集合等）时。copy和deepcopy是Python标准库copy模块提供的两种复制方法。它们之间有着明显的区别，理解这些区别对于避免潜在的错误和数据问题至关重要。本文将详细介绍copy和deepcopy的用法，包括代码示例
web安全工具库·2025-03-08 12:17

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep
入职啦·2025-03-08 11:44

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。
大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。
帅维维·2025-03-08 11:01

机器学习在地图制图学中的应用

Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习
地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据
excellent121·2025-03-08 10:36

OSG开发笔记（三十二）：深入理解相机视口、制作支持与主视图同步变换旋转的相机HUD

若该文为原创文章，未经允许不得转载本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/143852695各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究长沙红胖子Qt（长沙创微智科）博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更
长沙红胖子Qt（技术Q群4597637）·2025-03-08 08:19

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

深入理解之运行代码：fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数
AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。
accurater·2025-03-08 08:07

【数据库】通俗易懂掌握MySQL存储最小单位及数据存取过程

要深入理解MySQL的工作原理，首先需要了解它的存储最小单位以及数据存取过程。此外，MySQL支持多种存储引擎（如InnoDB、MyISAM等），不同的存储引擎在数据存取过程中会有一些区别。
千益·2025-03-08 08:37

深入理解 JavaScript 执行上下文

深入理解JavaScript执行上下文什么是JavaScript执行上下文JavaScript执行上下文的分类全局执行上下文函数执行上下文eval执行上下文JavaScript管理执行上下文的方式：执行上下文栈什么是
www.www·2025-03-08 07:27

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。
accurater·2025-03-08 07:43

地址解析协议（ARP）：深入理解网络的“地址翻译官”

地址解析协议（ARP，AddressResolutionProtocol）是网络通信中的“幕后翻译”，负责在局域网中将IP地址转换为MAC地址。作为TCP/IP协议栈的基础组件，ARP在数据帧传输中起着关键作用。本文将从零开始，详细剖析ARP的原理、过程及应用，通过丰富的示例带你彻底掌握这一“地址翻译官”的工作奥秘。一、ARP的基本概念：IP与MAC的“桥梁”在局域网中，设备通信靠的是二层地址（M
leo·li·2025-03-08 07:41

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端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。
·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。
威哥说编程·2025-03-08 05:15

老榕树的Java专题：深入理解线程池

一、引言在现代软件开发中，多线程编程是提升应用程序性能与响应性的关键手段。不过，频繁创建和销毁线程会产生较大开销，线程池技术便由此诞生。它能高效管理线程，提高线程复用性，进而增强系统整体性能。本文将深入探究线程池的概念、原理、优势，以及在Java中的具体应用。二、线程池的概念线程池，简言之，就是容纳多个线程的“池子”。系统启动时，它会预先创建一定数量的线程，并将其存储在一个线程队列中。当有任务需要
程序员_老榕树·2025-03-08 05:34

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。
kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
Tina0898·2025-03-08 02:21

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34
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