深度学习碎碎念

Transformers之环境安装

Transformers支持三个最热门的深度学习库：Jax,PyTorch以及TensorFlow—并与之无缝整合。你可以直
AIVoyager·2025-04-28 10:06

深度学习框架：PyTorch与TensorFlow对比

前言深度学习是当前人工智能领域的核心技术之一，而PyTorch和TensorFlow则是两大主流的深度学习框架。它们各自有着独特的优势和应用场景，选择合适的框架对于深度学习项目的成功至关重要。
CarlowZJ·2025-04-28 10:34

OCR之身份证识别

通过扫描或拍照获取身份证图像，利用图像处理、深度学习等技术，自动提取姓名、性别、民族、出生日期、地址、身份证号等信息，可大幅提升信息录入效率，广泛应用于政务、金融、酒店等场景，保障身份核验的准确性与便捷性
一个人的博客@你·2025-04-28 07:17

AI同声传译基于PaddlePaddle框架的开源方案介绍

在最近几年里，随着深度学习框架的火爆，出现了一系列基于神经网络的开源技术方
AI天才研究院·2025-04-28 07:16

【Python】成功解决ZeroDivisionError: division by zero

【Python】成功解决ZeroDivisionError:divisionbyzero下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！
高斯小哥·2025-04-28 04:55

04动手学深度学习（李沐）-数据操作+数据预处理-超详细笔记

本节视频链接：p1https://www.bilibili.com/video/BV1CV411Y7i4?p=1&vd_source=901b5111a53e52641fb11df13be3b7d1p2https://www.bilibili.com/video/BV1CV411Y7i4?p=2&vd_source=901b5111a53e52641fb11df13be3b7d1p1:1.N维数组
_工藤新一·2025-04-28 01:07

【DAY20240927】经典深度学习模型对比：LeNet5、CNN、ResNet20、AlexNet、TextCNN 与 VGG-11

文章目录前言一、LeNet5二、CNN三、AlexNet四、ResNet20五、TextCNN六、VGG-11前言Weleverage6modelstodealwiththedata,i.e.,LeNet5(LeNet)(LeCunetal.1989),asyntheticCNNnetwork(CNN),ResNet20(ResNet)(Heetal.2016),AlexNet(Krizhevsk
胆小鬼~·2025-04-28 01:36

一文读懂深度学习中常见的卷积操作

在深度学习领域，尤其是在卷积神经网络（CNNs）中，卷积被用来从输入数据（如图像）中提取特征。1.普通卷积在计算机视觉中，卷积通常指的是二维卷积，用于处理图像等二维数据。
AI假装科研·2025-04-28 01:34

第 10 天：深度学习在计算机视觉中的应用

文章目录第10天：深度学习在计算机视觉中的应用学习目标一、深度学习与计算机视觉的关系1.1卷积神经网络（CNN）概述CNN的基本组成：二、实践：使用预训练模型进行图像分类三、卷积神经网络（CNN）原理解析四
CV大师程序员·2025-04-28 00:33

深度学习 从入门到精通 day_01

Pytorch安装torch安装python版本3.9.0在官方文档里面找到适合你设备的PyTorch版本及对应的安装指令执行即可：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/针对我的网络及设备情况，我复制了如下指令完成了Torch的安装：pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio=
契合qht53_shine·2025-04-28 00:01

人工智能丨DeepSeek、文心一言、Kimi、豆包、可灵……谁才是你的最佳AI助手？

从技术层面对比和分析多个AI平台，DeepSeek、文心一言、可灵、即梦、豆包、Kimi等AI工具，总结了以下几个方面：1.模型架构与算法DeepSeek：可能基于Transformer架构，注重深度学习和多任务学习能力
霍格沃兹测试开发学社测试人社区·2025-04-27 21:09

PyTorch作为深度学习框架在建筑行业的应用

PyTorch作为深度学习领域的核心框架，凭借其灵活的动态计算图、高效的模型训练能力以及广泛的硬件兼容性，正在建筑行业多个关键领域引发技术变革。
小赖同学啊·2025-04-27 20:36

AIGC发展方向和前景

它通过使用机器学习和深度学习等技术，使得计算机能够自动生成各种形式的数字内容，如文本、图像、音频和视频等。AIGC的发展可以追溯到上世纪80年代，但真正取得突破性进展是在过去的十年里。
haven-852·2025-04-27 18:52

李沐动手学深度学习pytorch版 pycharm代码实现

importtorchprint(dir(torch.distributions))print('1.张量的创建')#ones函数创建一个具有指定形状的新张量，并将所有元素值设置为1t=torch.ones(4)print('t:',t)x=torch.arange(12)print('x:',x)print('xshape:',x.shape)print('x.numel():',x.numel
是沐城啊！·2025-04-27 15:33

