深度学习神经网络bp人工智能第21页

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

大0马浓·2025-03-13 05:09

求助各位大佬，Preparing metadata (pyproject.toml) ... error如何解决

Installingbuilddependencies...doneGettingrequirementstobuildwheel...donePreparingmetadata(pyproject.toml)...errorerror:subprocess-exited-with-error

m0_67130860·2025-03-13 05:38

豆包AI：打破智能边界，开启“人人可编程”的AI普惠时代

在人工智能技术狂飙突进的2024年，全球AI工具用户已突破12亿，但企业AI落地率仍不足35%——高昂的开发成本、复杂的技术门槛与碎片化的场景需求，如同三重枷锁禁锢着智能革命的红利释放。

Herbig·2025-03-13 05:07

Vite 不支持 require 解决方案（三种情况/require is not defined）

所以，我们要理清如下两个方法：方法require()Node.JS原生方法，以CommonJS方式加载模块/文件/图片；Webpack默认支持，Vite不支持；方法require.context()Webpack

Harriet嘉·2025-03-13 05:34

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

视频文件的几个关键参数

参数的解释VideoEncodingBitRate（视频编码比特率）比特率是指每秒钟视频使用的数据量，通常以bps（bitspersecond）为单位。

buleideli·2025-03-13 04:27

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

winform开发时屏蔽tabcontrol下面的tabpage

结局方案如下：重写tabcontrol的Selecting事件来阻止用户切换到tabpage1和tabpage3，先点击selecting事件：然后添加如下代码：if(e.TabPage==tabPage1

电工小王（全国可飞）·2025-03-13 04:54

前端webpack 高薪企业必备面试真题16道 ---带答案(9)（20220415)

目录1、什么是webpack（必会）2、webpack的优点是什么？（必会）3、webpack的构建流程是什么?

一染星辰·2025-03-13 03:47

iOS 18 系统功能解析目录

核心架构与硬件协同1.3安全架构与隐私保护1.4跨平台生态协同第二部分：用户界面与交互体验的革新2.1全新视觉设计2.2自定义UI与多任务切换2.3通知中心与交互体验2.4动态交互动画与手势识别第三部分：人工智能与机器学习的深度整合

蓝鲸忘了海·2025-03-13 03:47

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

人工智能AI通用分级标准方法

人工智能（AI）的通用分级标准在近年来得到了广泛关注和研究，不同的机构和组织提出了多种分级框架，以帮助理解和评估AI的发展水平。

魔王阿卡纳兹·2025-03-13 02:13

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

【Python】构建智能语音助手：使用Python实现语音识别与合成的全面指南

随着人工智能技术的迅猛发展，语音助手已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。从智能手机到智能家居设备，语音交互提供了便捷高效的人机交互方式。

蒙娜丽宁·2025-03-13 02:41

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

智慧农业平台与 DeepSeek 大模型的深度融合

智慧农业，作为农业现代化的重要发展方向，正借助人工智能、大数据等前沿技术，实现从传统到现代的跨越。

jingwang-cs·2025-03-13 01:05

医院DEEPSEEK辅助应用

一、背景介绍1.1国家政策支持《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》《“十四五”全民健康信息化规划》《关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见》的发布。

cainiaojunshi·2025-03-12 23:54

深度解析：Deepseek与Manus的根本区别——大模型与AI智能体的深度对比

在人工智能领域，随着技术的发展，出现了许多强大的工具和系统。Deepseek和Manus便是其中两个广泛受到关注的系统，它们各自代表了人工智能发展的两条不同路径。

火山说数·2025-03-12 22:19

第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别

AIAgent与RAG的核心区别AIAgent（人工智能代理）与RAG（检索增强生成）是当前生成式AI领域的两个关键技术，二者在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异，但也可协同互补。

释迦呼呼·2025-03-12 22:46

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs

停走的风·2025-03-12 21:11

效率翻倍！超好用的AI+写作API接口汇总

在过去几年里，人工智能（AI）技术经过众多科技公司和科研人员的不懈努力取得了巨大进步，吸引了大众的广泛关注。这些AI技术在应用领域的新闻报道也逐渐走入人们的视野，引发了对其具体应用的浓厚兴趣。

·2025-03-12 21:47

安当TDE透明加密技术：为Manus大模型构建用户会话数据保护的“安全金库”

摘要在人工智能技术深度落地的今天，大模型开发者面临的核心挑战已从算法优化转向数据安全。作为垂直领域大模型的代表，Manus凭借其强大的语义理解与个性化交互能力，在金融、医疗、教育等行业获得广泛应用。

