深度学习知识专栏

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。
weixin_41964296·2025-01-18 05:17

android自定义控件不显示,解决Android Studio Design界面不显示layout控件的问题

中的Theme前添加Base@color/colorPrimary@color/colorPrimaryDark@color/colorAccent补充知识：AndroidStudioXML文件之style
叶江流·2025-01-18 05:46

JavaScript系列（29）--设计模式详解

设计模式基础小知识：设计模式是软件开发中常见问题的典型解决方案。它们不是具体的代码片段，而是解决特定问题的通用模板。
陳沉辰陈·2025-01-18 03:36

JavaScript系列（31）--装饰器详解

装饰器基础概念小知识：装饰器是一种特殊的声明，可以被附加到类声明、方法、访问器、属性或参数上。装饰器使用@expression的形式，其中expression必须是一个函数，它会在运行时被调用。
陳沉辰陈·2025-01-18 03:36

【华为OD机试真题】56、 构成正方形的数量 | 机试真题+思路参考+代码解析（C语言、C++、Java、Py、JS）

样例4样例5样例6样例7二、代码与思路参考C语言思路C代码C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码JS语言思路JS代码作者：鲨鱼狼臧个人博客首页：鲨鱼狼臧专栏介绍
鲨鱼狼臧·2025-01-18 03:33

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+
YOLO大师·2025-01-18 02:59

springboot毕设 基于java的在线学习交流平台 程序+论文

系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展和全球教育资源的日益丰富，在线学习已成为人们获取知识、提升技能的重要途径。
明思计算机毕设·2025-01-18 02:59

Java实现简易的学生管理系统

实现的方法（示意图）三、开始实现3.1定义类3.2定义主界面3.3实现添加功能3.4实现查询功能3.5实现删除功能3.6实现修改功能四、完整代码五、总结前言该项目主要是作为新手快速上手实操，围绕面向对象所学知识实现学生管理系统的增删改查功能
杰仔正在努力·2025-01-18 02:55

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

【YashanDB知识库】YashanDB获取统计信息

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7106885.html?templateId=171...在测试环境重现生产环境SQL语句执行计划问题时，需要使用生产环境相关表的统计信息模拟。“变更产生风险”，更新统计信息之后，有些SQL语句的执行计划可能改变，可能变好，也可能变差，纠正SQL语句执行计划比较有效的手段之一是回退统
·2025-01-18 01:36

第81期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 01:02

云原生周刊：Prometheus 3.0 Beta 发布｜2024.09.16

凭借其广泛的通用工作负载支持，以及对Envoy数据平面代理技术的原生支持（但无需Envoy专业知识），Kuma提供了现代化的L4-L7服务连接、发现、安全、可观察性、路由等功能，适用于任何平台上的任何服务
KubeSphere 云原生·2025-01-18 00:45

产品解读 | 无涯问知AI PC开启个人大模型应用新篇章

它不仅具备强大的本地化向量库，支持多格式、不限长度的文件资料入库，还支持影、音、图、文等多模态数据的“知识化”处理，以及“语义化”查询和应用能力，极大地丰富了知识
·2025-01-18 00:28

面对 this 指向丢失，尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的

另外，想学源码，极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》，目前是掘金关注人数（5.7k+人）第一的专栏，写有20余篇源码文章。好久以前我有写过《面试官问系列
·2025-01-18 00:57

每次启动项目的服务，电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器，100行源码揭秘！

另外，想学源码，极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》，目前是掘金关注人数（5.7k+人）第一的专栏，写有20余篇源码文章。本文仓库open-anal
·2025-01-18 00:27

如何设计一款分布式数据库

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。
借雨醉东风·2025-01-18 00:44

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类
不牌不改·2025-01-18 00:43

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 00:26

Taro 源码揭秘：4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序，build 编译打包是如何实现的？

另外，想学源码，极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》，目前是掘金关注人数（6k+人）第一的专栏，写有几十篇源码文章。
·2025-01-18 00:26

【YashanDB知识库】YashanDB到YashanDB手工元数据迁移

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7080870.html?templateId=171...基本信息场景：测试库到生产库，需要迁移表结构，表数量较多。源库版本：YashanDB企业版22.2.4.1目标库版本：YashanDB企业版22.2.13.100查询源库中对象情况SQL>selectobject_type,s
·2025-01-18 00:55

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。
预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

