深度学习细节

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

Ascend Extension for PyTorch是个what？

1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架，使昇腾NPU可以支持PyTorch框架，为PyTorch框架的使用者提供昇腾
·2025-02-25 03:53

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

44、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-6、自动优化，就是把原来的权重更新的部分用面向对象的方式再写一次

importnumpyasnpnp.random.seed(1)data=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])target=np.array([[0],[1],[0],[1]])#weights_0_1=np.random.rand(2,3)#weights_1_2=np.random.rand(3,1)weights_0_1=np.array([[0.1,0.2
小宇爱·2025-02-25 01:40

【AI-38】为什么开源的是预训练好的模型权重，而不是预训练模型呢？

开源预训练好的模型权重而不是整个预训练模型，主要有以下几方面原因：知识产权与商业考量保护核心技术与数据：模型开发者可能希望保护模型的某些核心技术细节、独特算法或私有数据，这些是模型的关键竞争力所在。
W Y·2025-02-25 01:38

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

二、关键技术深度学习：CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据：大规模数据集（如LFW、MegaFace）提升模型泛化能力。硬件加速：GPU、TPU等加速计算，提升实
mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek
m0_74825634·2025-02-25 01:37

深度学习笔记——常见的Transformer位置编码

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码（sin/cos）、基于频率的二维位置编码（2DFrequencyEmbeddings）、旋转式位置编码（RoPE）文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码（SinusoidalPositionalEncoding）基于频率的
好评笔记·2025-02-25 01:05

深度学习面试八股文——决战金三银四

本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点，内容通俗易懂，入门、实习和校招轻松搞定。
Good Note·2025-02-25 00:02

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,
智算学术·2025-02-25 00:31

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，神经网络模型变得越来越庞大和复杂
AI天才研究院·2025-02-25 00:00

控制语句和数组

##跳转控制语句——break-介绍-break语句用于终止某个语块的执行一般使用在switch或者循环（forwhiledo-while）中-基本语法{……break；……}-注意事项和细节说明-1break
清梚不喝粥·2025-02-24 23:26

Topaz Photo AI 人工智能图像处理 降噪

核心功能在于其智能降噪与细节增强能力，能够自动识别并去除照片中的噪点，同时保留并增强图像的细节和纹理，使照片更加清晰、细腻。
甜于酸·2025-02-24 23:54

ATB概念之：算子tiling

1什么是算子tiling在计算机科学和深度学习领域，算子tiling（有时也被称作操作符tiling或者循环tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。
·2025-02-24 23:48

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

1.AI知识库的智能化：趋势预计到2025年，AI知识库工具将更加智能化，通过深度学习和自然语言处理技术，实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图，提供更准确和相关的信息。
·2025-02-24 23:17

网络安全概述

AT&T、Verzion，等等中国：电信，移动，联通，等等ISP：向不通网络用户提供基本网络服务企业，单位，区域性网络无线，移动网络家用网络通讯协议（protocol）：规定通讯信息的发送与接收的一切细节例
MoonSun611·2025-02-24 22:50

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

hi3516cv610的isp调试专业名词

DRC（DynamicRangeCompression，动态范围压缩）是一种图像处理技术，主要用于增强图像的细节，尤其是在高对比度场景下。
张海森-168820·2025-02-24 21:41

unity引擎中的渲染实现细节

在Unity引擎中，渲染实现细节涉及多个层面，包括但不限于材质处理、光照计算、阴影渲染、后处理效果等。
你一身傲骨怎能输·2025-02-24 21:08

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/
reset2021·2025-02-24 19:29

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**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]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch
OreoCC·2025-02-24 18:50

如何构建高可用、高转化的AI外呼系统

本文将从开发者视角，结合技术实现细节，解析如何系统性提升AI外呼效能。一、通信线路的动态调度与优化技术挑战：传统线路采购仅关注带宽和成本，但AI外呼需应对突发流量、区域运营商差异等问题。
MARS_AI_·2025-02-24 17:44

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

OpenCV的最新版本包含了500多个算子，这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用，OpenCV将这些算子分为多个模块，每个模块承担特定的功能。
de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南

ResNet50案例：从7.8GB降至4.2GB）1.5-3倍训练速度提升（BERT-Large案例：从8h缩短至5h）突破大模型训练显存瓶颈（GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB）1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术
燃灯工作室·2025-02-24 15:33

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。
UnknownBody·2025-02-24 15:31

逻辑运算符||或、数组输入汉字、读取汉字、三元运算符？：

:)细节讲解：1、逻辑运算符或||：例如if(i=50){printf("输入的值无效")}意思就是当变量i的值小于等于零和变量i*2的值大于等于50两个条件只要有一个符合的话，就执行printf函数；
受命于天既寿永昌·2025-02-24 15:00

AI：重塑未来的深度探索与实践

一、AI核心技术：深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力，这主要得益于深
2501_90713682·2025-02-24 15:59

