深度学习细节

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

一、过拟合与欠拟合（一）过拟合  定义：过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好，几乎能完美地拟合训练数据中的每一个细节，但在测试数据或新数据上却表现很差，泛化能力极低。
喜-喜·2025-02-27 14:28

[4/11]C#性能优化-String 操作-每个细节都有示例代码

前言在C#开发中，性能优化是提升系统响应速度和资源利用率的关键环节。当然，同样是所有程序的关键环节。通过遵循下述建议，可以有效地减少不必要的对象创建，从而减轻GC的负担，提高应用程序的整体性能。记住，优化应该是有针对性的，只有在确定了性能瓶颈之后，才应该采取相应的措施。4.String操作4.1.使用StringBuilder做字符串连接String是不变类，使用+操作连接字符串将会导致创建一个新
橙-极纪元JJYCheng·2025-02-27 14:27

用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话

最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。
开心快乐幸福一家人·2025-02-27 13:54

redission的原理

实现细节1.锁的基本存储Rediss
深圳卢先生·2025-02-27 10:33

模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之问题描述

随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。
XLYcmy·2025-02-27 10:32

深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
ICUD·2025-02-27 09:01

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架
gs80140·2025-02-27 08:21

沉浸式购物新纪元：3D技术如何重塑电商转化率

一、商品3D展示全方位展示：3D技术可以实现商品的720°（或360°）立体化旋转缩放展示，让消费者从多角度、全方位地了解商品细节，增强购买欲望。
mirrornan·2025-02-27 07:08

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。
一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

【iOS】小蓝书学习（四）

通过委托与数据源协议进行对象间通信第24条：将类的实现代码分散到便于管理的数个分类之中第25条：总是为第三方类的分类名加前缀第26条：勿在分类中声明属性第27条：使用“class-continuation分类”隐藏实现细节第
键盘敲没电·2025-02-27 06:04

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
小宇爱·2025-02-27 06:30

mrmr学习笔记

mrmr是最大相关最小冗余pymrmr库最大化特征与标签的关系（信息增益也就是分类之后的商与分类之前的熵之差）最小化特征之间的重复特征（互信息，公式）（单纯地通过固定算法来判断信息的强度与冗余是有可能把一些细节上的特征给分数打低了
luojiaao·2025-02-27 05:57

Java 代理从 0 到彻底搞懂

经纪人会帮你筛选合适的活动，和合作方谈合同细节，安排你的行程，在你参加活动前后帮你处理各种杂事。这样一来，你就可以把精力都放在自己
狂飙程序员·2025-02-27 03:11

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

目录引言什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

html5代码大全文库,HTML5标签大全(最终整理版)

HTML5标签大全(最终整理版)一、文字备忘之标签HTML5中新增的标签定义文章定义页面内容旁边的内容定义声音内容定义图形定义一个控制按钮指树或表格状数据格式中的动态数据定义一个下拉列表定义一个元素的细节定义会话或人的交谈定义额外的交互内容或插件定义指定元素的标题定义一组媒体内容
cx不二·2025-02-27 03:36

C++八股（面试题、手撕题）自用版

关键字5.编译器基本原理6.预处理、编译、汇编、链接以及他们在操作系统上如何运作的7.数组和指针（二维）8.指针和引用9.new和malloc10.万能引用和右值引用11.解释中断，以及底层发生的操作细节
为了找工作开始抱佛脚·2025-02-27 01:18

设计模式-模版方法

解释在面向对象系统的分析与设计过程中经常会遇到这样一种情况：对于某一个业务逻辑（算法实现）在不同的对象中有不同的细节实现，但是逻辑（算法）的框架（或通用的应用算法）是相同的。
老菜鸟的每一天·2025-02-27 00:17

深度学习：从神经网络到智能应用

目录引言一.什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

HarmonyOS Next复杂界面布局——信息流与列表优化

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-27 00:12

基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤

基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）进行开发是一种常见且高效的方式。
pk_xz123456·2025-02-26 23:37

3D格式转换工具HOOPS Exchange在PMI处理中的关键作用与优势解析

PMI是指在CAD模型中所包含的用于明确制造和装配细节的各类注释与标记信息，涵盖了几何尺寸、公差、材料说明以及加工要求等关键要素。
工业3D_大熊·2025-02-26 23:04

创意分享 | 无人机挑战极限，表演杂技飞行？

您可能已经了解到苏黎世大学通过AI实现了无人机的杂技飞行，IEEESpectrum的这篇新闻将为您介绍更多的技术细节。这种无人机可以完成即使是对最优秀的飞行员来说都具有挑战性的表演。
阿木实验室·2025-02-26 22:00

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

使用pytorch进行深度学习的时候，往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

读论文：Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)

为了解决这些问题，我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案，将语言模型和几何深度学习技术结合起来。
LastWhisperw·2025-02-26 20:43

点云配准技术的演进与前沿探索：从传统算法到深度学习融合(1)

1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中，点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看，点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构，每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息，这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如，在对古建筑进行三维建模时，通过点云数据
点云SLAM·2025-02-26 19:07

手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对（附源码）

痛点目前，常用的人脸识别算法大多基于Python开发，因为Python对深度学习框架的支持较好，且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而，对于Java开发者来说，这种情况并不十分友好。
·2025-02-26 19:34

HarmonyOS Next典型布局案例：运营横幅（Banner）

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:02

HarmonyOS Next典型布局案例：多栏导航与内容展示

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:02

HarmonyOS Next中的自由窗口适配

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。
·2025-02-26 19:31

书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》

Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者：AbdelazizTestas出版：Apress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习
·2025-02-26 19:30

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

本报告深入探讨了FlashMLA的技术细节、性能指标、应用和未来影响，为研究人员、开发人员和人工智能爱好者提供了全面的了解。背景介绍多头
X.Cristiano·2025-02-26 19:34

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

DeepGEMM是Deepseek开源的一个高性能矩阵乘法优化库，专为深度学习场景设计。矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

k8s集群3主5从高可用架构（kubeadm方式安装k8s）

ntpdatetime.windows.com或部署NTP服务器网络规划：明确划分Service网段（默认10.96.0.0/12）和Pod网段（如Flannel使用10.244.0.0/16）节点初始化细节关闭
罗sir 99·2025-02-26 16:19

人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才

FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。
墨墨猪·2025-02-26 15:37

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。
小赖同学啊·2025-02-26 15:36

深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识

记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
肆——·2025-02-26 14:58

AI 在未来相机领域的应用前景如何？

随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。
程序员Android·2025-02-26 14:27

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。
Coderabo·2025-02-26 12:15

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow
一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

解锁健康密码，拥抱养生生活

步入2025年，让我们从日常细节入手，开启一场充满活力的健康养生之旅。饮食是养生的基石。一日三餐，合理搭配最为重要。多吃谷物杂粮，它们富含膳食纤维与多种营养，为身体注入源源不断的能量。
lanlande33·2025-02-26 11:41

vLLM专题（十四）-自动前缀缓存

注意有关vLLM如何实现APC的技术细节，请参阅此处。二、在vLLM中启用APC在vLLM引擎中设置enable_prefix_caching=True以启用APC。
AI专题精讲·2025-02-26 10:02

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。
调皮的芋头·2025-02-26 10:00

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

ApacheTVM是一个深度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。
HyperAI超神经·2025-02-26 09:57
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