深度学习深入理解

如何实现一个apply函数？

我们将手动实现一个类似apply的函数，以深入理解其工作原理。
风茫·2025-03-20 06:33

深入理解指针5

一、回调函数是什么？回调函数就是一个通过指针调用的函数。如果你把函数的指针（地址）作为参数传递给另一个函数，当这个指针被用来调用其所指向的函数时，被调用的函数就是回调函数。回调函数不是由该函数的实现方直接调用，而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的，用于对该事件或条件进行响应。下面用代码进行理解当a等于1的时候才会打印hehe。#includevoidfunction(){printf("
很会做人·2025-03-20 06:01

深入理解 Java 反射与 PropertyDescriptor 的应用

在Java编程中，反射是一项强大的功能，它允许我们在运行时动态地访问和操作类的信息，包括字段、方法和构造函数等。在处理JavaBean时，反射的灵活性尤为重要。而PropertyDescriptor类正是用于简化JavaBean属性的动态访问和操作。本文将探讨反射的基本概念，并通过具体示例展现如何使用PropertyDescriptor。什么是反射？反射是Java的一个特性，允许程序在运行时检查类
HoroMin·2025-03-20 04:18

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习
Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。
yuanpan·2025-03-20 02:29

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。
pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。
·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision
3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

奥林巴斯道Olympus DAO、奥拉丁模式、诺瓦银行、RWA模型合约解析开发

技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年，OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”（Protocol-OwnedLiquidity,POL）概念引发了
白马区块Crypto100·2025-03-20 01:49

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。
夏末之花·2025-03-20 00:42

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile
FLY_LTL·2025-03-19 22:30

深入理解 TypeScript 中的迭代器（Iterators）与生成器（Generators）

一、为什么需要迭代协议？在现代JavaScript/TypeScript开发中，我们经常需要处理各种集合型数据：数组、Map、Set甚至是自定义数据结构。ES6引入的迭代协议（IterationProtocols）正是为了解决统一遍历机制的问题。通过迭代器模式，我们可以：为不同的数据结构提供统一的访问接口实现惰性计算（LazyEvaluation）支持现代语言特性（for...of,扩展运算符等）
念九_ysl·2025-03-19 21:21

Websoft9 开源软件实操平台：快速积累企业级软件技能，深入理解真实业务场景

引言：打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾：学生对开源工具的理论知识掌握充分，但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如，部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节，传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具，通过预集成200+企业级应用模板（如GitLab、Odoo、Jenkins）和全流程管理能力，
·2025-03-19 20:52

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。
AI筑梦师·2025-03-19 20:16

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。
a485240·2025-03-19 19:02

深入自制Shell：解锁Linux进程控制的实践密码

在上一篇文章《Linux进程控制：创建、终止、等待与程序替换全解析》中，我们系统地学习了Linux进程控制相关知识，从进程的创建、终止，到进程等待与程序替换，每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索
A charmer·2025-03-19 18:00

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之添加导出数据功能示例3，TableView15_03导出全部数据示例

并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！
宝码香车·2025-03-19 18:57

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。
视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。
Evaporator Core·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer
985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。
Zoro｜·2025-03-19 13:19

基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究

通过有效地展示地理信息，我们能够深入理解空间数据的分布和模式。
一键难忘·2025-03-19 13:18

破局 MySQL 死锁：深入理解锁机制与高效解决方案

死锁的原理1.什么是死锁？当多个事务在并发执行时，每个事务都持有其他事务需要的锁，同时又在等待对方释放锁，导致所有事务都无法继续执行的状态，称为死锁（Deadlock）。2.死锁的四个必要条件互斥条件：资源（如某行数据）一次只能被一个事务独占。请求与保持条件：事务在持有某些锁的同时，请求新的锁。不剥夺条件：事务已获得的锁不能被强制剥夺。循环等待条件：事务之间形成环形等待链，如事务A等待事务B，事务
小吕学编程·2025-03-19 13:18

