深度学习训练第7页

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短

龙胥伯·2025-03-20 04:48

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习

Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。

yuanpan·2025-03-20 02:29

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。

·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

安装TensorFlowTensorFlow是一个基于数据流图的开源机器学习框架，提供了丰富的工具和库来构建和训练各种深度

UwoiGit·2025-03-19 22:25

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。

zhooooooou·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。

EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。

Evaporator Core·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

Dify知识库构建流程及示例

3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练

cqbelt·2025-03-19 14:54

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

MNIST数据集&手写数字识别

它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。

Zoro｜·2025-03-19 13:18

Codeforces Round 995 (Div. 3)

在这第iii天，如果Monocarp准备训练，那么他将完成aia_iai题，同样的，如果Stereocarp也在这天准备训练，那么他将完成bib_ibi题。

polarours·2025-03-19 13:17

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的

·2025-03-19 11:37

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心，系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径，重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

【Python】测试数据生成工具 --- Faker

Faker的应用不仅限于测试，它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提：已安装python、pip安装命令如下：pipinst

·2025-03-19 11:00

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。

·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。

Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码

gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

核心异同点并行策略Megatron-LM核心：以张量并行（TensorParallelism）和流水线并行（PipelineParallelism）为主，结合数据并行。张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。DeepSpeed核心：ZeRO优化技术（ZeroRedundancyOptimize

强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的

三谷秋水·2025-03-19 09:09

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

消融实验（Ablation Study）

其名称来源于医学领域的“消融术”（切除部分组织以研究功能），在计算机视觉、机器学习和深度学习中被广泛用于分析模型设计。为什么要做消融实验？

xwhking·2025-03-19 06:20

标签转换脚本 - VOC格式转COCO格式，即voc2coco，xml2json 附VOC及COCO标签格式详解

专栏目录：YOLO训练/写作脚本目录一览|涉及标签转换、数据扩充、热力图、感受野、精度曲线、数量统计等近百个脚本文件专栏地址：YOLO训练/写作脚本——丰富文章内容，增强实验信服力，助力发文！！！

Limiiiing·2025-03-19 04:57

标签转换脚本 - VOC格式转YOLO格式，即voc2yolo，xml2txt 附VOC及YOLO标签格式详解