深度学习理解篇第3页

Elasticsearch+Fluentd+Kibana 日志收集系统的搭建

本次安装部署是在docker环境中进行，没有安装docker的，先安装docker环境，具体也可以参考我另一篇文章：[https://blog.csdn.net/qq_31366767/article/

Resean0223·2025-02-15 20:00

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章

GentleCP·2025-02-15 19:56

天童美语：观察你的生活

贵阳天童教育相信：观察生活，感悟生活，会给孩子带来对世界的美好之处的深度体验。为什么我们建议孩子们去观察生活呢？从认知发展理论来讲，孩子通过观察自然万象，能有效激发他们内在的好奇心与求知欲。

消息快传·2025-02-15 19:54

DeepSeek 15 天指导手册 —— 从入门到精通

DeepSeek15天指导手册——从入门到精通第一章：准备篇（30分钟上手）1.1三分钟创建你的AI伙伴访问官网：在浏览器输入「www.deepseek.com」，如同打开微信般便捷。

扫地僧009·2025-02-15 18:20

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。

·2025-02-15 18:22

智享AI直播三代系统，开启「机器人比人更会带货」时代！

它融合了先进的人工智能技术，包括深度学习

缘分开始t621238·2025-02-15 17:43

20240619－James-快速鸟瞰并发编程, 呕心沥血整理的架构技术(第3篇)

其实功能接口如下接口描述Runnablerun()方法没有返回值。Callablecall方法有返回值。FutureFuture是对于具体的Runnable任务或Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果。必要时可以通过get方法获取执行结果，该方法会阻塞直到任务返回结果。ExecutorService使用Future作为返回类型。ExecutorServiceexecutor

2401_89760349·2025-02-15 17:41

单片机C语言程序设计实训 100例—基于 8051+Proteus仿真

《单片机C语言程序设计实训100例—基于8051+Proteus仿真》案例第01篇基础程序设计01闪烁的LED/*名称：闪烁的LED说明：LED按设定的时间间隔闪烁*/#include#defineucharunsignedchar

星河776(重名区分)·2025-02-15 16:01

【北上广深杭大厂编程面试题】C++篇...这里介绍C++四种强制类型转换有哪些？（一）

【北上广深杭大厂编程面试题】C++篇…这里介绍C++四种强制类型转换有哪些？（一）【北上广深杭大厂编程面试题】C++篇…这里介绍C++四种强制类型转换有哪些？

努力毕业的小土博^_^·2025-02-15 16:29

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-15 16:59

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind

SmallerFL·2025-02-15 15:23

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

从零到一学习c++（基础篇--筑基期八-表达式）

从零到一学习C++（基础篇）作者：羡鱼肘子温馨提示1：本篇是记录我的学习经历，会有不少片面的认知，万分期待您的指正。

羡鱼肘子·2025-02-15 15:22

LDO工作原理

前沿第三篇，LDO工作原理比较简单。一些性能指标比较重要，面试的时候经常会被问。。。

灵犀 Link·2025-02-15 14:20

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

DeepSeek接入Python，一般电脑也能飞速跑，确实可以封神了！

1)大模型在本地搭建，除了能够方便个人知识库管理，详见上一篇介绍，还能提效编程学习，比如Python，Java等，学编程就像学做事的思路和逻辑，挺重要也很有意思。

算法channel·2025-02-15 14:49

【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow：开启深度学习之旅

目录一、TensorFlow简介1.1定义与背景1.2特点二、Python3与TensorFlow的关系2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图（Graph）4.2会话（Session）4.3张量（Tensor）4.4变量（Variable）4.5占位符（Placeholder）五、Te

奔跑吧邓邓子·2025-02-15 14:19

go+系列【数组、集合基础篇】

一、GO的代码的数组如果我们想要用GO语言去完成一个数组的初始化并且赋值的话是比较繁琐的，他需要的代码如下：packagemainimport"fmt"funcmain(){a:=[]float64{1,2,3.4}fmt.Println(a)}而我们使用GO+的话就仅仅只这样写：a:=[1,2,3.4]println(a)对比来看一下GO+对比与GO，省去了类型的定义，GO+基本上和GO的代码时

