深度学习源代码第2页

第04章 05 VTK中两个处理管道相关类的说明

下面将详细论述这两个类的功能、特点，并结合源代码进行说明。vtkPipeline类1.设计目的vtkPipeline类的主要目的是管理和组织数据处理管道。

捕鲸叉·2025-01-24 00:51

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。

程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）

本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE（PartialDifferentialEquation）的图像去雨算法，并提供相应的Matlab源代码。

心之飞翼·2025-01-23 22:37

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-01-23 22:36

算法中的时间复杂度和空间复杂度

Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预

CM莫问·2025-01-23 22:36

ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南

ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址

胡妃意·2025-01-23 21:55

【数据挖掘实战】房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面

机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

Linux---LNMP动态网站平台

原理目前的网站一般都会有动态和静态数据，默认nginx仅可以处理静态数据，用户访问任何数据都是直接返回对应的文件，如果如果访问的是一个脚本的话，就会导致直接返回一个脚本给用户，而用户没有脚本解释器，也看不懂脚本源代码

WillianmsLee·2025-01-23 20:20

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。

Echo_Wish·2025-01-23 20:19

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。

DuHz·2025-01-23 18:37

计算机组成原理的学习笔记（1）

预处理器会：插入头文件：例如，当在代码中使用#include时，预处理器会将stdio.h中的内容插入到源代码中。这样，编译器在处理时就得到了所有必要的函数声明和宏定义。

Rinai_R·2025-01-23 17:31

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能

old_power·2025-01-23 17:28

毕设分享深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要

fawubio_A·2025-01-23 17:56

Linux的软件包管理器

在Linux系统中安装程序通常由三种方式：源代码安装：下载程序的源代码，然后编译，得到可执行程序。rpm包直接安装：将软件的rpm包下载下来，然后安装。通过包管理器

手捧向日葵的花语·2025-01-23 16:24

大学生python编程小游戏,python初学者小项目

开发教程目录前前言——是大佬就别进来看了，远古项目，写的很菜前言——学会项目开发项目开发的意义和重要性如何去开发一个项目(理论)开发前期准备(了解业务)项目设计项目需求讨论项目开发规划项目资源的准备源代码的编写开发后期处理正文

2301_81895949·2025-01-23 16:23

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。

小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti

漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\

洪小帅·2025-01-23 12:28

【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re

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·2025-01-23 12:26

下载马斯克Grok-1模型的实战代码

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·2025-01-23 11:50

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下

子非鱼icon·2025-01-23 10:42

GitHub的主要用途及核心功能

------>在给手机成功root之后，我也经常光临GitHub，在上面挖掘好玩的模块还有，并根据其源代码进行学习。那GitHub是什么网站呢？它又有什么功能？GitHub是什么？

王景程·2025-01-23 09:36

Linux系统中安装Git（详细教程）

在Linux系统中安装Git，可以通过多种方式来实现，主要包括使用包管理器安装和从源代码编译安装。

wujiada001·2025-01-23 09:05

深度学习中的通道(Channel)概念详解

1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。

小·恐·龙·2025-01-23 09:33

Lisp语言：循环控制

本文将介绍Lisp中的循环控制结构以及它们的使用方法，并提供相应的源代码示例。在Lisp中，常用的循环控制结构有三种：do、dotimes和dolist。这些结构各有特点，适用于不同的循环场景。

YdvCss·2025-01-23 08:22

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型的成功离不开深度学习技术的

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成

AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。

AI天才研究院·2025-01-23 05:29

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。

坐望云起·2025-01-23 04:51

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。

AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

爬取NBA球员信息并可视化小白入门

地址模拟浏览器向服务器发送请求数据解析提取想要的数据保存数据爬虫所需要的模块requests(发送HTTP请求)parsel(解析HTML内容)pandas(数据保存模块)第一步分析页面--确定是静态页面还是动态页面右击点击查看网页源代码在新窗口中搜索

Serendipity_Carl·2025-01-23 02:33

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工

程序员WANG·2025-01-23 01:55

Autosar CP RTE:一个例子简要介绍工作原理

以下是一个示例，展示如何通过AUTOSAR的RTE机制利用配置（ARXML文件）来实现软件组件集成，包含对应的C++源代码以及模拟自动生成的RTE框架代码的示例。

老猿讲编程·2025-01-23 01:20

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的

weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

AI 基础设施的儿童保护：智能化儿童安全监护系统

本文将探讨该领域的典型问题/面试题库和算法编程题库，并给出详尽的答案解析说明和源代码实例。1.AI技术在儿童保护中的应用题目：请简要介绍AI技术在儿童保护中的几种应用。

AI天才研究院·2025-01-22 20:47

深度学习环境配置指南！（Windows、Mac、Ubuntu全讲解）

关注“迈微AI研习社”，内容首发于公众号作者：伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。

Charmve·2025-01-22 19:08

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化

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·2025-01-22 17:23

Python 实现简单的爬虫

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，面向对象动态类型语言，Python是纯粹的自由软件,源代码和解释器cpython遵循GPL(GNUGeneralPublicLicense)协议，随着版本的不断更新和语言新功能的添加

Java进阶营菌·2025-01-22 16:47

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型(ChatOllama)3.3.1内置的消息类型3.3.2HumanMessage和SystemMessage3.3.3元组方式构成消息列表3.3.4stream流式3.4文本嵌入模型(Olla

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。

码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。

Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

IT古董·2025-01-22 11:33

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。

2401_89759264·2025-01-22 11:02

交友系统app源码优势?支持微信小程序/相亲交友小程序

灵活性：源代码通常遵循模块化设计，使得不同部分可以独立开发和测试。这种设计不

·2025-01-22 11:46

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