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过，当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单，但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，你很快就会知道这些层的作用。我们
yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。
yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习-2：tensorflow 入门以及简单的线性拟合

摘要：介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句：importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量。tensor是tensorflow的基本核心数据单元，tensor可以
wangs0622·2025-02-24 14:24

java 面向对象编程 (OOP)之 封装的概念

它指的是将数据(属性/字段)和操作数据的方法(行为)绑定在一起，形成一个独立的单元（类），并对外部隐藏对象的内部实现细节，只暴露必要的接口。
冰糖心书房·2025-02-24 14:20

Transformer大模型实战 教师 学生架构

Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展
AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

C/C++ | 每日一练 (2)

封装封装指的是将对象的行为和属性结合成为一个类，并隐藏对象的内部实现细节，仅通过对象的接
张胤尘·2025-02-24 14:49

每日一题之（super） 学习java

以下是关于super关键字的一些关键细节：1.引用父类的实例变量当子类和父类有相同名称的实例变量时，可以使用super来明确地引用父类中的变量。
座山雕~·2025-02-24 12:03

轮询算法：原理、实现与应用

通过Java语言的示例代码，我们将深入探讨轮询算法的实现细节，并分析其优缺点及改进方法。最后，本文将总结轮询算法在现代计算机系统中的重要性和未来发展方向。
程序猿小young·2025-02-24 11:00

AI环境初识

在搭建AI环境时，当前流行的技术涉及多个方面，包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。
网络飞鸥·2025-02-24 07:02

麻将开发那些事儿：从搭建到防护，聊聊背后的技术细节

我是一个在游戏开发圈子里摸爬滚打了十五年的老兵，市面上大多数棋牌类游戏基本都接触过。最近，有朋友提到海南、湖南、湖北的麻将市场，说这块儿需求挺旺，但做好其实挺难，不少新手开发者一开始就栽在了搭建和安全防护上。今天索性和大家分享一些我在这方面的经验。希望能帮到正打算做这块儿项目的朋友，当然，大家有问题也可以随时沟通交流，毕竟技术圈子就是靠分享和碰撞才能有进步。麻将开发的基础：从服务器到功能的稳定性先
264玫瑰资源库·2025-02-24 06:52

cocos creator 项目总结二（战斗帧同步解析）

这个原理看上去一句话很简单，但是其实内部涉及的细节却很多，影响到游戏的卡顿，同步是否完全同步等问题，接下来我一一列举我制作过程中遇到的问题和解决方案。
xzben·2025-02-24 06:20

如何使用 Postman 自动化 API 测试

有许多不同的方法可以测试您的API，您选择的任何方法或方法组合最终将取决于您当前的业务需求、可用资源和实施细节。在本文中，我们将探讨如何为将在CI/CD管道中运行
pxr007·2025-02-24 06:50

探索动态追踪的新边界——《DTrace与SystemTap实战》开源项目

DTrace与SystemTap实战》开源项目去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍在软件开发和系统监控的领域中，动态追踪是一个强大的工具，它让我们能够深入了解程序执行的细节
齐游菊Rosemary·2025-02-24 05:44

覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程，引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
AI服务老曹·2025-02-24 04:39

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。
Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB
算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

，我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要
算法与数据·2025-02-24 01:22

DeepSeek 与网络安全：AI 在网络安全领域的应用与挑战

与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案，而DeepSeek作为AI领域的新兴力量，也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型（LLM）加强网络安
一ge科研小菜菜·2025-02-24 01:49

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。最初，向量中的各个字段会被初始化为随机数，然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。
coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

【Hive】学习路线：架构、运维、Hsql实战、源码分析

性能调优四.Hive源码分析一.Hive基础学习1.基础知识hive简介架构说明【hive-design】hive架构详解：描述了hive架构，hive主要组件的作用、hsql在hive执行过程中的底层细节
roman_日积跬步-终至千里·2025-02-23 22:25

【5. C++ 数据抽象：理解与实践】

+中的数据抽象类与对象示例：简单的加法器类输出：数据抽象的好处访问控制与封装示例：封装与访问控制输出：设计策略总结前言数据抽象是面向对象编程中的一个重要概念，它指的是通过只暴露关键信息来隐藏数据的实现细节
涛ing·2025-02-23 21:55

Hutool - Http：基于 HttpUrlConnection 的 Http 客户端封装

Java标准库中的HttpUrlConnection提供了基本的HTTP请求功能，但使用起来较为繁琐，需要处理很多细节，如连接管理、请求头设置、响应处理等。
五行星辰·2025-02-23 21:22

目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

按任务类型分类介绍：图像分类CoCa：结合对比学习和生成学习，通过对比损失对齐图像和文本嵌入，并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色，且仅需极少的任务特定微调。PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
空空转念·2025-02-23 20:18
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