深度学习训练第5页

使用云计算开发AI项目，有哪些最佳实践？

使用云计算开发AI项目，可以让企业和开发者更高效地利用算力、存储和AI训练环境，避免高昂的硬件成本和运维压力。但如何高效、经济地利用云计算，打造一个稳定、安全、可扩展的AI项目呢？

云上的阿七·2025-02-12 22:01

毕设项目基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)

文章目录0前言1项目运行效果2技术介绍2.1技术概括2.2目前表情识别实现技术3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

nange12330a·2025-02-12 21:55

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态

prince_zxill·2025-02-12 20:12

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行计算机视觉的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

上海站 | 2025 Seeed x LeRobot 具身智能黑客松报名开启！

SeeedxLeRobot具身智能黑客松现邀请所有对在机器人领域训练模仿学习策略，并实时进行推理部署感兴趣的人，共同创造具有影响力的创新解决方案。

·2025-02-12 18:01

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。

KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI

packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi

旧约Alatus·2025-02-12 18:54

普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务

背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

·2025-02-12 17:52

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid_1·2025-02-12 17:50

AI基础 -- AI学习路径图

人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分：AI基础与数学准备1.绪论：人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解

sz66cm·2025-02-12 16:40

嵌入式AI革命：DeepSeek开源如何终结GPU霸权，开启单片机智能新时代？

相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言，被称作“核弹级别”的操作，是DeepSeek的完全开源。

老六哥_AI助理指南·2025-02-12 16:09

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

影响：这有助于模型更快地收敛，因为梯度不会因为负值而减小，从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论：这使得

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

【PyTorch】transpose() 和 permute() 函数：交换张量维度

它们在很多深度学习任务中非常有用，尤其是在处理张量维度和进行矩阵操作时。1.transpose函数transpose函数用来交换张量的两个维度。它接受两个参数，即需要交换的两个维度的索引。

彬彬侠·2025-02-12 15:38

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

传统的人工检查方法已经无法满足快速响应和高精度的需求，而基于深度学习的目标检测技术，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，成为了高效解决此类问题的理想选择。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

一个好玩的python库rembg，可以自行做成抠图工具，本文附上用法和模型

Python中的rembg库就是一个强大的工具，它基于深度学习技术，能够准确、快速地移除图像背景。本文详细介绍rembg库的安装、基本用法。

cocosgirl·2025-02-12 15:05

【ai】李沐动手深度学学v2 环境安装：anaconda3、pycharm、d2

cuda-toolkitcuda_12.5.0_windows_network.exe官方课程网站第二版资源下载release版本pycharm版本李沐【动手学深度学习v2PyTorch版】课程笔记CUDA

等风来不如迎风去·2025-02-12 15:05

使用rembg库提取图像前景（移除图像背景），并构建web应用

1、图像中的前景与背景在深度学习图像处理领域中，图像内容可以被定义为前景与背景两部分，其中感兴趣图形的被定义为前景，不感兴趣区域的背景。如在目标检测中，被框出来的目标则被定义为前景。

万里鹏程转瞬至·2025-02-12 15:04

亚马逊云科技Bedrock知识库自定义语义搜索配置教程

给知识库挂载额外的数据有助于模型生成更相关、基于上下文的准确响应，而无需重新训练AI模型。

佛州小李哥·2025-02-12 13:57

《清华大学deepseek入门到精通》下载

《清华大学deepseek入门到精通》下载清华大学推出的《DeepSeek：从入门到精通》是一本深度学习领域的指导手册，它旨在为学习者提供一个从基础到高级应用的全面学习路径。

Simulink学堂·2025-02-12 11:45

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象，正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。

程序员二飞·2025-02-12 11:15

DeepSeek-V3：模型与权重全面解析

DeepSeek-V3是一款开创性的混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）语言模型，以其创新的架构设计、高效的训练方法和卓越的性能，成为开源大语言模型领域的标杆。

步子哥·2025-02-12 11:13

AI大模型应用入门实战与进阶：28. AI大模型的实战项目：智能电网

例如，深度学习技术可以帮助预测电力需求，

AI天才研究院·2025-02-12 11:12

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

一文带大家了解DeepSeek不同版本 1.5B、7B、14B、32B、70B的含义以及应用场景

1.参数量的意义参数量：指模型中可训练的参数总数，包括权重和偏置等。单位：-1B=10亿参数-7B=70亿参数-70B=700亿参数2.不同版本的特点版本参数

测试开发Kevin·2025-02-12 10:10

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

环境）3.1onnx转engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理（c++环境）5.采用torch2trt进行推理（python环境）在pytorch框架下，可以很方便进行深度学习模型的搭建

