深度学习炼金手册

周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)

它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助
Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

IT安全运维指南：手册、工具与资源速览

1.IT安全运维手册飞塔防火墙手册：https://handbook.fortinet.com.cn/亿邮邮箱系统手册：https://mail.eyou.net/?
兮动人·2025-03-02 16:10

清华出品Deepseek合集手册，AI学习的超强资源宝库

资源链接：https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e资源链接：https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接：https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「DeepSeek资料大全」资源链接：https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接：https://
qq_35008050·2025-03-02 16:10

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

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、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
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队最近发布了一份详尽的DeepSeek使用手册，该手册长达104页，堪称国产AI工具深度使用的标杆指南。
艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

清华出品DeepSeek使用手册全六版，AI学习必备宝典

「清华北大-Deepseek使用手册」链接：https://pan.quark.cn/s/98782f7d61dc「清华大学Deepseek整理）1－6版本链接：https://pan.quark.cn
2501_90771647·2025-03-02 16:33

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti
坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

清华出品DeepSeek保姆级超实用手册，AI进阶之路的宝藏指南

资源链接：https://pan.quark.cn/s/3d4088555ca0资源链接：https://pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e「DeepSeek资料大全」资源链接：https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2在人工智能飞速发展的时代，
2501_90771647·2025-03-02 14:18

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。
uu1224·2025-03-02 14:17

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。
杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。
云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。
AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

【华为认证】HCIA-DATACOM技术分享-STP生成树基础实验-入门级手册（一）

文章目录1.1实验二:生成树基础实验1.1.1实验介绍1.1.1.1关于本实验1.1.1.2实验目的1.1.1.3实验组网介绍1.1.1.4实验背景1.1.2实验任务配置1.1.2.1配置思路1.1.2.2配置步骤步骤1关闭多余接口步骤2配置设备运行STP步骤3修改设备参数，使得S1成为根桥，S2成为备份根桥步骤4修改设备参数，使得S3的GigabitEthernet0/0/2接口成为根端口1.1
最铁头的网工·2025-03-02 07:42

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2
好东西不迷路·2025-03-02 06:37

Python vLLM 实战应用指南

加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎
ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？
Crazy learner·2025-03-02 06:33

考研导师选择方法

曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。
herosunly·2025-03-02 04:20

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain架构2.3构建简单LLM应用程序(OllamaLLM)2.3.1生成对话补全2.3.2流式生成对话补全2.4聊天模型(ChatOllama)2.4.1Invoke调用2.4.2st
皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

oracle数据库只导出索引,oracle数据库全库的导出导入实战手册

Oracle数据库导入导出(expdp/impdb)1、全库导出(expdp参考shell脚本)#!/bin/bash#导入环境变量source/home/oracle/.bash_profileexportORACLE_BASE=/u01/app/oracleexportORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/exportPATH=$PAT
Lorraine张·2025-03-02 02:05

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

写在前面：不知不觉已经更了第一个章节，目前的内容都是很基础的内容，有人会问现在ai时代，还有必要学习这些内容吗，我想说的是，越是基础的内容我们越要认真去学习和分析，ai可以快速解决问题，但是我希望我们可以知其所以然，感谢所有支持的收藏和粉丝，希望这些文章对你们有些许帮助！点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写
环工人学Python·2025-03-02 01:00

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。
秋‍.·2025-03-01 23:14

英语学习课程

根据国内工程领域职场新人的特点，结合阿联酋工程项目管理实际需求，制定以下系统性英语学习方案（以12个月为周期）：一、基础构建阶段（第1-3个月）学习内容：工程英语词汇体系使用《BEC中高级词汇手册》，重点掌握
西部驯兽师·2025-03-01 22:41

清华北大相继推出DeepSeek教学手册，手把手教你学习DeepSeek，从入门到精通。

没过多久，北大也出品了自己的DeepSeek学习手册，AI时代正在
AI小魔女·2025-03-01 22:40

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
坂田月半·2025-03-01 20:29

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。
念九_ysl·2025-03-01 19:48

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。
奔强的程序·2025-03-01 18:45

python爬虫系列课程4：一个例子学会使用xpath语法

python爬虫系列课程4：一个例子学会使用xpath语法本文通过一个例子，学会xpath的各种语法，可以作为xpath的查询手册使用，代码如下：fromlxmlimportetreetext='''firstitemseconditemthirditemfourthitem
wp_tao·2025-03-01 17:37

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
阿克兔·2025-03-01 17:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
JasonDing1354·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。
环工人学Python·2025-03-01 15:53

迅为itop-RK3568指导手册：解锁RK3568芯片的无限潜能

迅为itop-RK3568指导手册：解锁RK3568芯片的无限潜能【下载地址】迅为itop-RK3568指导手册迅为itop-RK3568指导手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial
戴瑾靓·2025-03-01 15:51

SOA复习手册

感谢ICELEE大佬做的SOA复习笔记！为什么要引入SOA？需求拉动Internet环境下的企业交互现代企业已经不再是封闭的企业，市场分工的日益专业化使得企业之间可能存在大量频繁的交互行为，以发挥各自的竞争优势异构系统的集成与互操作不同企业所应用的软件系统是不同的(异构的)频繁变化的互操作与集成需求企业的业务是频繁变化的；企业的IT应用系统要能够快速支持这种变化的需求。技术推动结构化设计面向对象面
csu_zipple·2025-03-01 15:50

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的
那年一路北·2025-03-01 14:16

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
大数据追光猿·2025-03-01 12:07

python爬取arXiv论文元数据

显示选择了考虑用arXiv的api去实现，相关手册见arXiv-api但貌似每次我都被卡在3000条数据就停止了，所以我选择用传统的lxml，bs4直接爬取，但仍然被限制爬取10000条。
小孔不爱coding·2025-03-01 10:46

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。
黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系
奋力向前123·2025-03-01 08:30

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45
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