深度学习试题第3页

介于YOLOv5的裂缝识别系统

系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。

程序员～小强·2025-03-23 06:49

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。

shuoac·2025-03-23 03:11

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

复习JVM

文件,读取内容b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题

LMQ6·2025-03-23 02:37

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

Vue相关面试题

以下是150道Vue相关面试题及详细答案：Vue基础1.Vue.js是什么？

努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则

嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。

weixin_贾·2025-03-22 20:59

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:15

前端面试

前端面试之道JS基础知识点及常考面试题原始（Primitive）类型面试题：原始类型有哪几种？null是对象嘛？

请叫我子鱼·2025-03-22 15:21

初级：数组与字符串面试题深度剖析

本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题，结合实际开发场景，帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题：如何对数组进行初始化和遍历？答案：数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。

佩奇的技术笔记·2025-03-22 14:42

Yolo系列之Yolo的基本理解

1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法

是十一月末·2025-03-22 13:58

java笔试题以及答案详解

一、单项选择题1．Java是从（）语言改进重新设计。A．AdaB．C++C．PasacalD．BASIC答案：B2．下列语句哪一个正确（）A．Java程序经编译后会产生machinecodeB．Java程序经编译后会产生bytecodeC．Java程序经编译后会产生DLLD．以上都不正确答案：B3．下列说法正确的选项有（）A．class中的constructor不可省略B．constructor必

weixin-80213251·2025-03-22 11:17

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题？

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

Java基础面试题学习

转换成自已的语言来回答，来源小林coding、沉默王二以及其它资源和自已改编。1、概念1、说一下Java的特点我认为Java有很多特点首先是平台无关性：Java可以实现一次编译到处运行，因为Java的编译器将源代码编译成字节码，使得该字节码可以在任意装有JVM的操作系统上运行。其次是面向对象的性质：Java是面向对象编程语言，这种OOP的特性使得代码易于维护和重用。主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

腾讯技术岗位笔试&面试题(一)

说在前面本篇文章是腾讯技术面试题目汇总第一篇。后续将持续推出互联网大厂，如阿里，腾讯，百度，美团，头条等技术面试题目，以及答案和分析。欢迎大家点赞关注转发。1.map插入方式有几种？

TechPioneer_lp·2025-03-22 10:31

java面试题,既然你说到了创建线程池，那么你知道创建线程池的方式有哪几种吗？

在Java中，创建线程池的方式有多种，其中比较常用的方式包括：FixedThreadPool（固定大小线程池）：通过Executors.newFixedThreadPool(intn)方法创建，线程池中的线程数量固定为n，适合处理任务量稳定的场景。CachedThreadPool（缓存线程池）：通过Executors.newCachedThreadPool()方法创建，线程池的线程数量不固定，根据

java程序员CC·2025-03-22 09:57

面试题：session和cookie的区别？客户端禁用cookie, session还能用吗？

session和cookie的区别区别一：存放位置不同cookie数据保存在客户端，session数据保存在服务端。区别二：session比cookie安全cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOKIE欺骗，考虑安全选session区别三：cookie对服务器造成的压力比session小session会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多，会比较占用你服务器的性能

来之前不会起名字·2025-03-22 07:04

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

力扣刷题|链表面试题 02.02. 返回倒数第 k 个节点

题目：实现一种算法，找出单向链表中倒数第k个节点。返回该节点的值。快慢指针思想，画图更容易理解/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*structListNode*next;*};*/intkthToLast(structListNode*head,intk){assert(head!=NULL);if(head==N

柯ran·2025-03-22 02:44

【系统架构设计师-2018年】案例分析-答案及详解

试题一（25分）阅读以下关于软件系统设计的叙述，在答题纸上回答问题1至问题3。

数据知道·2025-03-22 02:12

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

2025年渗透测试面试题总结-某四字大厂实习面试复盘一面二面三面（题目+回答）

网络安全领域各种资源，学习文档，以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具，欢迎关注。目录一面1.数组和链表各自的优势和原因2.操作系统层面解析和进程3.线程和进程通信方式及数据安全问题4.线程和多进程的选用场景及原因5.SQL注入绕WAF方式6.FUZZ绕WAF的payload长度通常是多少7.不查资料直接写IPv4正则regex8.Fastjson反序

独行soc·2025-03-21 23:54

java面试题,什么是动态代理？、动态代理和静态代理有什么区别？说一下反射机制？JDK Proxy 和 CGLib 有什么区别？动态代理的底层

什么是动态代理？动态代理是在程序运行期，动态的创建目标对象的代理对象，并对目标对象中的方法进行功能性增强的一种技术。在生成代理对象的过程中，目标对象不变，代理对象中的方法是目标对象方法的增强方法。可以理解为运行期间，对象中方法的动态拦截，在拦截方法的前后执行功能操作。动态代理的常见使用场景有：统计每个api的请求耗时；统一的日志输出；校验被调用的api是否已经登录和权限鉴定；SpringAOP。动

述雾学java·2025-03-21 23:54

2024年最全Python二级考试试题汇总（史上最全）

C‘1,2,3,4,5,’D1,2,3,4,5,正确答案：D以下程序的输出结果是：a=30b=1ifa>=10:a=20elifa>=20:a=30elifa>=30:b=aelse:b=0print(‘a={},b={}’.format(a,b))Aa=30,b=1Ba=30,b=30Ca=20,b=20Da=20,b=1正确答案：D以下程序的输出结果是：s=‘’try:foriinrange(

2401_84584831·2025-03-21 22:45

2024年Python最新Python二级考试试题汇总（史上最全）_计算机二级python真题

表达式1001==0x3e7的结果是：AfalseBFalseCtrueDTrue正确答案：B以下选项，不是Python保留字的选项是：AdelBpassCnotDstring正确答案：D表达式eval(‘500/10’)的结果是：A‘500/10’B500/10C50D50.0正确答案：D表达式type(eval(‘45’))的结果是：ABCNoneD正确答案：D表达式divmod(20,3)的

2301_82243979·2025-03-21 22:14

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开