深度学习资料

从awesome xxx类型的GitHub项目的README.md文件中检索所有GitHub代码库链接，并将它们克隆到本地

脚本优化亮点：智能编码处理-新增URL解码功能，完美处理含中文等特殊字符的仓库名深度镜像支持-更新国内高校镜像源，提升克隆速度（新增清华、中科大镜像）智能重试机制-增加自动重试功能，网络波动时自动重试3
之群害马·2025-02-19 03:55

DeepSeek多软件协同效应，产生的王炸组合

DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi：一键生成高质量PPT，快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析，能深度思考的AI助手步骤：将PPT内容描述给
Chhjnavy·2025-02-19 02:20

13-二叉树最小深度-深度优先（DFS）

一、定义什么是二叉树的最小深度？二叉树的最小深度是指从根节点到最近的叶子节点的最短路径上的节点数。叶子节点是指没有子节点的节点。
最遥远的瞬间·2025-02-19 02:17

在ROS中使用奥比中光Orbbec Astra Pro深度相机（二）

在之前外面已经介绍过OrbbecAstraPro深度相机，同学们可以点击☞☞☞了解详情，接着再来介绍介绍。有兴趣的可以看一下ROSWiki上的介绍：OrbbecAstraPro介绍
奥比中光3D视觉开发者社区·2025-02-19 02:16

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读，帮助你了
Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

知识图谱智能应用系统：数据存储架构与流程解析

知识图谱通过将数据转化为结构化的知识网络，不仅能够高效地存储和管理海量信息，还能通过复杂的查询和推理，为用户提供深度的知识洞察。
梦落青云·2025-02-19 02:43

有了ChatGPT和deepseek，我们还需要刷力扣吗

1.AI的局限性深度发问与思考：虽然像ChatGPT这样的AI工具能生成代码，但这些代码生成并不代表你完全不需要理解基础算法。AI可以帮助你自动化一些任务，但它并不能完全替代对问题的深度理解和思考。
Ash Butterfield·2025-02-19 01:10

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

Git 深度解析 —— 从基础到进阶

目录1.Git基础概念1.1版本控制(VersionControl)1.2分布式版本控制(DistributedVersionControl)1.3核心概念1.4Git工作流程2.Git常用命令2.1初始化仓库2.2添加文件2.3提交修改2.4查看状态2.5查看历史记录2.6切换分支2.7创建分支2.8合并分支2.9克隆仓库2.10推送修改2.11拉取更新3.Git进阶技巧3.1Git撤销操作3.
Exhausted、·2025-02-19 01:34

CSDN宣布C知道产品接入DeepSeek R1满血版大模型，文心一言、星火认知模型

文章目录前言一、产品升级与模式革新二、技术整合与大模型应用三、深度思考模式的核心优势四、应用场景与用户受益五、未来发展与技术创新前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力
周杰伦_Jay·2025-02-19 00:29

DeepSeek大模型的发展的十问十答

DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于
科技互联人生·2025-02-19 00:25

免登录H5快手商城系统/抖音小店商城全开源运营版本

内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍最近因为直播需要然后在互站花500买了一套仿抖音的商城系统，感觉确实还可以，反正都买了所以就分享给有需要的人以下是互站那边的网站介绍可以了看一下
云深不知处㊣·2025-02-19 00:24

有趣幽默彩虹屁文案生成工具微信小程序源码

内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍有趣幽默彩虹屁文案生成工具小程序源码此文案小程序主要功能为分享各种有趣幽默的文案免服务器免域名，源码只提供彩虹屁，朋友圈
云深不知处㊣·2025-02-19 00:24

Windows线程同步—Critical_Section（临界区）深度解析与实战指南

C++Critical_Section深度解析与实战指南一、线程同步的必要性在多线程编程中，当多个线程访问共享资源时（如全局变量、文件、内存区域等），会出现竞态条件（RaceCondition）。
和舒貌·2025-02-19 00:24

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

 智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析   自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。
科技互联人生·2025-02-18 23:13

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

深度揭秘 DeepSeek：2025 最新版，带你从 0 基础到熟练运用

文章目录前言一、deepseek使用技巧大全下载二、使用步骤1.准备篇：快速上手DeepSeekAI平台2.基础对话篇：有效提问与魔法指令3.效率飞跃篇：文件处理与代码生成4.场景实战篇：解决真实世界问题5.高手进化篇：专业生产力工具6.自我学习能力提升7.编程教练篇：代码入门与面试准备8.创作进阶篇：小说创作与视频脚本总结前言这是一篇关于DeepSeekAI平台使用指南的文章，主要介绍了从注册到
小白教程·2025-02-18 23:40

