深度学习细节研讨第15页

面试基础---高并发高可用架构下读写分离与数据分片如何设计

本文将深入探讨这两种核心架构设计模式，结合ShardingSphere5.x源码解析，揭示高并发场景下的架构实现细节。一、读写分离架构设计与实现1.1

WeiLai1112·2025-03-08 18:44

大模型RAG入门到实战基础教程（非常详细），大模型RAG入门到精通，收藏这一篇就够了！

AI程序猿人·2025-03-08 18:56

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie

云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

【漏洞挖掘】——83、API接口安全问题刨析

文章前言在HW期间的目标信息收集阶段，我们时而会遇到WSDL(WebServicesDescriptionLanguage)的XML格式文件，其定义了Web服务的接口、操作、消息格式和协议细节，在WSDL

FLy_鹏程万里·2025-03-08 18:18

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战

鱼弦·2025-03-08 16:18

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递

肆——·2025-03-08 16:10

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库

彬彬侠·2025-03-08 15:28

【深度学习】服务器常见命令

1、虚拟环境的安装位置先进入虚拟环境whichpython2、升序查看文件内容ls-ltr3、查看服务器主机空间使用情况df-hdf-h.4、查看本地空间使用情况du-sh./*du-sh*|sort-nr5、查找并删除进程#查找psaux#删除kill-KILLpid6、查看服务器配置lscpuuname-alsb_release-acat/etc/*release7、文件和目录操作ls：列出目

红烧白开水。·2025-03-08 15:22

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep

入职啦·2025-03-08 11:44

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

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·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。

帅维维·2025-03-08 11:01

手把手教大家如何使用微信接入deepseek

以下是微信公众号接入DeepSeek的详细步骤和实现方法，包括技术细节、代码示例和注意事项，帮助你从零开始完成接入。

网络技术家园·2025-03-08 10:19

机器学习在地图制图学中的应用

Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习

地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据

excellent121·2025-03-08 10:36

深入探讨AI-Ops架构第一讲 - 运维的进化历程以及未来发展趋势

首先，让我们一起回顾运维的进化之路，然后再深入探讨AI-Ops架构的细节。

ViniJack·2025-03-08 09:35

2025年渗透测试面试题总结-腾某讯-技术安全实习生（题目+回答）

SQL注入过滤information的绕过方法三、Redis未授权访问漏洞四、渗透测试标准化流程mermaid五、CTF经典题型案例六、文件下载漏洞利用七、HTTP不出网的命令执行漏洞处理八、隧道通信技术细节

独行soc·2025-03-08 08:17

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。

accurater·2025-03-08 08:07

Vue打包后生成的文件及编程细节

在这篇文章中，我们将详细讨论Vue打包后生成的文件，以及与之相关的编程细节。1.打包工具：Webpack在Vue项目中，常用的打包工具是Webpack。

心之飞翼·2025-03-08 08:37

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。

accurater·2025-03-08 07:43

Python与数据可视化库Seaborn实战

Python与数据可视化库Seaborn实战一、引言二、技术概述Seaborn介绍核心特性和优势代码示例：简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。

威哥说编程·2025-03-08 05:15

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract

IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。

kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动

Tina0898·2025-03-08 02:21

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

领域驱动设计中的核心概念

重要性：明确领域可以帮助开发团队聚焦于业务的核心问题，避免被技术细节分散注意力。2.领域模型（DomainMo

能源革命·2025-03-08 00:25

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。

accurater·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。

yyc_audio·2025-03-07 23:42

JavaScript ES6 - 函数扩展

2.细节知识点:1.ES6参数变量是默认声明的,所以在函数体中不能用let/const再次声明,否则会报错。2.ES6默认值不是传值,而是每次都重新计

黑木令·2025-03-07 21:27

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

408计算机网络考研试题,2021考研408计算机网络专业基础综合试题特点分析

通过对2021考研的试题进行深入解析，发现计算机网络专业在今年的408考查突出体现了以下几个特点：一、选择题(一)特点：2021年计算机网络的选择题相对比较基础，主要考查对知识点细节的把握。

hkelll·2025-03-07 21:55

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

iOS安全和逆向系列教程第13篇：iOS动态分析基础

然而，静态分析也存在明显的局限性：我们无法观察应用的实际运行状态，难以分析加密算法的实现细节，也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术

自学不成才·2025-03-07 20:44

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

短波长优势：部分激光采用短波长（如蓝光），可检测更微小的表面细节，提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器

视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。

百态老人·2025-03-07 19:38

简单分析Mysql不同方式联表查询的效率问题

前言：在项目中看别人写的后台代码发现了多种连表查询的方式，所以来调查一下哪种连表查询方式效率较高，以及如何优化，因为初入门，所以可能有些知识不准确，理解大意即可，对细节感兴趣的请自行查找。

逆袭的小学生·2025-03-07 19:06

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境

AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。

萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。

萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型

浪九天·2025-03-07 19:27

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。

AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

代理IP在亚马逊跨境电商中的核心应用与操作指南

然而，许多卖家对代理IP的使用场景、技术原理及操作细节仍存在误区。小编将从实际应用出发，结合平台规则与行业案例，为大家系统解析代理IP的合理使用策略。

IPFLY全球代理·2025-03-07 17:17

Java中的插件系统

今天我们将深入探讨Java中的插件系统，带你了解其实现细节和设计哲学。什么是插件系统？插件系统是一种允许应用程序通过外部组件来扩展功能的机制。

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-07 17:12

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算

·2025-03-07 17:21

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