深度学习知识点浅析第7页

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

构建一个学习助手Agent：提升学习效率的实践

从学习痛点说起记得和教育团队讨论时的场景：小王：学生们学习进度不一样,很难照顾到每个人小李：是啊,而且有些知识点需要反复讲解我：主要是哪些学习场景？

Ethan独立开发·2025-02-09 07:33

mac环境下，ollama+deepseek+cherry studio+chatbox本地部署

春节期间，deepseek迅速火爆全网，然后回来上班，我就浅浅的学习一下，然后这里总结一下，我学习中，总结的一些知识点吧，分享给大家。具体的深度安装部署，这里不做赘述，因为网上的资源真的很详细。

猿粪已尽·2025-02-09 07:02

深度剖析分布式存储架构

目录一、集中存储结构二、分布式存储1、分布式存储的兴起2、分布式存储的重要性3、分布式存储的种类和比较三、分布式理论浅析1、一致性和可用性2、数据分布3、复制4、分布式协议5、跨机房部署四、分布式文件系统

罗伯特之技术屋·2025-02-09 07:28

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。

Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

Java 面向对象核心知识点大全：打造坚实的基础

本文将全面梳理Java面向对象的核心知识点，帮助你建立扎实的面向对象基础。想象一下，你正在开发一个复杂的业务应用程序，需要设计和实现多个类之间的关系，确保代码的可维护性和可扩展性。通过本文

墨夶·2025-02-09 06:19

web安全渗透测试十大常规项（一）：web渗透测试之Fastjson反序列化

渗透测试之Java反序列化1.Fastjson反序列化1.1FastJson反序列化链知识点1.2FastJson反序列化链分析1.3.1FastJson1.2.24利用链分析1.3.2FastJson1.2.25

HACKNOE·2025-02-09 04:36

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。

Nifc666·2025-02-09 04:34

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。

魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

【Python使用】嘿马python高级进阶全体系教程第12篇：修改闭包内使用的外部变量,1. 修改闭包内使用的外部变量

本教程的知识点为：操作系统1.常见的操作系统4.小结ls命令选项2.小结mkdir和rm命令选项1.mkdir命令选项压缩和解压缩命令1.压缩格式的介绍2.tar命令及选项的使用3.zip和unzip命令及选项的使用

·2025-02-08 22:04

【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度（CosineSimilarity）是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。

AI完全体·2025-02-08 22:52

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

linux软连接恢复恢复原文件,浅析Linux文件（一）inode与block、硬链接与软链接、恢复误删文件...

一、inode与block1.inode和block概述文件数据包括元信息与实际数据，一个文件必须占用一个inode，但至少占用一个block。扇区：文件存储在硬盘上，硬盘的最小存储单位是扇区，每个扇区存储空间是512字节。block(块)：连续的八个扇区组成一个block，block是文件存取的最小单位，用来存储文件数据。inode(索引节点)：也叫i节点，用于存储文件元信息。2.inode的理

weixin_39705069·2025-02-08 20:40

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional

贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标

小辉同志·2025-02-08 20:37

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

2024年最新-Android-面试之Java知识点梳理，新手必看避免踩雷！（含详细解析）

基于数组实现，查找快：o(1)，增删慢：o(n)初始容量为10，扩容通过System.arrayCopy方法LinkedList基于双向链表实现，查找慢：o(n)，增删快：o(1)封装了队列和栈的调用HashMap、HashTable、HashSetHashMap（允许key/value为null）基于数组和单向链表实现，数组是HashMap的主体；链表是为解决哈希冲突而存在的，存放的是key和v

2501_90326065·2025-02-08 19:28

构建一个学习助手Agent：提升学习效率的实践

从学习痛点说起记得和教育团队讨论时的场景：小王：学生们学习进度不一样,很难照顾到每个人小李：是啊,而且有些知识点需要反复讲解我：主要是哪些学习场景？

·2025-02-08 19:31

2020最全的BAT大厂面试题整理改版 (2)

（一）java基础面试知识点java中==和equals和hashCode的区别int、char、long各占多少字节数int与integer的区别谈谈对java多态的理解String、StringBuffe

2401_86963927·2025-02-08 18:51

敏捷知识点（DeepSeek生成）

一、敏捷核心概念1.敏捷宣言与原则4大价值观：个体和互动高于流程和工具可工作的软件高于详尽的文档客户合作高于合同谈判响应变化高于遵循计划易错点：误认为“左边不重要”，实际是“更重视右边，但左边仍有价值”。12原则（高频考点）：如“频繁交付可工作的软件”（2-8周）、“欢迎需求变化”（即使后期）、“自组织团队”、“面对面沟通”等。难点：结合场景判断是否遵循原则（如客户要求变更时是否接受）。二、常见敏

jhmgsts·2025-02-08 15:38

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

.net一些知识点5

1.dotNet带out的参数如何使用stringname;//假设这个参数带outTestMethod(1,outname);//一定要有out方法体中，一定要有out参数的赋值，并且能输出2.参数的传递方式有哪些a.值传递b.引用传递refc.输出传递out3.设计模式知道哪些3.using的用法有哪些调用命名空间用于语句块中，可起到自动释放的作用4.sqlserver的数据库连接类，用到的命

hhw199112·2025-02-08 14:58

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

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·2025-02-08 14:26

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

随着深度学习（DeepSeek）、GPT等先进AI技术的出现，工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。

