深度学习这么调参训练

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。
鬼马行天·2025-02-10 19:44

“轻松上手！5分钟学会用京东云打造你自己的专属DeepSeek”

\#从第⼀步骤到第四步骤是完成DeepSeek本地部署和使⽤,可以满⾜中⼩企业环境的稳定使⽤,第五步骤为基于AnythingLLM和本地数据进⾏训练(基于本地数据搭建本地知识库):⼀：京东云GPU云主机环境准备
·2025-02-10 18:11

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。
小赖同学啊·2025-02-10 18:37

动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现

3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio
AI_Younger_Man·2025-02-10 17:36

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可
weixin_39862899·2025-02-10 17:27

【AI论文】LIMO：推理中少即是多

传统观点认为，复杂的推理任务需要大量的训练数据（超过10万例）。然而，我们证明，令人惊讶的是，仅需极少的示例就能有效激发复杂的数学推理能力。
东临碣石82·2025-02-10 16:55

力扣周赛：第419场周赛

第四题不会做，面试机试也不会考这么难的，第四题就不补了。力扣周赛：第419场周赛计算子数组的x-sumI第K大的完美二叉子树的大小统计能获胜的出招序列数计
布布要成为最强的人·2025-02-10 16:24

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

【资料分享】清华大学《DeepSeek：从入门到精通》官方指南：解锁AI时代的核心生产力工具

这份104页的指南不仅是一本工具手册，更是一部AI思维训练指南，涵盖从基础操作到高阶提示语设计
灵犀拾荒者·2025-02-10 16:22

【果树农药喷洒机器人】Part5：实例分割模型训练与试验分析

原创文，转载请注明出处文章目录一、试验环境二、模型训练三、试验结果与分析3.1模型结构优化的有效性分析3.2与其他实例分割模型的比较分析总结一、试验环境本章试验在Wind
嵌小超·2025-02-10 14:37

Protobuf 为什么这么快？解密它背后的高效编码机制与 C++ 实践

目录1.Protobuf的基本使用1.1定义`.proto`文件1.2生成C++代码2.Protobuf的二进制编码机制2.1Varint编码：更少的字节，更高的效率2.2字段编号与键：精准定位每个数据3.C++序列化与反序列化示例3.1序列化示例3.2反序列化示例4.性能对比与优化分析4.1数据大小对比4.2解析速度对比5.示意图说明5.1编码流程5.2字段编码示例总结参考在如今的数据密集型应用
TravisBytes·2025-02-10 14:06

语音识别(Speech Recognition) 原理与代码实例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM语音识别(SpeechRecognition)-原理与代码实例讲解语音识别作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了显著的进步，尤其是在深度学习技术的推动下
AI天才研究院·2025-02-10 14:34

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。
MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

[特殊字符]AI电销系统：解锁销售潜能，引爆业绩狂潮！

它运用深度学习算法，精准捕捉客户每一个细微的意图，让你的销售之旅如虎添翼。‌精准营销，直击客户痛点‌传统电销如同盲人摸象，
lxdh18899777856·2025-02-10 13:00

ProtoBuf 官方文档（二）- 语法指引（proto2）

翻译查阅外网资料过程中遇到的比较优秀的文章和资料，一是作为技术参考以便日后查阅，二是训练英文能力。
n大橘为重n·2025-02-10 13:27

《具身智能时代：机器人具身抓取技术的前沿探索与应用综述》

自2022年GPT等大模型的爆发以来，人工智能领域以语言模型为代表的预训练模型在多个领域掀起了创新浪潮。
笑傲江湖2023·2025-02-10 13:53

openssl源码编译输出库-guidance-傻瓜式教程

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:密码学实践强化训练–【目录】目标：下载openssl源码编译输出目标版本，例如使用AndroidNDK编译输出Android使用的
代码改变世界ctw·2025-02-10 13:53

deepseek和chatgpt能力对比

如果你是对比DeepSeek与OpenAI（如GPT-4）、Claude、Gemini之类的模型，以下是一些可能的优劣点：优点：中文优化较好：相比一些主要基于英文训练
分享是一种传递，一种快乐·2025-02-10 12:51