安当加密·2025-03-12 21:08

完全自主化的AI代理不应被开发

认为不应该开发完全自主的人工智能代理，提出了多层次自主性（从低级到高级）的框架。人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状，

无穷之路·2025-03-12 20:33

顺序结构双语言征服：C++与Python秒杀洛谷三大经典入门题

目录顺序结构核心思想题目一：P1001A+BProblem题目描述解题思路代码实现题目二：P1425小鱼的游泳时间题目描述解题思路代码实现题目三：P1421小玉买文具题目描述解题思路代码实现顺序结构四步心法常见问题与避坑指南实战扩展

三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:58

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

下一个十年财富风口？智享AI三代直播系统招商通道正式开启

当马斯克的脑机接口突破伦理边界，当ChatGPT重构知识生产关系，一个更宏大的叙事正在浮出水面——**人工智能不再是工具，而是新经济文明的操作系统**。

V__17671155793·2025-03-12 19:21

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品，它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异，但并非直接竞争关系，而是形成互补。

·2025-03-12 18:44

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

鸿蒙生态下的AI革新：大模型如何重塑移动应用开发？从写代码到写Prompt，解锁鸿蒙原生应用高效开发秘籍

在过去，软件开发者被划分为全民开发者、应用开发者和专业开发者，随着大模型技术的介入，软件开发变得触手可及，一些简单的应用甚至能够直接通过人工智能生成。另一方面，大模型技术显著提升了开发效率。

·2025-03-12 17:11

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心，在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用，辅以实例和

猿享天开·2025-03-12 17:14

文档处理的数字化和革新 - ComIDP

智能文档处理是一种结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）和光学字符识别（OCR）的技术，用于自动提取各种文档格式中的有价值信息。与传统的数据捕获方法需要大量手动干预不同，IDP利

·2025-03-12 17:07

WWDC 2024 for iOS 18 - 高度自定义智能产品

随着人工智能的风潮涌入移动电话行业，iOS18带来了许多重大变革，极大地增强了个性化定制的可能性。

·2025-03-12 17:07

算力服务器主要是指什么？

随着科技的快速发展，人工智能也逐渐兴起，算力服务器也受到了各个企业的重视，本文就来为大家介绍一下算力服务器主要都是指什么吧！

wanhengidc·2025-03-12 16:38

使用LangChain构建强大的对话机器人：详细指南

使用LangChain构建强大的对话机器人：详细指南引言在人工智能（AI）迅猛发展的今天，对话机器人已成为各行业不可或缺的一部分。无论是客服支持、虚拟助手还是智能家居系统，对话机器人都发挥着重要作用。

m0_57781768·2025-03-12 16:05

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

云原生服务网格：微服务通信的智能中

GoogleAnthos实现跨云服务治理统一，Envoy代理处理Cilium的eBPF加速提升70%吞吐。

桂月二二·2025-03-12 15:58

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-12 14:56

各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效

人工智能（AI）技术的快速发展，催生了许多强大的AI平台，帮助开发者、企业和研究人员更高效地构建和部署AI应用。然而，不同的AI平台各有优缺点，如何选择合适的平台是许多从业者关心的问题。

JXY_AI·2025-03-12 14:23

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch:革新人工智能搜索引擎的未来在人工智能和大语言模型快速发展的今天,搜索引擎领域正迎来新的变革。由上海人工智能实验室开发的MindSearch项目,正是这场变革中的佼佼者。

2401_87189860·2025-03-12 14:22

Manus：成为AI Agent领域的标杆

一、引言官网：Manus随着人工智能技术的飞速发展，AIAgent（智能体）作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力。

喜欢猪猪·2025-03-12 14:52

基于Deepseek的智能辅助论文写作系统

然而，随着人工智能技术的飞速发展，一款名为Deepseek的工具正逐渐崭露头角，为论文写作带来了全新的解决方案。

CodeJourney.·2025-03-12 13:18

扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型，科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上，两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎

他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。

知识大胖·2025-03-12 12:44

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

美颜sdk在实时音视频中的技术应用

美颜SDK在实时音视频中的应用，通过集成图像处理算法与人工智能技术，实现了对视频流的实时美化处理，显著提升了用户体验。

Face Beauty美颜SDK·2025-03-12 12:12

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路

作为一名长期关注人工智能和技术前沿的创作者，今天我想带你深入探讨：量子计算的强大能力如何影

Echo_Wish·2025-03-12 12:09

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