有续技术·2025-02-08 14:25

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token？假设要让AI识别一句话："Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说，它并不会直接理解这句话的含义，而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。

小小小小祥·2025-02-08 14:55

kikyo哎哟喂·2025-02-08 13:17

C++primer plus和C++ primer的读书心得

C++两本巨著primerplus和primer太过于经典，以至于读过多次，每次阅读仍然有新的收获，所以将一些零碎的知识点整理在这里，与大家共同进步。

国服程咬金·2025-02-08 12:43

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

【信息系统项目管理师】第22章：组织通用治理详解

数据知道·2025-02-08 08:09

RStudio: Warning message: Setting LC_CTYPE failed, using "C" 浅析

周末，一曾经的小伙伴问及数据分析的几个问题，遗憾的是，他没有基于python，而是选择了R。他告诉我，R在他的mac上无法显示和输入中文，不明所以。问题出现了，首先要定位问题所在，还原现场。微信截图，才发现Rstudio在启动的时候报如下信息：Duringstartup-Warningmessages:1:SettingLC_CTYPEfailed,using"C"2:SettingLC_COLL

weixin_34067049·2025-02-08 07:29

RStudio: Warning message: Setting LC_CTYPE failed, using "C" 浅析 ...

周末，一曾经的小伙伴问及数据分析的几个问题，遗憾的是，他没有基于python，而是选择了R。他告诉我，R在他的mac上无法显示和输入中文，不明所以。问题出现了，首先要定位问题所在，还原现场。微信截图，才发现Rstudio在启动的时候报如下信息：Duringstartup-Warningmessages:1:SettingLC_CTYPEfailed,using"C"2:SettingLC_COLL

weixin_34185364·2025-02-08 07:29

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

一、大语言模型的定义大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（N

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

【前端】【面试】【知识点总结】react知识点大纲

基础部分1.React简介React的定义与核心概念（声明式、组件化、单向数据流）React的应用场景与优势React的发展历程与生态系统2.环境搭建使用CreateReactApp快速搭建项目手动配置Webpack、Babel等构建工具开发环境和生产环境的配置差异3.JSXJSX的基本语法和规则JSX与HTML的区别在JSX中嵌入表达式4.组件函数组件和类组件的定义与使用组件的嵌套与组合组件的p

患得患失949·2025-02-08 03:37

人工智能Flask的一些理论知识点

1.简述cookie和session的原理?Cookie：用户请求浏览器的时候如果通过用户名密码的验证则将用户信息以明文键值对形式保存到cookie中，下次再次请求的时候，浏览器会自动带上cookie中的用户信息，进而获取到此用户信息。Session：用户请求浏览器的时候如果通过用户名密码的验证则将用户信息加密之后保存在服务器，仅返回此用户信息对应的session_id给客户端，客户端会将sess

荒野霸下·2025-02-08 00:49

推荐频道

深度学习知识点浅析

深度学习论文阅读路线图

AIGC参数设置

构建一个学习助手Agent：提升学习效率的实践

mac环境下，ollama+deepseek+cherry studio+chatbox本地部署

深度剖析分布式存储架构

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

Java 面向对象核心知识点大全：打造坚实的基础

web安全渗透测试十大常规项（一）：web渗透测试之Fastjson反序列化

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

深度学习（四）：深度生成模型DGM

什么是FP8混合精度?

【Python使用】嘿马python高级进阶全体系教程第12篇：修改闭包内使用的外部变量,1. 修改闭包内使用的外部变量

【AI知识点】余弦相似度（Cosine Similarity）

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

linux软连接恢复恢复原文件,浅析Linux文件（一）inode与block、硬链接与软链接、恢复误删文件...

深度学习之DCGAN算法深度解析

撰写文献必用的评价指标之普通表格

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

2024年最新-Android-面试之Java知识点梳理，新手必看避免踩雷！（含详细解析）

构建一个学习助手Agent：提升学习效率的实践

2020最全的BAT大厂面试题整理改版 (2)

敏捷知识点（DeepSeek生成）

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度学习的一些方向

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

.net一些知识点5

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

【深度学习】不同领域中对于token的理解

Spring相关知识点

C++primer plus和C++ primer的读书心得

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

大语言模型应用指南：Gemini简介

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI编程工具合集

深度学习 - 神经网络的原理

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

【信息系统项目管理师】第22章：组织通用治理 详解

RStudio: Warning message: Setting LC_CTYPE failed, using "C" 浅析

RStudio: Warning message: Setting LC_CTYPE failed, using "C" 浅析 ...

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

AI大语言模型的全面解读

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

【前端】【面试】【知识点总结】react知识点大纲

人工智能Flask的一些理论知识点

【信息系统项目管理师】第22章：组织通用治理详解