DeepSeek和ChatGPT的优劣或者区别（答案来DeepSeek和ChatGPT）

DeepSeek的答案DeepSeek与ChatGPT作为当前两大主流AI模型，在架构设计、性能表现、应用场景等方面存在显著差异，以下从多个维度进行对比分析：一、架构与训练效率架构设计DeepSeek：
笑傲江湖2023·2025-02-10 12:45

SOME/IP协议详解「1.0·概述」

SOME/IP协议详解「1.0·概述」点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」SOME/IP协议详解「1.0·概述」1什么是SOME/IP2SOME/IP的优势1什么是SOME/IP官方描述原文是这么写的
雪云飞星·2025-02-10 11:44

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。
AI天才研究院·2025-02-10 11:41

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4
羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。
西洲啊·2025-02-10 10:31

使用accumulate step节省显卡内存

使用前提：单卡，模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是，每次forward较小的batch，如batch=4，每4steps再更新一次参数，训练结果等效于batch
前程似锦蝈蝈·2025-02-10 09:57

汽车自动驾驶AI

决策系统：基于感知数据，AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如，利用
pps-key·2025-02-10 07:00

ai大模型学习和实践

1.3以下方法被用于处理序列数据的是1.4注意力机制是什么2、变革里程碑：transformer的崛起2.1Transformer模型和注意力机制的关系2.2Transformer模型和注意力机制在数据训练上有差异
编程ID·2025-02-10 07:26

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML
阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，因其高效和准确的特性，成为目标检测领域的主流选择。
A等天晴·2025-02-10 06:17

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模
小赖同学啊·2025-02-10 05:41

【深度学习】无Linux管理员权限，照样可以安装CUDA

以下演示内容使用CUDA版本为CUDA11.71、官网官网：CUDA官网下载地址这里会列出所有的CUDA版本，选择需要的版本即可。2、查看系统信息这里分享三个命令，可以查看Linux系统的配置信息，方便下一步下载合适的CUDA版本。可以根据这些命令输出的系统配置信息选择相应的CUDA版本。uname-alsb_release-acat/etc/*release我觉得第三个最好用，输出的信息比较全面
土豆炒马铃薯。·2025-02-10 05:40

什么是AI人工智能

我听说过“深度学习”这个词，这是一种在AI中非常重要的技术。它是不是就是让计算机自己从大量数据中学到模式和规律？
西洲啊·2025-02-10 03:57

基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习

DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺-对比增强超声数据集实验设置实验
Philo`·2025-02-10 03:56

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。
智算菩萨·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction
JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。
一只波加猹~·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，
Red Red·2025-02-10 03:53

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。
helpme流水·2025-02-10 03:52

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行
kely117·2025-02-10 02:48

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。
无人机技术圈·2025-02-10 01:41

AI学习专题（一）LLM技术路线

最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。
Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

然而，DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据，而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
AI天才研究院·2025-02-10 00:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误
Jurio.21·2025-02-10 00:31

景联文科技：专业数据采集标注公司 ，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。
景联文科技·2025-02-09 23:55

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2
tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

MoE揭秘

众所周不知，2025年春节爆火的DeepSeek用了MoE架构，本人才疏学浅，想从技术角度深入讲解MoE（混合专家系统）的各个方面，包括数据准备、训练、部署、调用时的专家调度、缓存机制等，同时扩展一些相关的技术细节和实际工程中的挑战与解决方案
9命怪猫·2025-02-09 23:21

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

我这么练习C++刀法

本文参考：http://blog.csdn.net/pongba/article/details/1930150看了刘未鹏老师的博客，学习C++：实践者的方法之后，还是有蛮多感触的。从毕业到现在1年多了，一直自己摸爬滚打的学习C++，中间做了2个项目，是用C++的，由于刚开始就接触的是C++，所以对C++也是有感情的。以前就听老师，前辈说，语言只是工具，就像武侠里面的刀枪棍棒，十八般武艺一样，真正
v_shopping·2025-02-09 22:47
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