WRF模式与Python融合技术及精美绘图

一：WRF基础与Linux基础1WRF基础与Linux基础1.1WRF模式的理论知识与应用前景WRF动力理论WRF模式代码框架WRF模式应用前景1.2Linux知识与基本操作Linux基本命令设置定时任务超算提交任务
岁月如歌，青春不败·2025-01-17 22:25

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式，是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式，其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

【昇思25天学习打卡营打卡指南-第一天】基本介绍与快速入门

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。
JeffDingAI·2025-01-17 21:49

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

与传统的在文本片段中，基于语义查询的RAG不同，GraphRAG从原始文本中，提取数据，构建知识图谱，并利用这些结构化数据完成RAG任务。
xiaomu_347·2025-01-17 21:19

精通Python (12)

使用正则表达式一，正则表达式相关知识在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要，正则表达式就是用于描述这些规则的工具，换句话说正则表达式是一种工具，它定义了字符串的匹配模式
码商行者·2025-01-17 21:44

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。
u013250861·2025-01-17 21:43

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案1.引言随着今年上半年ChatGPT的迅速出圈，引爆了AI行业变革，大模型成为新的风口。
汀、人工智能·2025-01-17 21:12

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

在使用PyTorch进行深度学习时，张量形状与广播机制常常是让初学者感到困惑的地方。我们需要时常面对多维张量，并在批量、通道、空间位置等多个维度之间做运算。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

深入解析昇腾AI CPU算子开发：基于AI CPU引擎的自定义算子实现与优化

深入解析昇腾AICPU算子开发：基于AICPU引擎的自定义算子实现与优化随着深度学习模型复杂性的不断提升，AI处理器需要更强大的算力和更高效的计算架构来支撑模型的训练和推理。
快撑死的鱼·2025-01-17 21:09

HTTP与HTTPS的区别以及SSL/TLS加密知识总结

1.什么是HTTP？Http（HyperTextTransferProtocol），即超文本传输协议。它是在Web上进行数据交换的基础，是一种“客户端-服务器端”协议。简单来说，就是用来规范客户端与服务器之间通信行为的（规定了请求头，请求方法，响应码等等）。HTTP是应用层协议，是无状态的，默认端口为80。无状态：无状态即不记录每次请求的元信息，不记录与之前请求之间的关系。（为解决这个问题，通常会
旋转的冬瓜皮·2025-01-17 21:38

GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱

论文摘要使用检索增强生成（RAG）从外部知识源中检索相关信息，使大型语言模型（LLMs）能够回答关
ericliu2017·2025-01-17 21:07

2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集

知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是
m0_60707708·2025-01-17 20:36

【AI系统】混合并行

混合并行混合并行（HybridParallel）是一种用于分布式计算的高级策略，它结合了数据并行和模型并行的优势，以更高效地利用计算资源，解决深度学习中的大模型训练问题。
ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
精通代码大仙·2025-01-17 20:05

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

例如，在疾病诊断领域，像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用；而在中医药领域，神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此，本文整理了医学领域的1
·2025-01-17 20:22

BladeDISC++：Dynamic Shape AI 编译器下的显存优化技术

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的模型展现出动态特性，这引发了对动态形状深度学习编译器(DynamicShapeAICompiler)的广泛关注。
·2025-01-17 20:51

✨探究✨进程最大可以打开多少个文件

技术探界】前言原本是想搞清楚一台服务器最多能建立多少个连接，在学习的过程中，发现能建立多少个连接受多个因素影响，其中一个因素就是进程最大可打开文件数，我在自行查阅资料加请教专门搞容器的同事后，感觉这个知识点有点意思
·2025-01-17 20:19

打造高效团队：项目管理与任务追踪软件的优选之路

以下是一些常见的项目管理与任务追踪工具：一、综合型项目管理与任务追踪工具板栗看板○一款适用于个人待办、知识笔记、任务协同等多个方面的看板效率工具。
·2025-01-17 20:49

Text2SQL的三种实现方法

在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特
AI科技分享·2025-01-17 20:03

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-01-17 20:18

AI 驱动研发模式升级，蓝凌软件探索效率提升之道

作为国家认定的高新技术企业、知识管理国家标准的参编者以及信创供应商10强之一，蓝凌软件始终以“让组织更智慧”为使命，致力于通过蓝凌MK数智化工作平台、aiKM智能知识管理平台等产品，为各行各业的大中小微组织提供全面的数字化转型支持
·2025-01-17 20:42
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