深度学习细节研讨

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
lynn-66·2025-03-15 23:08

2024 年真实世界密码学会议

会议前后还举办了许多同期活动，包括FHE.org会议、真实世界后量子密码学(RWPQC)研讨会和高可信加密软件(HACS)研讨会。
红云谈安全·2025-03-15 22:31

【商城实战(35)】UniApp插件集成：解锁原生功能的神秘面纱

无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:57

【商城实战(34)】突破常规！手把手教你在uniapp中进行组件库二次开发

无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:56

【商城实战(33)】解锁版本迭代与更新策略

无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:26

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。
白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？
白.夜·2025-03-15 21:25

【商城实战(22)】商城性能优化秘籍：从前端到后端的实战攻略

无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战
奔跑吧邓邓子·2025-03-15 21:23

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆
kaui52066·2025-03-15 18:34

flutter 跑马灯+渐变透明度背景

之前也是记录了很多小组件的实现，这次把所有代码都给放到这里吧这是效果：数据（后台数据，不过我这是没的，不要在意这些小细节，忽略吧）Http().post(url,pathParams:params,data
烟花下的孤独·2025-03-15 18:03

18、企业级服务-JMS

它为企业级应用中的异步通信提供了一种高效、灵活且可靠的方式，允许不同的系统组件之间通过发送和接收消息进行通信，而无需直接依赖彼此的实现细节。
跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:02

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处理张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。
shengchao0920·2025-03-15 17:27

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever：Ilya是OpenAI的联合创始人之一，也是深度学习领域的先驱。
AI天才研究院·2025-03-15 16:50

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
weixin_40826634·2025-03-15 15:41

长文本、知识库、微调对比

•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解：处理长篇阅读理解任务，如学术
司南锤·2025-03-15 13:56

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。
（initial）·2025-03-15 13:24

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的
程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法

该插件配备了多种结构控制选项，涵盖阳台、门窗、栏杆、楼顶水塔等附属建筑元素，丰富的参数设置允许用户精细调整每个细节，确保每栋建筑都独具特色。
沐风老师·2025-03-15 10:02

69.Harmonyos NEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景

HarmonyosNEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景效果预览一、电商应用最佳实践1.功能需求电商应用中的商品图片预览需求包括：支持商品多角度图片查看高清缩放查看商品细节商品参数标注和热点标记与商品信息面板的联动支持视频和图片混合展示
·2025-03-15 10:26

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。
奥德彪123·2025-03-15 10:30

NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？

如果是为了玩游戏或者是学深度学习，选显卡肯定是要选N卡，因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。
可靠的豆包蟹同志·2025-03-15 08:38

【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析

本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析，带你循序渐进地掌握这两种方式，并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页？分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量，分页能够
Yan.love·2025-03-15 08:36

英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100

快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版（吐血整理）等的花都谢了的华子最后给开了22k，武汉，应该是14a。
2301_78234743·2025-03-15 08:05

Jump Desktop for Mac v9.0.94 优秀的远程桌面连接工具 支持M、Intel芯片

应用介绍JumpDesktopforMac是一款Mac上非常强大和易用的远程桌面控制软件，支持RDP、VNC协议，无论速度、性能和流畅度上都非常不错，支持全屏、文本粘贴复制、快捷键发送等功能，在各种细节上要比微软的远程桌面优秀很多
Macdo_cn·2025-03-15 07:04

DAY01 二分查找 与 双指针

704.二分查找-力扣（LeetCode）需要注意两种边界情况下代码细节的处理，在【】区间下，右指针的最大值是有意义的，所以right=nums.size()-1，left&nums,inttarget
Useee·2025-03-15 07:02

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解，精准解析用户的需求；进化式深度学习
eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型）

文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。
Harry技术·2025-03-15 06:17

JAVA简单实现国密双向认证

请注意，实际开发中可能需要更多的错误处理和配置细节。首先，确保你已经添加了BouncyCastle作为安全提供者，
[email protected]·2025-03-15 04:32

大模型生成人物关系思维导图的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-03-15 03:21

69.Harmonyos NEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景

HarmonyosNEXT图片预览组件应用实践（二）：电商、内容与办公场景效果预览一、电商应用最佳实践1.功能需求电商应用中的商品图片预览需求包括：支持商品多角度图片查看高清缩放查看商品细节商品参数标注和热点标记与商品信息面板的联动支持视频和图片混合展示
·2025-03-15 02:15

64.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（二）

本文将继续介绍双指旋转手势和双击缩放手势的实现细节。1.旋转手势处理逻辑双指旋转手势的核心逻辑包括：R
·2025-03-15 02:43

65.Harmonyos NEXT 图片预览组件之手势处理实现（三）

本文将继续介绍双击缩放手势的实现细节，以及手势之间的协同工作机制。1.双击缩放手势定义TapGes
·2025-03-15 02:43

10个工具让你秒变数字艺术家，小白也能画出百万点赞神图

一、新手必看：3步出神图的核心心法1.咒语炼金术（Prompt魔法公式）#万能结构：画风+主体+细节+神级后缀"8kCG,(赛博朋克美少女:1.3),霓虹机械臂,雨夜东京街景,宫崎骏风格--ar16:9
ivwdcwso·2025-03-15 01:38

pytorch实现cifar10多分类总结

对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
L_pyu·2025-03-15 00:31

SpringBoot 自动装配

SpringBoot的自动装配通过条件注解和自动配置类，根据应用需求自动配置组件，简化配置过程，提高开发效率不需要手动配置许多繁琐的细节，而是通过自动装配来简化配置过程好处：简化配置，减少了出错的可能性
SilvertipSage·2025-03-15 00:27

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现

引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。
Evaporator Core·2025-03-14 23:53

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类

本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-14 23:50

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法
天一生水water·2025-03-14 23:50

微信支付-商家转账到零钱开发

上一篇介绍了微信支付-现金红包的开发，这一章聊聊商家转账到零钱的开发细节。我当时调研功能的时候，先调研的其实是这个产品。我们产品上的场景是：用户答题，答题正确，然后给发红包。
风轻扬777·2025-03-14 22:12

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接
羊小猪~~·2025-03-14 22:08

OA协同办公软件为守护企业数据安全出的这套方案

业务安全：小细节，大保障日常的业务
·2025-03-14 22:36

QT信号与槽：实现方法、技术细节、高级用法和底层机制

1.基本概念信号（signals）：当对象的状态发生变化或发生特定事件时，自动触发的通知。比如PushButton常见的信号是clicked()信号。槽：接收信号并执行逻辑的成员函数。可定义在类的任何部分（public、private、protected）连接：通过QObject::connect将信号与槽绑定。connect(sender,&Sender::signal,receiver,&Re
程序先锋·2025-03-14 21:28

谈为什么KLA和Camtech公司为什么可以做到，半导体那边，晶圆，键合可以做到不管哪款新产品进来。编程2小时，上线后准确率可以直接做到99.9%、

二是像AI深度学习网络冻结，或者自适应调参，都是一些AI技巧，他们用的比较好。三什么跨层特征解耦，实现的基础是他们对半导体理解比较深刻KLA和Ca
*Major*·2025-03-14 20:27

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理

数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习
Robin_Pi·2025-03-14 20:25

设计模式学习手册（四）（原型模式）

无需关心对象的构造细节，通过复制现有实例即可创建新对象。缺点：会涉及到编程中的一个经典问题：深浅拷贝Clon
勇敢一点♂·2025-03-14 20:18

PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法

在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
进取星辰·2025-03-14 19:47

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法
zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |

三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测
小酒馆燃着灯·2025-03-14 19:11
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