深度学习训练

微构科技《VigorData一站式企业大数据平台产品白皮书》

VigorData满足企业从数据采集、存储、计算、分析挖掘到可视化展示的一站式数据处理需求，并融合前沿AI科技机器深度学习自我进化，直至与企业自身状况深度契合，帮助企业借力大数据优势深化自身业务价值体系
皙姑娘·2025-02-22 07:00

深入解析 Hydra 库：灵活强大的 Python 配置管理框架

深入解析Hydra库：灵活强大的Python配置管理框架在机器学习、深度学习和复杂软件开发项目中，管理和维护大量的配置参数是一项具有挑战性的任务。
萧鼎·2025-02-22 07:59

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

本文将详细介绍如何使用YOLOv11训练你的第一个目标检测模型，并通过TorchServe在本地进行部署，实现模型的快速推理。
SYC_MORE·2025-02-22 07:57

SD模型微调之LoRA

热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习论文概念核心原理优点训练过程预训练模型加载选择微调的层LoRA优化的层Cross-Attention（跨注意力）层
好评笔记·2025-02-22 06:22

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（四）：计算机视觉（CV）

这些技术通过深度学习、生成对抗网络（GAN）、光流估计等方法，实现了高质量的视频生成和编辑。
爱研究的小牛·2025-02-22 06:50

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线
TU不秃头·2025-02-22 05:44

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人3.1百度搜索工具3.2绑定工具的聊天模型3.3定义图3.4添加工具节点3.5添加条件边3.6调用4参考附录1基本使用下图包含一个名为“Lucy”的节点，它执行聊天模型，然后返回结
皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。
AI领航者·2025-02-22 04:02

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。
电棍233·2025-02-22 02:10

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

在老师的建议下，他选择了TensorFlow，一个流行且强大的深度学习框架，希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
山海青风·2025-02-22 01:05

马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价

技术特点与性能计算能力：Grok3的训练使用了约10万块GPU卡，计算能力是上一代Grok2的10倍。这种大规模的计算资源投入使得Grok3在推理能力和逻辑一致性方面表现出色。多模态与实时数据处
魔王阿卡纳兹·2025-02-22 01:30

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例

以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例，我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库（如TensorFlow、Keras）和数据处理库（如numpy、pandas），同时会用到音频处理库librosa
go5463158465·2025-02-22 01:57

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构，结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。
wyg_031113·2025-02-22 01:26

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:25

AI 模型的优化与应用：大模型本体、蒸馏、量化 与 GGUF

引言近年来，大型语言模型（LLM）在人工智能领域取得了突破性的进展，但其计算需求高昂，训练和推理成本巨大。因此，如何优化大模型，使其在不同设备和应用场景下更高效地运行，成为了AI研究的重要课题。
CCSBRIDGE·2025-02-21 23:15

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型，基于深度学习技术，支持多种自然语言处理任务。
·2025-02-21 23:21

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练
CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR
生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一，其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而，由于焊接工艺的复杂性，在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷，如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量，还可能导致严重的安全事故。因此，如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下，而且受主
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置，极大地提升了检测的准确性和效率。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

2025年最新整理，RAID级别对比大全，建议收藏！

它像一支训练有素的“数据护卫队”，通过多硬盘协作，在速度、容量和安全性之间找到完美平衡⚡。本文将深入解析RAID的奥秘，从技
wljslmz·2025-02-21 20:25

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时
阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全； 什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程
ZhangJiQun&MXP·2025-02-21 19:45

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。
·2025-02-21 19:41

2024年国内人工智能大模型汇总

此外，文心一言还可以通过学习和训练，不断提高自己的
kiiy2·2025-02-21 18:02

ssd训练自己的数据集

基于SSD算法实现对自己数据集的训练与检测。
reset2021·2025-02-21 17:22

网络安全竞赛学习路线及建议

以下是我所整理的网络安全竞赛的学习内容，涵盖基础知识、进阶技能和实战训练。
星光网络安全社·2025-02-21 16:17

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

神经网络模型训练中的相关概念如下：Epoch（时期/回合）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

拆解微软CEO纳德拉战略蓝图：AI、量子计算、游戏革命如何改写未来规则！

一、AI战场：没有终局的战争云服务黄金时代AI训练需求暴涨，推理需求更呈指数级增长（1次用户请求触发N次AI调用）微软全球布局60+数据中心，建设“推理集
莫莫莫i·2025-02-21 16:09

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。
m0_73286250·2025-02-21 15:02

小型字符级语言模型的改进方向和策略

（2）训练优化设计：增加自动恢复训练进度的检查点管理；增加block_size校验、保存间隔控制等条件判断。
搏博·2025-02-21 15:31

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。
iiilloi·2025-02-21 15:01

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数
60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

深度学习探索-基础篇-正则化篇

文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2
神仙盼盼·2025-02-21 13:49

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

【深度学习】Unet的基础介绍

U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文为什么叫U-Net？U-Net的结构像字母“U”，所以得名。
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类
村北头的码农·2025-02-21 10:19

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。
测试者家园·2025-02-21 09:43

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

一、模型蒸馏1.1蒸馏简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。
NLP的小Y·2025-02-21 08:39

智能汽车安全实战：车联网威胁检测从入门到精通（含CAN总线/OTA/深度学习完整代码实现）

车联网安全威胁检测实战：从CAN总线到OTA的全链路攻防解析（附完整Python代码）一、车联网安全威胁现状与挑战随着智能网联汽车渗透率突破60%，车端ECU数量超过150个，车载通信接口增加至8种以上，攻击面呈现指数级增长趋势。2023年某知名车企曝出的OTA升级漏洞导致50万辆汽车面临远程控制风险，凸显车联网安全检测的紧迫性。二、车联网安全检测技术框架2.1威胁检测架构设计classVehic
Coderabo·2025-02-21 08:04

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。
被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

然而,传统的图像处理方法面临着诸多挑战,如庞大的数据量、复杂的特征提取、漫长的模型训练周期以及复杂的公式计算等。这些问题不仅限制了检测的效率,还对结果的准确性产生了负面影响。
资讯分享周·2025-02-21 08:02

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

在当今数字化时代，深度学习技术的快速发展为各行各业带来了革命性的变化。作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。
ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块，该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。
清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26
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