深度学习进阶，Keras视频分类

对于每个帧，通过CNN传递帧单独和_独立**地_对每个帧进行分类选择具有最大相应概率的标签标记帧并将输出帧写入磁盘不过，这种方法存在问题-如果您曾经尝试将简单的图像分类应用于视频分类，您可能会遇到某种**“预测闪烁”，**如本节顶部视频中所示。请注意，在这个可视化中，我们看到我们的CNN在两个预测之间移动："足球"和正确的标签"weight_lifting"。视频显然是举重，我们希望我们的整个视频
m0_60666452·2025-04-27 15:32

Dijkstra算法对比图神经网络（GNN）

常见的AI模型包括机器学习模型（如决策树、神经网络、支持向量机）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）。
爱吃青菜的大力水手·2025-04-27 13:19

元学习在AIGC模型泛化能力提升中的作用

AIGC模型，通过机器学习和深度学习技术，能够自动生成文本、图像、音频等多种类型的内容，极大地提高了内容创造的效率和多样性。
AI天才研究院·2025-04-27 11:41

大模型微调 - transformer架构

什么是TransformerTransformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的一种深度学习模型架构，首次发表于论文《AttentionisAllYouNeed》中Transformer的结构
我还没秃，还能学·2025-04-27 10:03

深度学习：特征图的PCA、attention、patch、CFA、灰度共生矩阵

https://blog.csdn.net/lifeng_math/article/details/500140732.attention深度学习
czmjy·2025-04-27 10:32

神经网络与计算机视觉

2016年，随着AlphaGo在围棋比赛中击败李世石，“人工智能”、“神经网络”、“深度学习”等字眼便越来越多的出现在大众眼前，智能化好像成为一种不可逆转的趋势，带给大家新奇感的同时也带来了一丝忧惧：在不远的未来
blanokvaffy·2025-04-27 10:32

AI 人工智能模型:从理论到实践的深度解析⚡YQW · Studio ⚡【Deepseek】【Chat GPT】

三）算力：模型的“动力”二、AI模型的发展历程：从萌芽到爆发（一）符号主义阶段（20世纪50-70年代）（二）连接主义阶段（20世纪80-90年代）（三）机器学习阶段（21世纪初-2010年代）（四）深度学习阶段
月栖梧 学生 | DANG·2025-04-27 09:56

突破YOLOv11训练：用幽默的方式玩转自定义数据集与物体检测

前言你是否曾在训练深度学习模型时，望着屏幕上那一堆堆的错误信息，差点觉得自己的大脑要冒烟？如果你也曾体验过这种“技术折磨”，恭喜，你找对地方了！
星际编程喵·2025-04-27 07:14

深度学习-学习笔记3

微分验证为了更好的解释微分（倒数），我们做一个实验，定义一个u=f(x)=3x2-4x求导公式为：通过令x=并让h趋近于0，f’(x)的数值趋近于2，下边通过代码进行计算展示：%matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlib_inlineimportbackend_inlinefromd2limporttorchasd2l#定义原函数deff(x):re
hanyu1102·2025-04-27 06:33

Pycharm（三）：梯度下降法

梯度下降算法（GradientDescentAlgorithm）是深度学习中常用的更新权重的方法，它采用的贪心法的思想，每次都往函数值下降最快的方向去更新，梯度方向是增长最快的方向，负梯度方向是下降最快的方向
海天一色y·2025-04-27 06:02

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Assistants API的简单示例

从早期的规则和模板匹配,到基于深度学习的端到端对话模型,AI助手已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。1.2大语言模型的崛起2018年,随着GPT、BERT等预训练大模型的
AI天才研究院·2025-04-27 05:56

PyTorch深度学习实战（1）——PyTorch安装与配置

PyTorch是一款以C语言为主导开发的轻量级深度学习框架，它提供了丰富的Python接口以便用户使用。
shangjg3·2025-04-27 04:52

高性能服务器配置经验指南3——安装服务器可能遇到的问题及解决方法

重装系统后VScode远程连接失败问题2、XRDP连接黑屏问题1.打开文件2.添加配置3.重启xrdp服务3、VScode远程免密连接问题4、Vim编辑文件时出现不同用户冲突编辑的问题在完成服务器基本配置和深度学习环境准备后
张书名·2025-04-26 23:25

【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取

文章目录前言一、公开数据集资源库1.综合型数据集平台KaggleDatasets(https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository(https://archive.ics.uci.edu/ml)2.计算机
Ronin-Lotus·2025-04-26 23:22

小车AI视觉识别--4.物体识别

TensorFlow用户指南提供了详细的概述，并介绍了如何使用和自定义TensorFlow深度学习框架。TensorFlow最初是由研
xm一点不soso·2025-04-26 22:18

2020-06-23 暑期学习日更计划（机器学习入门之路（资源汇总）+概率论）

而现在暑假正好有一大块可以自由学习的时间，希望自己能重新学习一下关于机器学习、或是深度学习理论方面的知识，并且通过一些项目，让自己更好的熟悉人工
苹果酱0567·2025-04-26 17:15

