深度学习项目经验tips

【TVM 教程】PAPI 入门

ApacheTVM是一个深度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。
·2025-06-30 12:30

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频、音频）设计的深度学习模型。
weisian151·2025-06-30 11:30

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

DeepSeek：AI驱动的效率革命与实战案例解

一、技术革新：DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型，通过构建复
weixin_45788582·2025-06-30 10:52

AI 技术&AI开发框架

.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习
34号树洞·2025-06-30 08:41

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

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努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

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努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?

【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。

【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

软件测试面试前该准备些什么？

以下是需要重点关注的准备方向，分为技术能力、项目经验、面试技巧和软技能四个部分：一、技术能力准备基础理论软件测试基本概念：测试类型（功能、性能、安全、兼容性等）、测试阶段（单元测试、集成测试、系统测试等
AIZHINAN·2025-06-30 03:10

学习三维动画心得

一、3dsMax的深度学习与技术实践（一）高级建模与脚本优化在3dsMax的学习中，基础建模掌握后，我开始挑战高级建模技术。利用NURBS建模
2501_92205961·2025-06-30 03:39

信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系

近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
·2025-06-30 01:00

基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断

Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数
有Li·2025-06-30 01:59

深度学习使用Pytorch训练模型步骤

训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。
vvvdg·2025-06-30 01:29

深度学习中Embedding原理讲解

我们用最直白的方式来理解深度学习中Embedding（嵌入）的概念。
zhishidi·2025-06-30 00:57

Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略

Python助力自动驾驶：深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶，大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等，背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。
Echo_Wish·2025-06-29 22:11

TensorFlow：开启智能时代的引擎

想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。
科技林总·2025-06-29 22:39

22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年

2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。
小唯啊小唯·2025-06-29 21:28

【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。

【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？
努力毕业的小土博^_^·2025-06-29 19:17

庙算兵棋推演AI开发初探（支线-AI平台注意及tips）

总是停留在stage阶段一的问题输出回放数据，在显示中发现一动不动，发现stage字段一直是1部署阶段……解决方法：代码层面需要有type=333的行为告诉引擎部署完毕。pip卸载重装兵棋引擎这个我每次关机后都得重新来一遍，很讨厌（经过试验，此举会重新复制一个.engine_config到python包的目录）删除某文件确定发出了部署命令还没效果，看看你的用户根目录(root或者用户名)下有没有.
超自然祈祷·2025-06-29 16:24

浅谈卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。
cyc&阿灿·2025-06-29 16:53

【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-（CPU+GPU详细完整版）

【PyTorch】2024保姆级安装教程（CPU+GPU详细完整版）PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。
金枝玉叶9·2025-06-29 15:48

基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案

为了应对这一挑战，本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。
从零开始学习人工智能·2025-06-29 13:04

Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化

以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。
Deepoch·2025-06-29 13:32

分布式训练架构解析

一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域，模型与数据规模呈指数级增长趋势，传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求，分布式训练技术应运而生，其核心驱动力源于以下三大关键困境：1.1算力瓶颈与训练效率危机单
·2025-06-29 11:55

Python pdfminer.six库【PDF解析库】全面使用指南

DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习
老胖闲聊·2025-06-29 11:23

理解不同层的表示（layer representations）

在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。
科学禅道·2025-06-29 11:48

Python编程：使用 YOLO 目标检测

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年首次提出。
倔强老吕·2025-06-29 09:37

【机器学习&深度学习】前馈神经网络（单隐藏层）

目录一、什么是前馈神经网络？二、数学表达式是什么？三、为什么需要“非线性函数”？四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失（Loss）6.4反向传播（手动）6.5更新参数（梯度下降）6.6循环训练七、训练过程可视化（思维图）八、关键问题答疑Q1：为什么需要隐藏层？Q2：ReLU是干嘛的？Q3：学习率怎么选？九、总结学习建议在机器学习中
一叶千舟·2025-06-29 08:59

DAY 43 复习日

对于初学者，一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
yizhimie37·2025-06-29 07:49

在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置

加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理（适用于深度学习
东北豆子哥·2025-06-29 06:14

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。
struggle2025·2025-06-29 05:37

和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）

大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili
·2025-06-29 02:41

目标跟踪领域经典论文解析

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、PYTHON与SAP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。
♢.＊·2025-06-29 00:00

【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测

摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。
小米玄戒Andrew·2025-06-28 21:08

Densenet模型花卉图像分类

600多个深度学习项目资料，快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.
深度学习乐园·2025-06-28 21:02

基于AFM注意因子分解机的推荐算法

关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。
深度学习乐园·2025-06-28 21:32

深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发

深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程
AIGC应用创新大全·2025-06-28 18:17

鸿蒙开发：资讯项目实战之项目框架设计

前言本项目API>=13写了那么多的文章，总感觉缺少点什么，沉下心来细细一想，原来是没有把相关知识应用于实战，对于我们这些开发过项目，有过项目经验的人来说，项目开发小菜一点，但是对于刚接触鸿蒙的开发者而言
·2025-06-28 18:24

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

ResNet（Residual Network）

ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

P25：LSTM实现糖尿病探索与预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题
?Agony·2025-06-28 16:29

Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5）

目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建
cosine2025·2025-06-28 16:29

【机器学习&深度学习】反向传播机制

目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
·2025-06-28 14:47

人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级

一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
智驱力人工智能·2025-06-28 14:16

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法

在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。
Mr数据杨·2025-06-28 10:20

阅读笔记(2) 单层网络:回归

阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。
a2507283885·2025-06-28 09:41

【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？

以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
云博士的AI课堂·2025-06-28 03:36

Pytorch模型安卓部署

Pytorch是一种流行的深度学习框架，用于算法开发，而Android是一种广泛应用的操作系统，多应用于移动设备当中。
python&java·2025-06-28 01:24
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