五岁小孩新之助·2025-02-15 14:16

解决嵌入式/C++面试高频题：深度剖析 C++ 11 新特性

目录一、语言层面的新特性（一）auto关键字（二）decltype关键字（三）范围for循环（四）初始化列表（五）nullptr关键字（六）lambda表达式（七）右值引用和移动语义（八）变长参数模板二、标准库层面的新特性（一）智能指针（二）无序容器（三）正则表达式库（四）线程支持库（五）时间处理库案例一：使用智能指针和范围for循环管理动态数组场景描述代码示例效益分析案例二：使用lambda表达

大模型大数据攻城狮·2025-02-15 13:13

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

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·2025-02-15 13:42

2025年了, 都哪些物种有空转数据？

一、写在前面：之前给大家整理过类似的合集话题：2022年了，都有哪些器官/组织有scRNA-Seq数据|小鼠篇2022年了，都有哪些器官/组织有scRNA-Seq数据|人类篇2023年了,都哪些物种有scRNA-Seq

Biomamba生信基地·2025-02-15 13:38

Vue - 在纯 HTML 普通项目中实现组件化，让原生 html 项目支持引入 *.vue 组件 / 组件与组件间的互相引用等，完美解决了引入组件出现的跨域问题（保姆级详细教程，完整示例源码及插件）

前言网上的方法千篇一律，并且都有引入组件报错“跨域”问题，本文彻底解决并提供详细的示例源码（一键复制运行）。

王二红·2025-02-15 13:07

c++加载TensorRT调用深度学习模型方法

使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程，特别是在需要低延迟和高吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南，展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。步骤1：准备环境安装TensorRT：确保你已经安装了NVIDIATensorRT库。准备模型：确保你的训练好的模型已经转换为TensorRT支持的格式，通常是一个.engine文件。你可以使用onnx-tens

feibaoqq·2025-02-15 13:35

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2

格图素书·2025-02-15 12:01

Hook

APIHookingRevealed来自CodeGuru的一篇文章http://www.codeguru.com/Cpp/W-P/system/misc/article.php/c5667posted@

sanshao27·2025-02-15 11:26

OpenCV开发笔记（八十一）：通过棋盘格使用鱼眼方式标定相机内参矩阵矫正摄像头图像

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）持续更新中…OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：

长沙红胖子Qt（技术Q群4597637）·2025-02-15 11:23

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理

具体目标包括：1.深度语义理解：理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联：捕捉文本中词语之间、句子之间

爱研究的小牛·2025-02-15 11:22

跟我学C++中级篇——C++编码的几点建议

一、C++编码C++语言做为一种为大多数人认为难度较大的开发语言，因其灵活多变的风格和技术导致其应用开发不易为开发者掌握。有过较长C++开发经验的程序员可能发现，在C++开发的人员中，鱼龙混杂，各色开发人员都有。它不象Js或Java等高级语言，大家的开发水平在三五年后基本都差不多。C++编码的程序员可能有的十几年如一日的编写着让人头大的代码。二、如何更好的编写C++代码为了方便描述如何更好的编写C

fpcc·2025-02-15 11:20

java进阶篇--Docker 有什么优点？使用时需要注意什么问题？

Docker从2013年发展到现在，它的普及率已经可以和最常用的MySQL和Redis并驾齐驱了，从最初偶尔出现在面试中，到现在几乎成为面试中必问的问题之一。如果再不了解Docker相关的知识点，可能就会与自己心仪的职位擦肩而过。所以本课时将会带领你对Docker相关的知识做一个全面的认识。我们本课的问题是，Docker有什么优点？使用时需要注意什么问题？回答：Docker是一个开源（开放源代码）

爱分享的淘金达人·2025-02-15 10:47

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

近年来，随着深度学习的突破，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效、准确、实时的特点，广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中，活体人脸检测

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 09:42

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

哈希表-四数之和

代码随想录-刷题笔记18.四数之和-力扣（LeetCode）内容:请一定要看上一篇文章!因为本题跟上一道题逻辑一模一样!

