深度学习第三课之卷积神经网络

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode
吕曦耘George·2025-03-22 05:12

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2
人肉推土机·2025-03-22 05:42

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？
美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

Qt窗口控件之消息对话框QMessageBox

消息对话框QMessageBoxQMessageBox是继承于QDialog类，用于表示Qt中的一个消息对话框。消息对话框是应用程序中最常用的界面元素，主要用于为用户提示重要信息，强制用户进行选择操作。1.QMessageBox方法方法说明setWindowTitle(QString)设置消息对话框标题文本。setText(QString)设置消息对话框内容文本。setStandardButton
laimaxgg·2025-03-22 03:53

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（二）基于Tsi721驱动

常用驱动介绍在RapidIO系统中，TSI721是一款常用的RapidIO交换芯片，其驱动程序和相关模块负责管理和优化数据传输，包括DMA（直接内存访问）操作。以下是您提到的各个模块的作用概述：rapidio.ko:这是RapidIO核心模块，为RapidIO子系统提供基础支持。它负责管理RapidIO设备、维护RapidIO网络拓扑结构，以及处理RapidIO协议的底层细节。rio_cm.ko:
niuTaylor·2025-03-22 02:49

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano
niuTaylor·2025-03-22 02:49

使用Aim追踪LangChain执行

此外，Aim还支持并排比较多个执行流程，使之成为调试中的得力助手。Aim是一个完全开源的项目，你可以在GitHub上找到更多关于Aim的信息。在本文中，我们将展示如何启用和配置Aim
bavDHAUO·2025-03-22 02:17

Linux驱动开发实战之SRIO驱动（一）

活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！提醒：在发布作品前，请将不需要的内容删除。LinuxSRIO驱动开发终极指南：从基础到实战一、SRIO协议基础SRI
niuTaylor·2025-03-22 02:46

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。
快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

python之连连看游戏

实现一个简单的连连看游戏需要用到pygame库和一些基本的数据结构和算法。导入pygame库在程序开始之前，首先需要导入pygame库。在Python中，可以使用以下代码导入pygame库：importpygame初始化Pygame在导入pygame库之后，需要使用以下代码初始化pygame：pygame.init()设置游戏窗口设置游戏窗口的大小、标题等属性。可以使用以下代码设置游戏窗口大小为6
CrMylive.·2025-03-22 02:44

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。
数字扫地僧·2025-03-22 01:40

从零至巅：逆向爬虫之道 0_0

然，虽为小雀，心亦怀鸿鹄之志，欲挥羽向天，如凤凰般，翱翔九天，俯瞰苍茫大地。奈何羽翼未丰，学识浅薄，常感力不从心，困于樊笼，不得展翅高飞。然，吾深知，学如逆水行舟，不进则退。
蓝花楹下·2025-03-22 01:09

Netty源码—3.Reactor线程模型四

大纲5.NioEventLoop的执行总体框架6.Reactor线程执行一次事件轮询7.Reactor线程处理产生IO事件的Channel8.Reactor线程处理任务队列之添加任务9.Reactor线程处理任务队列之执行任务
东阳马生架构·2025-03-22 01:08

Netty源码分析之Reactor线程模型详解

在分析源码之前，我们先分析，哪些地方用到了EventLoop？NioServerSocketChannel的连接监听注册NioSocketChannel的IO事件注册NioServerSocketChannel连接监听在AbstractBootstrap类的initAndRegister()方法中，当NioServerSocketChannel初始化完成后，会调用case标记位置的代码进行注册。f
Java-进阶架构师·2025-03-22 01:36

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
大富大贵7·2025-03-22 00:34

黄金屋 #2 我应该将产品开源吗？

“开源”（Open-Source），如同“自由软件”（FreeSoftware）一样，凭借其有意为之的模糊赢得了广泛传播。
_tison·2025-03-22 00:30

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。
凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

Zynq PL端IP核之AXI DMA

1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA，一种是PS中的DMA控制器，通过GP口与PL端连接，另一种是PL中的AXIDMAIP核（软核），通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
Mazy.v·2025-03-21 21:05

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
墨染辉·2025-03-21 21:33

域名如何绑定服务

一、理解域名与Java服务之
我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。
点我头像干啥·2025-03-21 20:24

Android studio之编译提示Could not find :umeng-asms-v1.2.1:.

