深度学习细节研讨第16页

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。

无人机技术圈·2025-02-10 01:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

Vue.js组件开发终极指南：从入门到实战

本文将通过2000字长文+30个代码示例+逐行注释，手把手带你掌握组件开发的每个细节。无论是新手还是进阶开发者，都能从中获得实用知识。

小哈CS·2025-02-10 01:07

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

MoE揭秘

，2025年春节爆火的DeepSeek用了MoE架构，本人才疏学浅，想从技术角度深入讲解MoE（混合专家系统）的各个方面，包括数据准备、训练、部署、调用时的专家调度、缓存机制等，同时扩展一些相关的技术细节和实际工程中的挑战与解决方案

9命怪猫·2025-02-09 23:21

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

目录关于torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于ignore_index类别概率（独热编码属于此类）代码示例结果和数学公式之间的关系代码展示结果关于报错提示0Dor1Dtargettensorexp

老肝犯·2025-02-09 22:49

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

async-http-client使用示例

文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节小结概要async-http-client是一个用于Java平台的高性能、非阻塞HTTP客户端库，它允许开发者以异步的方式发送HTTP请求并处理响应，从而提高应用程序的性能和响应性

光芒再现0394·2025-02-09 22:47

为什么要学习AI/机器学习

正在重塑各个行业投资持续增长应用场景不断扩大技术革新频繁市场需求人才缺口大薪资水平高职业发展空间广创业机会多技术延展性与多个领域结合持续创新空间大知识迁移性强解决实际问题能力强2.推荐学习路线基础知识Python编程机器学习基础深度学习

数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整

qq+593186283·2025-02-09 21:35

c++等待/睡眠函数

很多人在学习c++时会被一些小细节所困扰，比如这个：c++等待。我之前感觉没有等待函数的程序会很死板，输出的文字一段一段的。

Galaxy银河·2025-02-09 19:55

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

背景介绍随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer架构的成功应用，预训练语言模型如BERT、GPT等取得了

东方佑·2025-02-09 18:50

深度学习-数学基础-01

下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深

·2025-02-09 18:35

web3D交互展示是什么？应用场景有哪些？

用户可自由旋转、缩放及移动产品视角，从而深入了解产品的每一处细节与尺寸信息。

mirrornan·2025-02-09 17:40

zemax光学设计

我可以告诉你的是最好的方法就是去模仿，站在上帝的视角去看问题，你先去复现别人的设计，掌握软件操作，不要去想细节，软件能

光学设计培训·2025-02-09 17:39

【TCP/IP协议栈的详细概述】

2.四层模型2.1应用层（ApplicationLayer）功能：提供应用程序与网络之间的接口，处理特定的应用细节。常见协议：HTTP/HTTPS：用于网页浏览。FTP：文件传输。

Liana-Fany·2025-02-09 16:09

设计模式之模板方法模式

委派细节实现：通过抽象方法的方式，允许子类根据自己的需求来提供具体实现，增强了算法的灵活性。一、模板方法模式的结构模板方法模式的

小白不太白950·2025-02-09 15:59

第八届大数据与应用统计国际学术研讨会（ISBDAS 2025）

重要信息官网：www.is-bdas.org时间：2025年2月28-3月2日地点：中国·广州主办单位：广东省高等教育学会人工智能与高等教育研究分会协办单位：北京师范大学人工智能与未来网络研究院、人工智能与大数据科研基地简介第八届大数据与应用统计（ISBDAS2025）定于2025年2月28-3月2日在中国广州举行。旨在为从事“大数据”与“应用统计学”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供

禁默·2025-02-09 15:58

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是深度学习领域的一项重要技术，能够生成逼真的图像、音频和文本数据。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

深度学习的算法在人群计数（数人头）

基于深度学习的算法在人群计数（数人头）任务中表现较为出色，尤其是在处理复杂场景和大规模数据集时。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介项目简介：深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现一、项目背景与目标随着电子商务的快速发展，商品分类成为提高购物体验和效率的关键环节。

Q1744828575·2025-02-09 10:54

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用

多模态大模型：技术原理与实战多模态大模型在情绪识别领域的应用1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在图像、语音、文本等多个模态的语音识别、视觉识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

杭州大厂Java程序媛·2025-02-09 10:23

DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进的深度学习算法构建，拥有强大的自然语言处理能力和对复杂任务的处理能力。

xiecoding.cn·2025-02-09 10:21

深度学习论文阅读路线图

如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？”这就是深度学习论文的阅读路线图！这个路线图是根据下面几个规则构建的：从概要到细节从老的到最新的业

