深度学习调参技巧

10分钟极速入门DeepSeek：从注册到实战的全链路指南

无缝衔接的数字身份第二章交互革命：网页端与API的二元世界2.1网页端：所见即所得的AI画布2.2API调用：工业级AI流水线第三章对话艺术：Prompt工程极简教程3.1基础语法：让机器理解人类的三要素3.2进阶技巧
暴怒的代码·2025-03-08 21:35

HTML中元素和标签有什么区别？

标签与属性示例五：标签的使用场景示例六：标签与浏览器解析不同角度的功能使用思路角度一：选择器和CSS角度二：JavaScript操作角度三：语义化标签角度四：表单元素角度五：响应式设计实际工作中的使用技巧在
DTcode7·2025-03-08 21:05

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。
SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度
W Y·2025-03-08 19:59

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

Java系统数据迁移的性能优化与监控实战指南

本文将深入探讨Java系统中数据迁移的性能优化技巧，并提供详尽的代码示例和注释，帮助您构建一个既高效又可靠的迁移解决方案。一、迈向成功的数据迁移
墨夶·2025-03-08 19:39

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

Python的那些事第四十一篇：简化数据库交互的利器Django ORM

本文将深入探讨DjangoORM的原理、优势、使用方法以及一些高级技巧，
暮雨哀尘·2025-03-08 19:34

股神系列：葛卫东的期货交易中，如何利用杠杆效应实现高收益？他的风险控制策略是什么？

正文：引言：在投资界，葛卫东的名字如同一颗璀璨的星辰，以其卓越的期货交易技巧和对杠杆效应的精准运用而闻名。
云策量化·2025-03-08 19:26

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战
鱼弦·2025-03-08 16:18

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递
肆——·2025-03-08 16:10

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
彬彬侠·2025-03-08 15:28

Adobe全家桶的5个冷门小技巧

接下来，我将分享五个冷门的Adobe软件小技巧，帮助大家更高效地使用这些工具。1
reddingtons·2025-03-08 15:26

【深度学习】服务器常见命令

1、虚拟环境的安装位置先进入虚拟环境whichpython2、升序查看文件内容ls-ltr3、查看服务器主机空间使用情况df-hdf-h.4、查看本地空间使用情况du-sh./*du-sh*|sort-nr5、查找并删除进程#查找psaux#删除kill-KILLpid6、查看服务器配置lscpuuname-alsb_release-acat/etc/*release7、文件和目录操作ls：列出目
红烧白开水。·2025-03-08 15:22

js逆向——webpack扣法

但如果掌握了扣取webpack的一些技巧也是不难的。接下来，说一下我对扣取webpack代码的一些理解。1.1webpack组成一个最基本的webpack组成有两个部分:自执
sin_0119·2025-03-08 13:45

DeepSeek：如何通过自然语言生成HTML文件与原型图？

本文将详细介绍如何与DeepSeek高效交流，生成你想要的HTML文件或原型图，并分享一些实用技巧。1.DeepSeek的核心功能与优势DeepSeek是一款基于自然语言处理（NLP）
阿三0404·2025-03-08 13:14

DeepSeek这么火，一文教你本地部署DeepSeek!

一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构，将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性，又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制，Deep
入职啦·2025-03-08 11:44

【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-08 11:35

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。
大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵：通常表示RGB图片（宽*高*通道）。四维矩阵：通常表示一个RGB图片批量（批量大小*宽*高*通道）。五维矩阵：通常表示一个视频批量（批量大小*时间*宽*高*通道）。
帅维维·2025-03-08 11:01

深入JavaScript实战：解决常见问题与性能优化技巧

目录一、JavaScript关键点1.1核心特性1.2主要用途1.3ECMAScript标准二、JavaScript数据操作方法2.1JavaScript数组方法2.2JavaScript其他数据操作方法（1）对象操作（2）字符串操作（3）数字操作（4）Set和Map数据结构三、JavaScript如何防范XSS攻击？3.1编码与转义3.2校验输入3.3使用安全的库和框架3.4配置HTTP头3.5
moton2017·2025-03-08 10:15

机器学习在地图制图学中的应用

Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论，系统探讨了机器学习（尤其是深度学习
地图模型炼丹师·2025-03-08 10:12

机器学习大纲总结

一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据
excellent121·2025-03-08 10:36

