深度学习训练营

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可以看
AI Player·2025-01-30 21:17

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
AI天才研究院·2025-01-30 21:46

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-01-30 20:06

Python 调用常见大模型 API 全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-01-30 19:00

AI编译器之——为什么大模型需要Relax？

放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。
FF-Studio·2025-01-30 19:24

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
百态老人·2025-01-30 16:23

获取PPT中的MSO格式图片报错

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♢.＊·2025-01-30 13:59

知识图谱技术剖析

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♢.＊·2025-01-30 13:29

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架
小明技术分享·2025-01-30 12:56

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。
go5463158465·2025-01-30 11:47

代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水

代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements
Joanna-升·2025-01-30 10:44

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。
AI天才研究院·2025-01-30 10:12

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。
go5463158465·2025-01-30 10:39

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。
大禹智库·2025-01-30 07:13

代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、

题目链接：198.打家劫舍-力扣（LeetCode）思路：因为隔一家才能取，所以当前最大的价值要么是dp[i-2]+nums[i]或者是dp[i-1]classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums[0]dp[0
jinshengqile·2025-01-30 06:41

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍

动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式：dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：要给dp[0]与dp[1]来给定初始值，因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值，初始成任意值都可以，因为其值是由前面元素推导出来的遍历
taoyong001·2025-01-30 06:08

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-279.完全平方数

把目标值当作背包容量，每个平方数当作物品，题目变更为装满指定容量的背包，最小用几个物品会不会出现拼凑不出来的情况？不会，因为有数字1，对任意正整数百分百能拼凑出来因此此题目与上一道题就变得一模一样了classSolution{public:intnumSquares(intn){std::vectordp(n+1,INT_MAX);dp.at(0)=0;for(inti=1;i*i<=n;++i)
taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-139.单词拆分

类似于回溯算法中的拆分回文串题目是要求拆分字符串，问这些字符串是否出现在字典里。但这道题可以反着来考虑，从字典中的单词能不能组成所给定的字符串如果这样考虑，这个字符串就背包，容器字典中的单词就是一个一个物品问题就转化成这些物品能不能正好装满这个背包，而且这些物品可以使用多次因此这是一个完全背包类问题动规五部曲dp[j]数组含义：把题目给定的字符串能不能用字典字符串来添满。字符串长度为j时，能被字典
taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营52期

flag：岁末年初，万籁俱寂，孤帆起伏，肃杀清凉。不以物喜，不以已悲，投身算法，杀回青春日期天数链接2024-12-11第一天数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素数组理论基础，977.有序数组平方结果再排序2024-12-12第二天数组理论基础，59.螺旋矩阵II数组理论基础，209.长度最小的子数组2024-12-13第三天链表理论基础，203.移除链表元素链表理论基础，707.设计链
taoyong001·2025-01-30 04:56

代码随想录算法训练营第三十八天|Day38 动态规划

322.零钱兑换视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV14K411R7yvhttps://programmercarl.com/0322.%E9%9B%B6%E9%92%B1%E5%85%91%E6%8D%A2.html思路#definemin(a,b)((a)>(b)?(b):(a))intcoinChange(int*coins,intcoinsSize,
是糖不是唐·2025-01-30 04:53

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-01-30 03:18

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！
大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

代码随想录算法训练营day32：动态规划01

动态规划理论基础动态规划刷题大纲适用范围：某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。套路：dp数组，下标的含义——定义一维或者二维的状态转移数组递推公式：当前状态是怎么被上一个状态决定出来的dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组——来check算法是否正确509.斐波那契数力
树懒爱沙发·2025-01-30 03:45

代码随想录算法训练营day10

代码随想录算法训练营day10来到了栈与队列，经过昨天的总结感觉自己快忘干净了。。有种G的感觉来到这先搞一下吧什么是栈？
魏进·2025-01-30 02:14

代码随想录算法训练营Day32

78.子集力扣题目链接classSolution{List>res=newArrayListpath=newLinkedList>subsets(int[]nums){dfs(nums,0);returnres;}publicvoiddfs(int[]nums,intstart){res.add(newArrayList(path));for(inti=start;i
Nruonan·2025-01-30 02:09

机器学习Day01

人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径
酒脑猫·2025-01-30 02:06

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索
m0_74136676·2025-01-30 01:33

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3
zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录
Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
十小大·2025-01-29 16:47

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。
IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14

当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。
落痕的寒假·2025-01-29 14:00

详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm

在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。
yyytucj·2025-01-29 13:57

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

可解释性：走向透明与可信的人工智能

随着深度学习和机器学习技术的迅速发展，越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而，这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。
一位小说男主·2025-01-29 10:46

单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一，在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4，YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像，以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上，我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其距离。具体方法是，首先确定某个物体的实际尺寸，然后根据该物体在图像中的像素大小计算其距离。这个方法可以应用于各种
计算机C9硕士_算法工程师·2025-01-29 09:37

Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线

这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项
武朵欢Nerissa·2025-01-29 08:57

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

DeepSeek：突破传统的AI算法与下载排行分析

DeepSeek，作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎，以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
smart_ljh·2025-01-29 04:53

DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者

这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期（2023）公司成立于中国杭州，创始团队汇聚了来自
油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案

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·2025-01-28 20:45

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3
明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15
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