喜欢打酱油的老鸟·2025-02-09 09:49

AIGC参数设置

在计算机视觉与深度学习的学术研究中，生成文本通常用于论文写作、代码生成、研究思路探索、实验报告撰写等。

@BreCaspian·2025-02-09 08:09

【数据结构】_队列的结构与实现

队列的实现3.1队列实现的底层结构选择3.2结构体设计3.2.1仅为链表结点设计结构体3.2.2为链表再设计一个结构体3.3Queue.h3.4Queue.c3.5Test_Queue.c注：部分方法实现细节

_周游·2025-02-09 08:06

TensorFlow 与 PyTorch 的直观区别

背景TensorFlow与PyTorch都是比较流行的深度学习框架。tf由谷歌在2015年发布，而PyTorch则是FacecbookAI研究团队2016年在原来Torch的基础上发布的。

Cacciatore->·2025-02-09 06:54

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现

PyTorch深度学习实战（37）——CycleGAN详解与实现0.前言1.CycleGAN基本原理2.CycleGAN模型分析3.实现CycleGAN小结系列链接0.前言CycleGAN是一种用于图像转换的生成对抗网络

盼小辉丶·2025-02-09 06:50

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

TTS简介：开源的文本转语音利器TTS(Text-to-Speech)是由Coqui.ai开发的一个开源深度学习文本转语音工具包。

Nifc666·2025-02-09 04:34

DeepSeek：多模态AI的技术突破与产业实践

本文将以可验证的技术细节，解析这一AI系统的科学原理与真实应用。一、技术底座：多模

python算法(魔法师版)·2025-02-09 04:33

web项目创建oracle表,使用SpringBoot搭建Web项目

之前自己学习的时候看网上的教程总是感觉有点太大，我只是想最简单的搭建一个可以运行的项目，之后再去深究细节。

史愿·2025-02-09 04:30

一个RPC框架应该解决哪些问题？

解决方案:RPC框架通过封装网络通信的细节，将远程调用转化为本地调

叫我DPT·2025-02-09 03:59

[Gemini 内容] 关于 Shebang 的一些信息

（shebang或hash-bang）机制的细节。内容包括：延伸阅读起源Unix常见问题解答(FAQ)AndriesBrouwer的发现维基百科关键问题#!后是否必须有空格？#!后是否

·2025-02-09 02:42

Python-pip常见使用与离线安装包

本内容包括：pip命令行解释pip基础操作pip离线安装一、PIP的基础操作这里翻译第一层的pip指令，进一步的细节可以使用-h参数查看Usage:pip[options]Commands:installInstallpackages.downloadDownloadpackages.uninstallUninstallpackages.freezeOutputinstalledpackagesi

Mars7823·2025-02-09 02:20

深度学习（四）：深度生成模型DGM

深度系列主要为我在国科大研一期间，在《深度学习》课程中所学知识概述，根据PPT制作思维导图，及其课后补充知识-----------------------------------------------

想养一只哈士奇·2025-02-09 01:42

什么是FP8混合精度?

FP8混合精度是一种在深度学习训练中使用8位浮点数（FP8）格式的混合精度训练技术，旨在通过降低数据精度来提升计算效率、减少内存占用和降低训练成本，同时尽量保持模型的性能和准确性。

魔王阿卡纳兹·2025-02-09 01:11

Vue 3 30天精进之旅：Day 16 - 组合式API进阶

今天我们将深入探讨组合式API的进阶用法，包括reactive和ref的细节，以及生命周期钩子的应用。组合式API是Vue3的一个重要特性，它使得状态管理和逻辑复用变得更加灵活和高效。

码上飞扬·2025-02-08 22:22

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

深度学习之DCGAN算法深度解析

DCGAN（DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN（深度卷积生成对抗网络）是IanGoodfellow在2014年提出的GAN（生成对抗网络）的改进版本，由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional

贾斯汀玛尔斯·2025-02-08 20:08

撰写文献必用的评价指标之普通表格

深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计，其中可以包含各种模型，后面对应各种评价指标

小辉同志·2025-02-08 20:37

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

Redis 进阶必备技能

IO模型通信协议持久化主从同步SentinelRedis集群工作原理Redis为什么变慢了Redis安全Redis进阶必备技能Redis大家用的不少，但是我们大多数人可能都只是关注业务本身，对于底层的细节则经常忽略

魏小言·2025-02-08 18:54

python常用设计模式解析

需谨记一点：设计模式是高层次的方案，并不关注具体的实现细节，比如算法和数据结构。对于正在尝试解决的问题，何种算法和数据结构最优，则是由软件工程自己把握。

lmseo5hy·2025-02-08 16:08

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

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