仕考网：事业单位结构化面试技巧

一、结构化面试的基本形式结构化面试是一种标准化的面试方式，对面试实施、提问方式、时间和评分标准等环节有严格规定。这些因素在面试前需经过完整设计，不得随意更改。特点包括内容确定、程序严格、评分统一和形式灵活有序。通常由5至9名考官组成，考生通过随机抽签决定面试顺序，并按照固定流程回答3至4道题目，考官现场打分。二、结构化面试基本题型在评估各测评要素时，通常采用以下几种题型：自我认知与拟任职位匹配类、
shikaow·2025-03-08 09:21

【JAVA架构师成长之路】【Redis】第11集：Redis缓存-高并发与秒杀实战

性能优化技巧：缓存预热、限流策略、Lua脚本实现原子性。实际意义秒杀场景下瞬时流量极高（如电商大促、票务系统），传统数据库无法承受压力。
羽轩GM·2025-03-08 08:49

1月19日CSDN“IT人才需求”与IBM聊天实录

举办了主题为“2005年IT人才需求趋势”的专场聊天，来自IBM中国公司的嘉宾与CSDN的编辑和网友进行了直接的交流，现场气氛非常热列，聊天中，嘉宾一一解答了网友有关IBM人才需求，培训，个人职业发展规划，求职技巧等相关问题
一只肥兔·2025-03-08 08:08

Cinema4D高级建模技巧_2024-07-15_22-41-07.Tex

Cinema4D高级建模技巧Cinema4D基础回顾3D空间和坐标轴理解在Cinema4D中，3D空间是由三个相互垂直的坐标轴组成的，这与现实世界中的空间概念相似。
chenjj4003·2025-03-08 08:37

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。
accurater·2025-03-08 08:07

2025年二级建造师备考经验技巧分享

备考二级建造师，掌握有效的方法至关重要。下面从学习规划、科目复习要点以及练习巩固等方面分享经验。制定科学学习规划依据考试时间与自身日常安排，制定详细学习计划。例如，若距离考试还有三个月，可将第一个月用于全面学习各科基础知识点，每天保证2-3小时学习时间。第二个月进行知识点强化，梳理重点、难点，可利用周末时间进行章节总结。最后一个月集中刷题、模拟考试，熟悉考试节奏。同时，规划时要预留弹性时间，应对突
100分题库小栗子·2025-03-08 08:32

深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。
accurater·2025-03-08 07:43

简单分享下Python数据可视化

本文专为渴望提升数据可视化技能的你设计，通过15个实用技巧，带你从基础走向高级，探索数据背后的精彩故事。
小软件大世界·2025-03-08 06:09

深入探索 Linux 权限维持之 SSH 后门与公私钥技术

Linux权限维持之SSH后门与公私钥技术SSH后门：开启隐藏访问通道利用软链接创建SSH后门SSHServerRapper方法公私钥：实现免密登录与权限维持生成与部署公私钥隐藏公私钥操作痕迹其他相关技巧与注意事项
阿贾克斯的黎明·2025-03-08 06:52

【TVM 教程】使用元组输入（Tuple Inputs）进行计算和归约

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-03-08 06:21

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。
威哥说编程·2025-03-08 05:15

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2025-03-08 03:59

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
IE06·2025-03-08 02:23

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。
kakaZhui·2025-03-08 02:53

体育数据分析：竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式

计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法，可实现运动
Tina0898·2025-03-08 02:21

Reactor框架下的Flux和Mono转换技巧

在Reactor框架中，Flux和Mono是两种非常重要的响应式数据类型，它们分别用于处理多个数据流和单个数据流。在实际开发中，我们常常需要对这些数据流进行转换，以满足不同的业务需求。今天，我们就来深入探讨一下如何通过transform()方法来实现Flux和Mono的转换。Flux的transform()方法Flux的transform()方法可以将一个Flux转换为另一个Flux。它的方法签名
t0_54program·2025-03-08 02:18

PyTorch 深度学习快速入门教程

PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架，支持动态图计算，广泛用于学术研究和工业应用。
有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

DeepSeek模型参数优化策略详解

今天，我会用最通俗易懂的方式，结合实际案例，带大家深入了解DeepSeek模型的参数优化技巧。一
资深老五·2025-03-08 01:37

第0节 机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习
汉堡go·2025-03-08 01:34

Python数据可视化利器——Matplotlib绘图详解

本文将详细介绍Matplotlib的基础知识、常用的绘图函数、样式美化、子图绘制等内容，帮助读者快速掌握Matplotlib的使用技巧，轻松实现高质量的数据可视化。
编码实践·2025-03-08 01:29

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。
accurater·2025-03-08 00:49

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42
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