深度学习深入理解第9页

再添殊荣！移远通信工业智能品牌宝维塔™斩获AI创新应用奖

宝维塔™是移远通信精心打造的工业智能品牌，专注于将人工智能、边缘计算、机器视觉、深度学习、软件算法平台等前沿技

移远通信·2025-03-14 17:56

深入理解Tomcat：Java Web服务器的安装与配置

本文将详细介绍Tomcat的安装、配置以及常见问题的解决方法，帮助你快速上手并深入理解Tomcat的工作原理。准备好了吗？让我们

杨凯凡·2025-03-14 17:54

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型）发展而来。它通过一种概率论的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念：逆文档频率（IDF）和词频（TF）调整。逆文档频率（IDF):IDF用

Lunar*·2025-03-14 15:10

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

深入理解 RESTful API 设计与实践

深入理解RESTfulAPI设计与实践1.什么是RESTfulAPI？

迪小莫学AI·2025-03-14 10:31

Documentlv·2025-03-14 08:20

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

【蓝桥】枚举

本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤，带大家深入理解这一经典算法。2、核心2.1算法思想枚举算法的核心是穷举所有可能的情况。

CH3_CH2_CHO·2025-03-14 07:44

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

C++常用设计模式详解

Tips：如果是准备面试，不需要知道所有的设计模式，要深入理解下面几种常用即可，因为面试官会先问你了解哪些设计模式，然后从你了解的里面挑一个深问，而且很有可能还会让你手撕出来。

TT编程·2025-03-14 06:35

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

Python与人工智能：为何它们是天作之合？

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。

纪至训至·2025-03-14 02:10

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系

Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。

若北辰·2025-03-14 01:00

深入理解 Reactor Netty 线程配置及启动命令设置

一、引言在使用SpringBoot开发基于ReactorNetty的应用程序时，合理配置ReactorNetty的线程参数对于优化应用性能至关重要。本文将详细介绍reactor.netty.ioSelectCount和reactor.netty.ioWorkerCount这两个关键参数的作用、不同设置值的影响，以及如何在不同环境的启动命令中进行设置。二、ReactorNetty线程参数介绍2.1r

C20611·2025-03-14 00:54

Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案

该解决方案是一个无服务器的数据湖，具备版本控制、查询引擎和深度学习框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake

HGWAcsdgvs·2025-03-13 22:15

Deep Lake：人工智能时代的数据湖

DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。

开源项目精选·2025-03-13 22:43

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

使用GMap.NET类库，实现地图轨迹回放。(WPF版)

你需要有深刻理解地图实现原理，深入理解WPF动画的原理,才能到达随心所欲。最终的效果如下：GMap

源之缘-OFD专家—求职中·2025-03-13 22:37

Qt Creator插件系统详解及插件开发实战

通过本文，您不仅能掌握基础开发方法，还能深入理解插件系统的底层逻辑。二、环境配置与源码编译1.基础环境搭建•Qt版本选择必须使用Qt5.12.12，与QtCreator4.11保持二进制兼容（官方推荐

丰年稻香·2025-03-13 21:34

深度学习c++资源库：vector容器，蓝桥杯常用算法sort，unique（排序+去重）

vector容器1.基本概念是STL中的一个容器类，不同于普通数组的静态空间，vector可以动态扩展。动态扩展：并不是在原空间连接新空间，而是找到更大的内存空间，将原数据拷贝到新空间，释放原空间。是一个序列容器，它允许用户在容器的末尾快速地添加或删除元素。与数组相比，提供了更多的功能，如自动调整大小、随机访问等。2.声明与初始化需要指定元素类型，可通过多种方式进行初始化：#include#inc

AI少女小鹿·2025-03-13 21:04

JAVA命令运行参数说明

JAVA_HOME"bin"java–option来启动，-option为虚拟机参数，JAVA_HOME为JDK安装路径，通过这些参数可对虚拟机的运行状态进行调整，掌握参数的含义可对虚拟机的运行模式有更深入理解

supermiketho·2025-03-13 20:28

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

·2025-03-13 20:02

AI基于深度学习的代码搜索案例（一）

1.背景近年来，人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域，也取得了惊人的成绩，在Atari系列游戏中，计算机很容易超过了大部分人类，在围棋比赛中，AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。

人工智能MOS·2025-03-13 19:23

我的创作纪念日：730天的技术写作之旅

那时的初心很简单：沉淀实战经验——在备考软考系统分析师时，发现许多知识需要结合实践才能深入理解。技术交流——希望通过文章与同行探讨设计模式的应用场景，避免“纸上谈兵”。

小李的便利店·2025-03-13 19:20

m0_65156252·2025-03-13 18:16

DeepSeek在供热行业中的应用

目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4

杨航 AI·2025-03-13 18:46

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

为了深入理解这一技术，我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章，旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

Windows 10/11下安装labelImg标注工具

abelImg是深度学习最常用的标注工具之一，下面讲解安装方法！

czimt开摆·2025-03-13 17:05

[每日一学]数据分析与可视化：anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点，使用哪款比较好用

一、Anaconda是一个开源的Python发行版本，集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具，例如JupyterNotebook、Spyder、

拼命绽放·2025-03-13 17:03

五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook

目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm

芝帕先生·2025-03-13 17:01

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积

格图素书·2025-03-13 13:08

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

推荐频道

深度学习深入理解