眼睛状态识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态|第17天活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩
fmingzh·2025-04-26 17:42

OpenCv高阶（十一）——物体跟踪

KernelizedCorrelationFilters）：4、MIL（MultipleInstanceLearning）：二、物体跟踪方法1、基于特征的跟踪方法（1）光流法：（2）特征点跟踪法：2、基于模型的跟踪方法3、基于外观模型的跟踪方法4、基于深度学习的跟踪方法
闭月之泪舞·2025-04-26 15:59

AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景

人工智能，特别是深度学习技术的发展，为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的
AI大模型应用之禅·2025-04-26 13:49

行为分析中的AI原生特征工程方法

行为分析中的AI原生特征工程方法：让机器自己“读懂”用户行为的魔法关键词：行为分析、AI原生特征工程、用户行为数据、自动化特征提取、深度学习摘要：在互联网时代，用户点击、浏览、购买等行为数据像潮水一样涌来
AGI大模型与大数据研究院·2025-04-26 10:58

百度率先在元宇宙举办大会，李彦宏：中国迎来AI黄金十年

飞桨位居中国深度学习平台第一据了
TerryChu1·2025-04-26 08:15

AI人工智能深度学习算法：循环神经网络的理解与使用

AI人工智能深度学习算法：循环神经网络的理解与使用1.背景介绍1.1深度学习的兴起随着大数据时代的到来,海量的数据为机器学习算法提供了源源不断的燃料。
AI天才研究院·2025-04-26 07:39

动手学深度学习8.6. 循环神经网络的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：简介实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：8.6.循环神经网络的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...
scdifsn·2025-04-26 07:39

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-37微调

37微调importosimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimportliliPytorchaslpimportmatplotlib.pyplotaspltfromd2limporttorchasd2l#获取数据集d2l.DATA_HUB['hotdog']=(d2l.DATA_URL+'hotdog.zip','fba480ffa8aa7e
@李思成·2025-04-26 05:52

从代码学习深度学习 - 微调 PyTorch 版

文章目录前言一、迁移学习与微调概念二、微调步骤解析三、实战案例：热狗识别3.1数据集准备3.2图像增强处理3.3加载预训练模型3.4模型重构3.5差异化学习率训练3.6对比实验分析总结前言深度学习模型训练通常需要大量数据
飞雪白鹿€·2025-04-26 04:18

Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型

Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型一、什么是Transformer和LLMTransformer是一中深度学习模型框架，最初由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed
酒盏花枝贫者缘。·2025-04-26 03:36

LLM进阶——Transformer

BytePairEncoding2）位置编码——positionalEncoding3、核心架构三、Transformer库1、介绍2、demo一、前置知识1、（Encoder-Decoder）结构在深度学习中
轩不丢·2025-04-26 02:04

【大模型应用开发 动手做AI Agent】用ReAct框架实现简单Agent

AIAgent】用ReAct框架实现简单Agent1.背景介绍1.1人工智能发展现状近年来,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术飞速发展,从早期的专家系统、机器学习,到如今的深度学习和大语言模型
AI天才研究院·2025-04-26 01:25

一文详解训练LLM流程

1.摘要LLM训练是利用大规模数据对深度学习模型进行预训练的过程，旨在培养能够理解和生成自然语言文本的模型。这个过程通过处理海量文本数据，让模型学习语言的统计规律、语义信息和上下文关系。
莫杨94·2025-04-26 01:55

【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究

引言在深度学习模型的训练过程中，训练集和验证集是两个关键组成部分，它们在模型性能的提升和评估中扮演着不可替代的角色。
如果树上有叶子·2025-04-26 00:20

AI 课招生啦

《深度学习的数学》线上训练营从“看得懂代码”到“真正理解模型”的第一步！为什么要学《深度学习的数学》？模型会用但原理不懂？数学公式一堆，看着头大？想搞懂AI底层逻辑，却被数学劝退？别怕！
西北风^_^·2025-04-25 19:40

YOLO系列模型简介

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型是用于目标检测的一组深度学习模型，以其快速且高效的特点著称。
西北风^_^·2025-04-25 19:10

大模型入门教程（非常详细），大模型入门到精通，学习起来吧兄弟萌！

什么是大模型大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。
AI大模型-大飞·2025-04-25 17:56

Pytorch 第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型

Pytorch第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型本次开启深度学习第八回，基于Pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型。对于卷积神经网络，咱们讲过了AlexNe模型和VGG模型。
Start_Present·2025-04-25 15:39

深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)

这个是用来增加深度学习的知识面或者就是记录一些常用的命令,会不断的更新importtorchvision.transformsastransformstoPIL=transforms.ToPILImage
小宋加油啊·2025-04-25 14:03

Pytorch中的Dataset和DataLoader

问题：深度学习模型需要处理大量数据（如图像、文本），但一次性加载到内存
爱看烟花的码农·2025-04-25 14:03
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