深度学习知识点浅析第10页

Unity AI 技术浅析（三）：智能代理（Agents）

UnityAI的智能代理（Agents）技术是实现游戏和虚拟现实应用中非玩家角色（NPC）、敌人、盟友等智能行为的核心。通过智能代理，开发者可以为虚拟角色赋予感知、决策和行动的能力，使其能够与环境和其他角色进行复杂的交互。一、智能代理的基本原理智能代理是能够在特定环境中感知、决策和行动的计算实体。在Unity中，智能代理通常用于模拟游戏中的NPC、敌人、盟友等角色。其基本原理包括以下几个方面：1.

爱研究的小牛·2025-03-14 21:05

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca

*Major*·2025-03-14 20:27

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习

Robin_Pi·2025-03-14 20:25

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过

进取星辰·2025-03-14 19:47

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测

小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11

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

Docker 构建 nginx-redis-alpine 项目详解

这个项目可不简单，它包含了好多重要的知识点，像文件目录结构、核心文件的作用及配置、自签名证书的生成，还有镜像构建和容器运行等等。

TechStack 创行者·2025-03-14 15:42

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

【H2O2 | 软件开发】事件循环机制

目录前言开篇语准备工作正文概念流程事件队列类型示例结束语前言开篇语本系列为短篇，每次讲述少量知识点，无需一次性灌输太多的新知识点。

过期的H2O2·2025-03-14 15:35

【H2O2 | 软件开发】Axios发送Http请求

目录前言开篇语准备工作正文概念封装工具包示例结束语前言开篇语本系列为短篇，每次讲述少量知识点，无需一次性灌输太多的新知识点。

过期的H2O2·2025-03-14 14:04

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

MySQL 技术浅析（聚簇索引、UndoLog、RedoLog、MVCC）

MySQL核心技术深度解析一、聚簇索引与非聚簇索引1.聚簇索引结构存储方式InnoDB中，聚簇索引的叶子节点直接存储完整数据行，数据按主键值物理排序存储。主键索引即数据文件，非叶子节点存储主键范围和子节点指针数据行与主键索引绑定，主键顺序决定磁盘存储顺序示例存储结构B+树结构：根节点→[id20;--索引设计为(name,age)2.事务控制建议控制事务粒度：单个事务执行时间<1秒批量操作分批次提

代码没写完哪有脸睡觉·2025-03-14 13:55

【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

百度官方！打造「大模型全开发周期系列课程」，AI应用开发入门课率先发布！（内含英雄帖）

学习辅助：将AI使用融入学习当中，依据当前学习情况，整理重点难点，让复习有的放矢，更高效掌握知识点。效率提升：帮助处理繁琐重复的工具，如数据分析师使用AI识别数据中的关键信息，自动整理

·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

Linux之bash常用命令

第1关：linux之bash常用命令基本知识任务描述本关任务：根据基本知识点，回答一些选择题。

Ssaty.·2025-03-14 11:35

C语言入门（大一笔记）函数篇

第七章C语言函数前言一、基础知识点7.1什么是函数？概念我们将常用的代码以固定的格式封装（包装）成一个独立的模块，只要知道这个模块的名字就可以重复使用它，这个模块就叫做函数（Function）。

考不上贰幺幺不改名·2025-03-14 09:56

鸿蒙(HarmonyOS)应用开发实战——数据库版本升级案例

鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？

CTrup·2025-03-14 08:50

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

vue中修改子组件样式

不想混用本地和全局样式，所以选择了>>>，但是并不起作用，就换成/deep/，其实到这里我也没有继续深入这个知识点，因为在浏览器里预览后已经实现了原型图的样式，直到打包在手机上测试

dengling4813·2025-03-14 08:15

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

ctfshow做题笔记—前置基础—pwn13~pwn19

一、pwn13知识点：如何使用GCCgccmain.c-oprogram·gcc是调用GCC编译器的命令。·-opro

Yilanchia·2025-03-14 05:21

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

计算机组成原理知识点精汇（一）计算机基础知识

一、冯·诺伊曼计算机的特点(1)计算机由运算器、控制器、存储器、输人设备和输出设备五大部件组成。(2)程序和数据存放在同一存储器中，并按地址寻访。(3)指令和数据均采用二进制运算。(4)指令由操作码和地址码组成，操作码用来表示操作的类型，地址码用来表示操作数和操作结果的地址。(5)机器以运算器为核心，输人输出设备与存储器之间的数据传送都要通过运算器。二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数

A.sir啊·2025-03-14 02:08

【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2

Long_poem·2025-03-14 02:08

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

计算机网络在办公自动化的应用,浅析计算机网络在办公自动化中的作用

[摘要]人类社会已进入21世纪，科学技术突飞猛进，特别是信息技术和网络技术的迅速发展以及广泛应用，以网络通讯为基础，通过先进的网络应用平台可以建设安全、可靠、开放、高效的网络办公系统。使得很多企事业单位办公实现了网络化，从整体上提高了办公人员的办事效率。本文重点分析了网络在自动化办公中的作用。[关键词]网络办公自动化作用[中图分类号]TP393[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(201

生活还是要继续·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

计算机组成原理与系统结构知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

中央处理器42.流水线中有哪三种冒险？请简述，并至少举出一种解决冒险的方法。结构冒险：需要的资源被占用（硬件资源冲突）。将指令和数据分别存储；设计指令/数据高速缓存。数据冒险：需要等待前面指令完成其读写操作。转发（旁路）；代码重排；阻塞和冒泡。控制冒险：根据前面正在执行的指令决策控制操作。静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。

Geometry Fu·2025-03-14 01:31

Python面试题：如何在 Python 中反转一个字符串？

在Python中反转一个字符串有多种方法，下面详细介绍几种常用的方法，并扩展相关的知识点。方法1：使用切片Python的切片（slice）功能强大，反转字符串可以通过负步长实现。

超哥同学·2025-03-14 01:31

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

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

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

《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

UniApp生命周期完全指南」：从应用启动到页面卸载，全过程详细解读「UniApp新手教程」：学会应用、页面与组件生命周期，开发更高效的跨平台应用 UniApp生命周期最全解析！手把手带你构建一个高

博客正文UniApp生命周期新手教程：从应用到组件，轻松掌握每个环节UniApp的生命周期函数是每个开发者必须掌握的重要知识点，它不仅帮助我们管理页面和数据，还可以提升应用的性能和用户体验。

南北极之间·2025-03-13 19:49

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