1、问题Couldnotdeterminethedependenciesoftask':app:compileDebugJavaWithJavac'.>Couldnotresolvealltaskdependenciesforconfiguration':app:debugCompileClasspath'.>Couldnotfind:umeng-asms-v1.2.1:.Requiredby:p
码莎拉蒂 .·2025-03-21 19:48

【 ＜二＞ 丹方改良：Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring Boot 中的 RESTful API 设计：从上手到骨折

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开篇整活儿咱今儿个唠唠Spr
Foyo Designer·2025-03-21 19:16

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。
幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。
kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。
Mark White·2025-03-21 17:01

【轻松学C：编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用

在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。
秋知叶i·2025-03-21 17:30

设计模式之工厂模式的优缺点

工厂模式是一种创建对象的设计模式，它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点：优点-解耦对象的创建和使用：使得代码的依赖关系更加清晰，使用者不需要了解对象的具体创建过程，只需要关心如何使用对象，降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性：当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时，只需要在工厂类中进行修改，而不需要在所有使用该对象的地方进行修改，便于代码的维护和扩展。-便于代码复用：工厂类
C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
村北头的码农·2025-03-21 17:26

CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12
JY_0329·2025-03-21 17:55

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染，导致GPU/CPU过载，低端设备卡顿。
微网兔子·2025-03-21 17:24

通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash

一、为什么要用渐进式rehash？假设你家的旧柜子（哈希表）装满了，需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”？1️⃣先准备好新柜子（分配空间）•Redis会先申请一个更大的新哈希表（比如旧表两倍大），这时候系统里同时有「旧表」和
八股文领域大手子·2025-03-21 16:19

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。
kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无
水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具
裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。
ajie1117·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。
yuanpan·2025-03-21 15:15

k8s往secret里导入证书_Kubernetes K8S之存储Secret详解

K8S之存储Secret概述与类型说明，并详解经常使用Secret示例html主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G
weixin_39604598·2025-03-21 15:14

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

记20个忘10个之七：身体结构

记20个忘10个之七：身体结构附送几个单词：beautyn.美女lookern.靓女girln.女孩lassn.少女，年轻女子lassien.少女，小姑娘maidenn.少女，未婚女子maidn.女仆ladyn
nshkfhwr·2025-03-21 15:40

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征
109702008·2025-03-21 15:39

c语言数据结构之栈

C语言数据结构之单链表C语言数据结构之双向链表c语言数据结构之栈c语言数据结构之队列C语言数据结构之树1链表栈1.1数据结构在单链表的基础
Qurry.OS·2025-03-21 14:35

一键掌控海量文件！Shell的find命令终极指南 + 高阶组合技

想清理3个月前的日志却无从下手要在10万张图片里找出某个版本突然发现服务器被临时文件塞爆…今天介绍的Linux三剑客之find命令，就是你的超级救星！
芯有所享·2025-03-21 14:02

数据结构之单链表（C语言）

数据结构之单链表（C语言）1链表的概念2节点创建函数与链表打印函数2.1节点创建函数2.2链表打印函数3单链表尾插法与头插法3.1尾插函数3.2头插函数4单链表尾删法与头删法4.1尾删函数4.2头删函数
渴望脱下狼皮的羊·2025-03-21 14:01

Scrum实施情况调查之案例分析

导读：社区Agile主题敏捷实施,企业级敏捷标签Scrum作者李剑，在InfoQ中文站上发表了一篇"Scrum在中国——企业实施情况调查实录"。这份调查实录，分别调查了五个实施SCRUM的公司，其中三家公司实施成功，二家公司失败。我建议所有准备或者正在实施SCRUM的人们都能来读一下。在此，我们会对这篇文章中的案例分类进行分析、诊断。并探讨什么是敏捷开发方法、什么是SCRUM、使用敏捷方法需要什么
zhijie435·2025-03-21 13:00

双指针之滑动窗口

滑动窗口是双指针的一种所谓滑动窗口，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果。给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数s，找出该数组中满足其和≥s的长度最小的连续子数组，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例：输入：s=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组暴力解法两层for循环嵌套，第一层for循
旧念25·2025-03-21 13:29

优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南

ApacheSpark运行在JVM之上，JVM的垃圾回收（GC）、内存管理以及堆外内存使用情况，会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此，合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤，以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法，可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率，进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时，要根据具体的工作负载和集群配置进行调整，并定期监控Spark应
weixin_30777913·2025-03-21 13:58
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