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
·2025-03-19 11:37

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。
·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
Fansv587·2025-03-19 11:58

设计模式 - 装饰器模式

本文深入理解设计模式原理、应用技巧、强调实战操作，提供代码示例和解决方案，适合有一定编程基础并希望提升设计能力的开发者，帮助读者快速掌握并灵活运用设计模式。如有需要请大家订阅我的专栏【设计模式】哟！
菜鸟小码·2025-03-19 10:54

YUNBE云贝-PostgreSQL Vacuum详解：深入理解与实践

引言PostgreSQL作为一款功能强大、开源的关系型数据库管理系统，其性能优化机制中，“VACUUM”命令扮演着至关重要的角色。本文将对PostgreSQL的VACUUM操作进行全面解析，探讨其工作原理、类型以及如何在实际环境中合理应用。一、VACUUM基础概念1.1VACUUM的作用在PostgreSQL中，当数据被更新或删除时，系统并不会立即释放物理空间，而是将其标记为“可重用”。随着时间推
云贝教育-郑老师·2025-03-19 09:09

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以
Fansv587·2025-03-19 06:20

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？
xwhking·2025-03-19 06:20

深入理解Java集合框架：构建高效、灵活的数据管理方案

深入理解Java集合框架：构建高效、灵活的数据管理方案引言Java集合框架（JavaCollectionsFramework,JCF）是Java语言提供的一套用于表示和操作集合的统一架构。
PsG喵喵·2025-03-19 05:42

深入理解Java集合框架：构建高效、灵活的数据管理方案

深入理解Java集合框架：构建高效、灵活的数据管理方案引言Java集合框架（JavaCollectionsFramework,JCF）是Java语言提供的一套用于表示和操作集合的统一架构。
漏洞猎人001·2025-03-19 05:01

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本
kay_545·2025-03-19 04:25

AI人工智能深度学习算法：在量子计算中的应用

人工智能的深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务方面取得了显著的成果，而量子计算则具有强大的并行计算能力和高效的信息处理能力。
AI天才研究院·2025-03-19 04:52

还在为找图发愁？图生生AI以图生图，一键生成专属风格！

图生生AI生图是一款基于人工智能技术的图片生成工具，它能够深度学习和理解图片的风格、色彩、构图等元素，并以此为基础生成全新的图片。无论你是设计师、自媒体
图生生·2025-03-19 02:12

Redis系列：深入理解缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩及其解决方案

在使用Redis作为缓存系统时，我们经常会遇到“缓存穿透”、“缓存击穿”和“缓存雪崩”等问题，这些问题一旦出现，会严重影响应用性能甚至造成服务不可用。因此，理解这些问题的产生原因和解决方案非常重要。本文将全面讲解缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩的具体概念、产生原因、以及对应的解决策略，帮助开发人员高效、安全地使用Redis。一、缓存穿透（CachePenetration）（一）什么是缓存穿透？缓存穿透
菜就多练少说·2025-03-19 02:41

深度学习中的Channel，通道数是什么？

参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！
%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。
AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

远程调试Python脚本之ptvsd

深度学习文章目录深度学习前言前言有时候需要远程调试Python脚本，怎么办呢…以下这段代码用于远程调试Python脚本，特别是通过VisualStudioCode（VSCode）的远程调试功能。
工头阿乐·2025-03-19 02:38

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images
工头阿乐·2025-03-19 02:38

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程
珠峰日记·2025-03-19 01:35

聊聊Python都能做些什么

Python简介二、Python都能做些什么1.Web开发2.数据分析和人工智能3.自动化运维和测试4.网络爬虫5.金融科技三、Python开源库都有哪些1.Web开发2.数据分析和科学计算3.机器学习和深度学习
·零落··2025-03-19 00:27

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。
Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
shangjg3·2025-03-18 21:35
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