深度学习项目实战合集

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 后端程序员入职

产品经理初来乍到，需求讨论下巴惊掉，啥也没有爱驱为妙，喝杯咖啡只道夕阳最好~点击此处查看前情合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.
Foyo Designer·2025-02-28 18:20

55、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-16、使用LSTM解决RNN梯度消失和梯度爆炸的问题，重写莎士比亚风格文章。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-28 18:18

自然语言处理入门：从基础概念到实战项目

随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。
范范0825·2025-02-28 14:22

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
yyc_audio·2025-02-28 10:47

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。
eso1983·2025-02-28 09:08

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

fastapi 大型应用_FastApi项目实战 - 爱投票管理系统（一）

一、闲来无事，在工作之余自己研究了一下python的异步框架-fastapi，并写包括1、部门管理2、角色管理3、用户管理4、菜单管理5、登录日志6、操作日志7、添加反爬机制六个基础功能模块，演示链接：https://www.lovevote.cn，账号：admin，密码：admin由于我的电脑问题，下载的vue依赖包有几个发生了版本冲突，打包部署后偶尔会在点击菜单按钮时发生前端延时(这时表现为缓
赌徒梦·2025-02-28 01:05

阿里云服务器的作用

阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等
腾云服务器·2025-02-28 00:59

阿里云 人工智能与机器学习

以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
HaoHao_010·2025-02-28 00:25

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型
晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

【模块】AKConv卷积模块

论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。
清风AI·2025-02-27 21:03

消费者产品报告2025-在通用人工智能时代重新获得相关性报告300+份集萃解读|附PDF下载

本报告汇总洞察基于文末470份消费者行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同
·2025-02-27 21:22

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。
Jason_Orton·2025-02-27 19:44

智算中心的核心硬件是什么？

当前主流的AI加速计算芯片包括：1、GPU（图形处理器）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在深度学习领域大放异彩。GPU芯片
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

Go Web 项目实战：构建 RESTful API、命令行工具及应用部署

GoWeb项目实战：构建RESTfulAPI、命令行工具及应用部署Go语言因其简洁高效、并发支持强大等特点，已经成为了后端开发的热门选择之一。
一小路一·2025-02-27 18:02

AI之DeepSeek

DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。
james二次元·2025-02-27 18:01

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。
技术小甜甜·2025-02-27 17:27

内存不足引发C++程序闪退崩溃问题的分析与总结

目录1、内存不足一般出现在32位程序中2、内存不足时会导致malloc或new申请内存失败2.1、malloc申请内存失败，返回NULL2.2、new申请内存失败，抛出异常3、内存不足项目实战案例中相关细节与要点说明
dvlinker·2025-02-27 17:53

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
人肉推土机·2025-02-27 15:08

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法，随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播，表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数，反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

53、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-14、使用自己的架构搭建一个通过学习模仿莎士比亚风格的2000次的文章。并且在关键层配有详细解释。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 15:05

华为OD机试真题：异常的打卡记录（E卷、C++）

华为OD机试（E卷+D卷+C卷）最新题库【超值优惠】Java/Python/C++合集题目描述考勤记录是分析和考核职工工作时间利用情况的原始依据，也是计算职工工资的原始依据，为了正确地计算职工工资和监督工资基金使用情况
什码情况·2025-02-27 14:04

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。
彬彬侠·2025-02-27 14:34

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术，广泛应用于金融、气象、医疗等
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

周一：FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持FP8操作实现灵活的GPU资源控制，实现计算与通信重叠周三：DeepGEMM，一个通用的GEMM广义矩阵乘法库，支持FP8精
Vip.Gong·2025-02-27 14:03

【含文档+PPT+源码】基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统

项目介绍本课程演示的是一款基于小程序开发的宠物寄养平台管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。
编程毕设·2025-02-27 14:57

【FL0091】基于SSM和微信小程序的社区二手物品交易小程序

‍博主介绍‍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战，以及程序定制化开发
猿毕设·2025-02-27 14:26

【脑洞小剧场】零帧起手创业小公司之 技术选型争论

点击此处查看脑洞小剧场合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12896948.html清晨的阳光透过窗帘的缝隙，顽强地洒在了全搞（全栈工程师）的脸上
Foyo Designer·2025-02-27 13:25

用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话

最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。
开心快乐幸福一家人·2025-02-27 13:54

模式识别课程设计：人脸识别 背景与问题引入之问题描述

随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟，人脸识别的精度和应用场景不断扩展。
XLYcmy·2025-02-27 10:32

计算机快录合集：CCF-B/C推荐，中科院1-4区，非OA，1-3个月可录！

本周投稿推荐SCI&EI•4区“水刊”，纯正刊（来稿即录）•CCF-B类，IEEE一区-Top（3天初审）EI•各领域沾边均可（2天录用）知网（CNKI）、谷歌学术•7天录用-检索（百发百中，包检索）SSCI•1区，2.0-3.0（1个月录用）计算机类：审稿友好•无预警1、IEEE-Trans-Top2024.10.1截稿•影响因子：7.5-8.0•期刊分区：JCR1区，中科院1区-Top•检索数
WangUnionpub·2025-02-27 10:32

深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存，由于模型的实时推理包含很多方面的因素，因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
ICUD·2025-02-27 09:01

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中，我们将介绍如何使用两大深度学习框架
gs80140·2025-02-27 08:21

2025年计算机毕业设计选题推荐、题目参考

目前专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导✌主要服务内容：选题定题、开题报告、任务书、程序开发、文档编写和辅导、文档降重、程序讲解、答辩辅导等，欢迎咨询~文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来
计算机Java毕业设计·2025-02-27 08:49

Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters

研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。
一只积极向上的小咸鱼·2025-02-27 07:37

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能，使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
小宇爱·2025-02-27 06:30

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

目录引言什么是深度学习？
Jason_Orton·2025-02-27 03:09
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