Hasno.·2025-02-15 09:39

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式：区域-文本对3.2模型架构3.3可重参数化的视觉-语言路径聚合网络（RepVL-PAN）3.4预训练

XD742971636·2025-02-15 09:07

算法-哈希表篇05-四数相加II

四数相加II力扣题目链接题目描述给你四个整数数组nums1、nums2、nums3和nums4，数组长度都是n，请你计算有多少个元组(i,j,k,l)能满足：0&nums1,vector&nums2,vector&nums3,vector&nums4){intans=0;unordered_mapum;for(inta:nums1){for(intb:nums2){um[a+b]++;}}for(

Buling_0·2025-02-15 08:58

算法-数组篇04-长度最小的子字符串

长度最小的子字符串力扣题目链接题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其总和大于等于target的长度最小的子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。滑动窗口和双指针方法类似，给定一个长度l，在数组中依次遍历0到l，1到l+1…,r到r+l。利用这个方法可以求解数组中一些子字符串的问

Buling_0·2025-02-15 08:28

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

MongoDB进阶篇-索引

文章目录1.索引概述2.索引的类型2.1单字段索引2.2复合索引2.3其他索引2.3.1地理空间索引（GeospatialIndex）2.3.2文本索引（TextIndexes）2.3.3哈希索引（HashedIndexes）3.索引相关操作3.1查看索引3.2创建索引3.3.1创建单字段索引3.3.2创建复合索引3.3.3创建文本索引3.4移除索引3.4.1移除指定索引3.4.2移除所有索引4.

高级盘丝洞·2025-02-15 08:57

第十篇：电源设计的“能量矩阵”——无线充电与碳化硅LLC谐振

副标题：用SiC器件重构《黑客帝国》的能源母体，打造11kW无线充电的“代码圣殿”▶隐喻框架——能量矩阵的数字化生存-核心设定：-能量母体=整车电源系统（OBC/DCDC/无线充电）-史密斯病毒=电磁干扰（EMI）与开关损耗-EMP武器=SiC器件的高频低损特性-场景映射：>"当尼奥在EMP冲击下瘫痪哨兵机器人时，碳化硅MOSFET正在用高频开关击溃传统硅基器件的损耗困局。"---▶技术纵深——从

天天爱吃肉8218·2025-02-15 08:57

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

DeepSeek的MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种基于专家模型（MixtureofExperts）的深度学习框架，旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

硅谷新潮流：“Vibe Coding” 让AI写代码

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！

新加坡内哥谈技术·2025-02-15 07:48

【前端框架】Vue3 面试题深度解析

西门吹雪~·2025-02-15 07:48

使用神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解

博客主页：瑕疵的CSDN主页Gitee主页：瑕疵的gitee主页⏩文章专栏：《热点资讯》使用神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索

瑕疵·2025-02-15 06:17

Redis系列学习文章分享---第六篇（Redis实战篇--Redis分布式锁+实现思路+误删问题+原子性+lua脚本+Redisson功能介绍+可重入锁+WatchDog机制+multiLock）

个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间·2025-02-15 06:13

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

MySQL：MySQL中 limit 1000000,10 为什么慢？如何优化？

这个问题呢其实就是MySQL中典型的深度分页问题。那么我们在日常开发过程中，如何优化呢？二、案例分析例如以下示例： limit0,10：查询时间大概在20毫秒左

奋斗的狍子007·2025-02-15 05:34

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

我用DeepSeek写代码一周后，发现了这些惊人的秘密

作为一名有着10年开发经验的程序员，最近我深度体验了DeepSeek的代码能力，不得不说，这款国产大模型给了我太多惊喜。

fangwulongtian·2025-02-15 04:25

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