深度学习编辑器

benchmark和baseline的联系与区别

在深度学习算法中，benchmark（基准）和baseline（基线）是两个常用的概念，用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处，但它们在定义和使用上有一些区别。
Lntano__y·2025-03-10 19:41

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。
OreoCC·2025-03-10 18:05

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一：环境搭建二：数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

深度学习和机器学习的差异

深度学习（DeepLearning）作为机器
The god of big data·2025-03-10 16:28

Visual Studio Code 基本使用指南

VisualStudioCode（简称VSCode）是一款由微软开发的免费、开源、跨平台的代码编辑器，凭借其轻量级设计、丰富的插件生态和强大的功能，成为全球开发者的首选工具。
The god of big data·2025-03-10 16:57

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。
@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

Win11及CUDA 12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音

Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南：深度学习开发者的福音【下载地址】Win11及CUDA12.1环境下PyTorch安装及避坑指南本资源文件旨在为在Windows11操作系统及
郁云爽·2025-03-10 16:52

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战：在深度学习中，网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而，随着网络深度的增加，一些问题也随之出现，最突出的是梯度消失/爆炸问题。
肆——·2025-03-10 15:17

【2025】Cursor深度使用指南｜环境配置与常见问题解决方案

本文配套资料下载cursor永久免费完整资源包1.开发工具特性解析该编程工具整合了先进的智能辅助技术，采用与主流编辑器相似的界面布局。
herobrineAC12·2025-03-10 14:37

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

近年来，深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。
机器懒得学习·2025-03-10 11:24

虚拟机网络设置最佳实践

这里要跟下面虚拟机网络设置中的NAT设置中的网关IP一致）二、设置虚拟网络编辑器2.1虚拟网络编辑器①点击编辑==>虚拟网络编辑器==>点击更改
2401_85327573·2025-03-10 11:20

UE5 蓝图项目转换为 C++项目

步骤2：启用C++支持以下是转换项目的详细操作：关闭UnrealEditor：确保UE5编辑器已完全关闭，以便修改项目文件。生成VisualStudio项目文件：找到项目根目录下的.uproject文
子燕若水·2025-03-10 11:19

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

近年来，深度学习技术在模式识别和分类任务中取得了显著成效，为恶意软件检测领域带来了新的机遇。
机器懒得学习·2025-03-10 11:49

AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

首先，给出一个数组x，然后基于表达式y=3x2+2，加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
Wis4e·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。
杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器3.4创建少量示例提示词模板3.5应用测试3.6添加新示例4参考附录1基本组件1.1大模型fromlangchain_ollamaimportChatOllamaimportosos.e
皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。
Start_Present·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。
机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

Vue 技术博客：从零开始构建一个 Vue Markdown 编辑器

本人外号：神秘小峯山峯转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰哦）学习教程（传送门）Vue技术博客：从零开始构建一个VueMarkdown编辑器前言环境准备实现步骤1.引入组件与库2.模板设计3
王大师王文峰·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。
境心镜·2025-03-10 08:54

智能教育：DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现

DeepSeek通过深度学习算法，能够从课堂数据中
Evaporator Core·2025-03-10 07:52

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函
Wis4e·2025-03-10 07:49

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存
2401_84123077·2025-03-10 05:38

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

Vscode编辑器：解读文件结构、插件的导入导出、常用快捷键&配置技巧及其常见问题的解决方案

一、文件与文件夹结构1.文件结构文件名作用.babelrc配置Babel编译选项，指定代码转译规则。.editorconfig定义项目代码格式规范，如缩进风格和空格数量等。.eslintignore列出ESLint忽略的文件或文件夹。.eslintrc.js配置ESLint的规则和插件。.gitignore列出Git忽略的文件或文件夹。.postcssrc.js配置PostCSS插件和选项。ind
我是苏苏·2025-03-10 00:24

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集
2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础
gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。
AI天才研究院·2025-03-09 22:05

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数
带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术
AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
零 度°·2025-03-09 21:25

Python3 与 VSCode：深度对比分析

而VSCode作为一款轻量级且功能强大的代码编辑器，以其出色的性能和丰富的插件支持，受到了广大开发者的喜爱。本文将对Python3和VSCode进
lly202406·2025-03-09 19:14

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词
MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。
于飞SEO·2025-03-09 18:29

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。
清风AI·2025-03-09 18:59

文生图 图生视频 文生视频人工智能AI工具节选

1、MidjourneyAI图像和插画生成工具，官网地址：Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，演示地址：StabilityAI3
行思理·2025-03-09 17:22

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等
小艳加油·2025-03-09 17:52

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。
撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。
软件职业规划·2025-03-09 15:07

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。
鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(
flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智
鱼弦·2025-03-09 15:34

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作
CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。
Y1nhl·2025-03-09 12:45

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。
OpenSeek·2025-03-09 11:37
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