Docker使用指南与Dockerfile文件详解：从入门到实战

Dockerfile文件详解：从入门到实战****引言****第一部分：Docker核心概念速览****1.Docker基础架构****2.Docker核心命令****第二部分：Dockerfile文件深度解析
_S_Q·2025-02-18 22:39

HarmonyOS Next模型轻量化的综合应用与未来展望

一、综合应用案例深度剖析（一）案例选择：智能驾驶场景智能驾驶是一个对模型性能、实时性和资源利用要求极高的复杂应用场景。在智能
·2025-02-18 22:36

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

2025考研趋势与工具推荐：科学备战上岸的终极攻略

2025考研深度解析：趋势洞察+高效工具指南，助你科学备战上岸从政策变化到工具实战，这份千字攻略解决99%考生的核心焦虑【热点引入：考研赛道进入“高难度模式”】2025年全国硕士研究生报名人数突破520
·2025-02-18 22:33

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

深入了解 AppScan 工具的使用：筑牢 Web 应用安全防线

一、探秘AppScan：功能与原理剖析AppScan的核心功能是模拟黑客的多样化攻击手段，对Web应用程序展开全方位、无死角的深度扫描，从而揪出隐藏其中的SQL注入、跨站脚本（XSS）、文
垚垚 Securify 前沿站·2025-02-18 22:01

《DeepSeek赋能工业互联网：解锁数据深度分析新姿势》

而数据，作为工业互联网的核心资产，其深度分析的质量直接影响着企业的决策准确性、生产效率与竞争力。
·2025-02-18 22:27

AWS Solutions Architect Associate 备考大纲

以下是Lynda.com的培训课程给出的学习大纲，我参考了一下别的学习资料，感觉靠谱，于是整理出来贴在这里。
apa45866·2025-02-18 20:45

Join字段类型超容易上手的好吧(Elasticsearch)

阅读本文需要一定的Elasticsearch基础哦，本文深度有，但是不深概述Elasticsearch中Join数据类型的字段相信大家也都用过，也就是口中常谈的父子文档。
籽麟网络·2025-02-18 20:11

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。
编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

DeepSeek模型实战：从理论到应用的深度探索

一、引言在人工智能快速发展的当下，大型语言模型已成为自然语言处理领域的核心力量。DeepSeek模型作为其中的佼佼者，凭借其先进的架构和强大的性能，吸引了众多开发者和研究人员的关注。本文将深入探讨DeepSeek模型的技术原理，并通过实际案例展示其在不同场景下的应用，为读者提供从理论到实践的全面指导。二、DeepSeek模型技术剖析（一）架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构
CodeJourney.·2025-02-18 19:06

深度求索（DeepSeek）：中国AGI领域的新锐探索者

2.2开发者友好设计三、应用场景展望3.1智能编程助手3.2企业级解决方案四、AGI之路的挑战与思考结语：中国AI的新范式讨论话题：引言：当AGI照进现实在ChatGPT掀起全球AI热潮的今天，一家名为深度求索
.猫的树·2025-02-18 19:04

字节跳动AI编程神器Trae深度解读与使用研究

一、引言在软件开发领域，编程工具的效率和智能化程度对开发者的工作成效有着深远影响。随着人工智能技术的飞速发展，AI编程工具应运而生，为开发者带来了全新的编程体验和更高的效率提升潜力。字节跳动于2025年1月19日正式发布的AI编程工具Trae，凭借其独特的功能设计和对中文开发者需求的深入理解，在开发者社区中引起了广泛关注。本研究将对Trae进行全面解读，并详细介绍其使用方法，旨在帮助开发者深入了解
LCG元·2025-02-18 19:04

CSDN C知道接入DeepSeek-R1满血版，赋能开发者高效智能编程与问题解决

CSDN宣布旗下C知道产品将接入深度求索（DeepSeek）人工智能大模型，通过植入“深度思考模式”，全面升级用户的AI搜索体验，重新定义智能编程场景。
CSDN资讯·2025-02-18 19:29

【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统？

以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析：一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草：DeepSeek基于自然语言处理（NLP）技术，可自动生成公文初稿，结合政务语境提取关键信息
深度求索者·2025-02-18 18:52

