深度学习细节研讨

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

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

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

请说一下你对分布式和微服务的理解

透明性：用户无需关心系统的分布细节。容错性：部分节点故障时，系统仍能运行。优点：可扩展性：通过增加节点提升系统性能。高可用性：节点故障时，系统仍能提供服务。资源共享：节点可以共享计算和存储资源。
LiuYuHani·2025-03-07 15:56

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

Stable Diffusion绘画 | 文生图-高分辨率修复-放大算法使用推荐

UI后选择使用下载地址：https://civitai.com/models/116225/4x-ultrasharp想生成一眼惊艳的锐度的画面，选择R-ESRGAN4x+不想过于锐化，最大限度保留画面细节
肖遥Janic·2025-03-07 14:23

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

剖析内核态和用户态的内存分配方式

内核架构--进程&线程浅谈linux内核网络sk_buff之克隆与复制1.使用buddy系统管理ZONE我的这两篇文章buddy系统和slab分配器已经分析过buddy和slab的原理和源码，因此一些细节不再赘述
Linux加油站·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

用 Python Turtle 绘制一只可爱的小狗：用代码捕捉狗狗的萌态

从呆萌的小狗眼神到摇晃的尾巴，每一处细节都充满了温暖和快乐。今天，我们将用PythonTurtle模块，绘制一只可爱的小狗，捕捉它那份纯真与活力。
栗子风暴·2025-03-07 08:01

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

C语言中goto的使用及细节

文章目录前言一、goto的基本语法二、goto的使用场景三、使用细节和注意事项四、总结前言goto语句在C语言中是一个控制语句，它允许程序的执行流跳转到程序中的另一个地方（即标签）。
六七_Shmily·2025-03-07 06:04

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解（含步数及画风适配表）

以下为当前主流采样方法的性能对比及参数配置建议，结合显存占用、生成速度、适用场景等维度分类总结：一、采样方法对比表采样方法推荐步数显存占用生成速度适用画风/场景核心特点DPM++2MKarras20-30高较慢通用型（2D/3D、写实/动漫）细节最优
Liudef06·2025-03-07 04:20

域名备案不得不说的那些事

其实，备案失败往往是因为忽略了一些看似不起眼、实则致命的细节。域名备案的第一个大坑藏在域名实名认证环节。
·2025-03-07 03:52

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39

碰一碰发视频系统之写卡功能开发了，支持OEM

本文将深入探讨碰一碰发视频系统中写卡功能的技术开发细节。二、NFC写卡技术原理NFC技术基于射频识别（RFID）技术发展而来，工作频率为13.56M
余~~18538162800·2025-03-06 23:20

Grok 3能否打破大模型的魔咒？

以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。
TGITCIC·2025-03-06 22:16

深度学习_第二轮

损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
Humingway·2025-03-06 22:16

对深度学习中的基本概念—梯度的理解

“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。
Humingway·2025-03-06 22:15

SOLIDWORKS 到 STL 格式转换全攻略，在线云转换让你爽到爆

本指南将从技术原理与实操细节出发，详细介绍借助迪威模型网在线平
3D小将·2025-03-06 21:10

《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》

然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求，WebGL的架构瓶颈日益凸显。
Eqwaak00·2025-03-06 20:31

OpenGL 3D纹理

3D纹理的主要特性和用途：体积数据表示：用于表示完整的3D数据集，如医学扫描(CT、MRI)、气象数据等空间采样：允许在3D空间中的任意位置进行纹理采样层次细节：支持类似2D纹理的MipMap功能，但在三维空间
令狐掌门·2025-03-06 20:25

自动驾驶---Perception之大模型应用

随着深度学习技术的快速发展，大模型也逐渐在自动驾驶感知模块中得到了广泛应用。本篇博客主要介绍大模型在感知模块的应用。
智能汽车人·2025-03-06 18:14

性能测试方案设计思路总结

测试前，需要了解我们需要测试的业务功能（不深入细节）有哪些，比如“购买商品”、“寄送快递”。有没有必要测？需求来源哪里？，有没有数据支撑测试这个
程序员三藏·2025-03-06 18:14

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle）","毛虫（catterpillar）","蚯蚓（earthworms）","蜚蠊（earwig）","蚱蜢（grasshopper）","飞蛾（moth）","鼻涕虫（slug）","蜗牛
·2025-03-06 18:38
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