机械心·2025-02-12 10:40

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

导读大模型作为目前最前沿的技术，是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法，希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

.safetensors 文件、.ckpt文件、.pth和.bin文件

safetensors文件1.1.背景和定义：1.2.特点：1.2.1.安全性：1.2.2.内存高效：1.3.应用场景：二..ckpt文件（CheckpointFile）2.1.背景和定义：2.2.特点：2.2.1.包含训练状态信息

李直气壮壮·2025-02-12 10:38

大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式

safetensors文件：-保存/加载.pth文件：-保存/加载.ckpt文件：-处理.bin文件：模型之间的互相转换pytorch-lightning和pytorchckpt和safetensors模型格式介绍在大型深度学习模型的上下文中

telllong·2025-02-12 10:38

【Python】科研代码学习：十七模型参数合并，safetensors / bin

save_pretrained还会新增的文件知识点：在保存模型参数时，大小发生了成倍的变化前言众所周知，LLM的模型参数一般保存在.safetensors或者.bin结尾的大文件但是通过一个RLHF的一个训练后

溢流眼泪·2025-02-12 10:08

DeepSeek 与网络安全：AI 驱动的智能防御

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）的快速发展，深度学习技术正渗透到多个领域，从医疗诊断到自动驾驶，再到金融风险控制，AI以其强大的计算能力和数据分析能力改变着传统行业

一ge科研小菜鸡·2025-02-12 10:37

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。

欣然～·2025-02-12 10:35

【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别

一、介绍动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。

·2025-02-12 09:10

蓝桥杯训练——奇怪的捐赠——题解

先上题目：地产大亨Q先生临终遗愿是：拿出100万元给X社区的居民抽奖，麻烦的是，他有个奇怪的要求：1.100万元必须被正好分成若干份（不能有剩余）。每份必须是7的若干次方元。比如：1元，7元，49元，343元，……2.相同金额的份数不能超过5份。3.在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙算一算，最多可以分为多少份？一、OK，说一下我一开始的解题思路（错误），利用枚举：1.先将7的若干

老狐Nick·2025-02-12 09:00

蓝桥杯训练奇怪的捐赠题解

题目：地产大亨Q先生临终遗愿是：拿出100万元给X社区的居民抽奖，麻烦的是，他有个奇怪的要求：1.100万元必须被正好分成若干份（不能有剩余）。每份必须是7的若干次方元。比如：1元，7元，49元，343元，……2.相同金额的份数不能超过5份。3.在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙算一算，最多可以分为多少份？思路：换个角度考虑，如果拿出1234567890元分给居民，每份必须是10

SkyeBCI·2025-02-12 09:56

百度千帆大模型实战：AI大模型开发的调用指南

1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代，大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石，正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台，凭

AGI大模型学习·2025-02-12 08:55

蓝桥杯训练——奇怪的捐赠

地产大亨Q先生临终的遗愿是：拿出100100万元给X社区的居民抽奖，以稍慰藉心中愧疚。麻烦的是，他有个很奇怪的要求：100100万元必须被正好分成若干份（不能剩余）。每份必须是77的若干次方元。比如：11元,77元，4949元，343343元，...相同金额的份数不能超过55份。在满足上述要求的情况下，分成的份数越多越好！请你帮忙计算一下，最多可以分为多少份？———————————————————

赛一罗·2025-02-12 08:55

四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例

0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中，做过一个文本翻译任务案例，多轮训练后，效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子，对于此类任务的处理会更为强大，下面将以基于Transformer

学不会lostfound·2025-02-12 08:53

计算机毕业设计——Spring Boot垃圾分类网站功能说明

技术专长：琛哥在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。

琛哥的程序·2025-02-12 07:47

基于PyTorch框架实现，展示如何使用ResNet50进行特征提取，并结合MMD用于领域适应，迁移学习在轴承故障诊断中的应用

文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明：、pytorch版本，ResNet50进行特征提取，mmd最

QQ_767172261·2025-02-12 07:15

策略泛化的无动作推理

端到端模仿学习为训练机器人策略提供一种有前途的方法。然而，泛化到新环境（例如未见过的场景、任务和目标实例）仍然是一项重大挑战。

硅谷秋水·2025-02-12 07:44

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

前言：informer代码是在transformer代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来1个时间点的数据一、位置编码1.pe不需要计算梯度，存放位置编码，形状为（max_len,d_model）2.若x的形状是（batch_

槑槑紫·2025-02-12 05:33

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