深度解析HTTP/HTTPS协议：从原理到实践

深入浅出HTTP/HTTPS协议：从原理到实践前言在当今互联网世界中，HTTP和HTTPS协议如同空气般存在于每个网页请求的背后。作为开发者或技术爱好者，理解这些基础协议至关重要。本文将用六大板块，配合原理示意图和实操案例，带你系统掌握HTTP/HTTPS的核心知识。目录网络协议基础：HTTP与HTTPS概述HTTP的工作原理与报文解析HTTPS的加密机制与SSL/TLSHTTP与HTTPS的对比
和舒貌·2025-02-18 18:43

Redis：深入理解阻塞列表弹出与消息发布订阅机制_brpop原理

因此收集整理了一份《2024年最新Linux运维全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
高级工程师2024·2025-02-18 18:38

深度揭秘：我们是如何设计一个每天同步万亿数据的神器 - SeaTunnel架构解密

"设计一个能支撑万亿级数据同步的系统挑战有多大？来告诉你一个从0到1的故事..."一个深夜的求助2021年的一个深夜，正准备关电脑休息，一个运维电话打了进来："救命！整个数据同步系统都崩溃了，3000多张表的同步全部积压，业务系统已经开始报警了..."电话那头是业务线技术负责人，声音中带着焦虑。这不是数据平台第一次接到类似求助，但这次的规模确实让人吃惊：数据规模：每天新增100TB+同步需求：30
·2025-02-18 18:20

智启新程：AIGC浪潮下的职场进化论

【智能生产力重构六大黄金赛道】一、创意智造领域1.超维设计革命设计师正从绘图者转型为AI策展人，Midjourney与StableDiffusion的深度
小momomo·2025-02-18 17:04

DeepSeek行业应用实践报告100+份汇总解读|附PDF下载

本报告聚焦于AI大模型中的佼佼者——DeepSeek，通过深度剖析其技术特性、应用场景、市场表现以及未来趋势，为读者呈现一个全面且深入的AI行业发展图景。
·2025-02-18 17:32

菜鸟的成长之路

菜鸟的成长之路基础能力数据结构与算法数据结构链表数组栈队列字典bitset树堆完全二叉树平衡二叉树二叉查找树B树红黑树lsm树图通用算法排序十种排序算法查找二分查找深度广度优先搜索分治贪心回朔动态规划网络协议
东风吹破了青花瓷·2025-02-18 16:23

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。
全栈开发圈·2025-02-18 15:44

装备效能评估方法TOPSIS法（优劣解距离法）深度解析：原理、实现与行业应用案例

一、方法概述1.1核心思想TOPSIS（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution）通过计算各方案与正理想解（最优解）和负理想解（最劣解）的相对接近度进行排序。其核心原理可以用三维空间形象表示：距离距离距离距离方案1正理想解负理想解方案21.2方法特点适用性：适用于多目标决策、多方案优选优势：直观的几何解释，可处理不同量纲指标局限：
燃灯工作室·2025-02-18 15:12

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。
方世恩·2025-02-18 15:41

Linux内存管理：深度解析与探索

你是否想过，在Linux系统中，当你打开一个程序、浏览网页或者处理文件时，这些数据都存放在哪里呢？答案就是内存。Linux内存管理就像是一个超级大管家，它负责管理着系统中所有数据的“家”。这个“家”的空间有限，却要容纳各种各样的数据，而且要保证每个数据都能被快速准确地找到和使用。它需要智慧地分配房间（内存空间），合理地安排住户（进程），还要及时清理不再需要的杂物（回收内存）。今天，我们就一起深入了
深度Linux·2025-02-18 14:09

ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案

OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
OCR_API·2025-02-18 14:38

DeepSeek与医院电子病历的深度融合路径：本地化和上云差异化分析

一、引言1.1研究背景与意义在医疗信息化快速发展的当下，电子病历系统已成为医院信息管理的核心构成。电子病历（EMR）系统，是指医务人员在医疗活动过程中，使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图标、图形、数据、影像等数字化信息，并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录，是病历的一种记录形式。它承载着患者从初诊到治疗结束的所有关键信息，涵盖症状描述、检查结果、诊断结论、治疗方案等内容。电子病历系统的重
Allen_LVyingbo·2025-02-18 14:36

在linux 中搭建deepseek 做微调，硬件配置要求说明

搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站：DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目，旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。
慧香一格·2025-02-18 14:04

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
Shenrn_·2025-02-18 14:34
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