深度学习项目

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

AI Agent 指南：架构、构建与部署

从智能客服自动处理客户咨询，到智能投资顾问自主制定投资策略，AIAgent的应用场景不断拓展，深度融入生活与工作的诸多方面，成为推动智能化变革的关键力量。

大模型之路·2025-02-01 01:06

毕业设计项目深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!

bee_dc·2025-01-31 23:26

实现AVL树

它不仅能够提高搜索、插入和删除操作的效率，而且还能够确保树的深度始终保

我可能是个假开发·2025-01-31 23:55

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

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。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

【升级！解锁 27 种文件格式，处理效率狂飙】

解锁27种文件格式，处理效率狂飙前言新增与优化功能详解代码深度解析GUI界面构建与交互逻辑多线程处理与消息队列机制文件处理核心逻辑如图所示注意事项前言这一版本的升级力度堪称全面且深入，在文件格式支持上，

努力的小好·2025-01-31 20:26

2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察

一、引言：站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。从特斯拉FSDV12的端到端技术突破，到中国L3法规的破冰，从大模型重构感知架构，到城市NOA的"千城大战"，自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。作为某自动驾驶公司的算法工程师，我亲历了从传统模块化架构到数据驱动范式的技术跃迁。本文将以技术演进、行业洞察与个人实践为主线，剖析自动

xiaomu_347·2025-01-31 20:54

构建DDPM模型：实现手写数字生成

构建DDPM模型：实现手写数字生成作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.图像生成技术的演进图像生成技术近年来取得了飞速的发展，从早期的像素级操作到如今的深度生成模型，技术不断革新，生成的图像也越来越逼真

AI天才研究院·2025-01-31 19:16

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式，可以直接求解题1：爬楼梯问题三步问题。有个小孩正在上楼梯，楼梯有n阶台阶，小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。实现一种方法，计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大，你需要对结果模10000

zhang309841657·2025-01-31 17:34

新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析

现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。

v.15889726201·2025-01-31 17:34

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-01-31 17:31

手把手教你华为鸿蒙开发之第九节

华为鸿蒙开发：滚动视图Scroller与ForEach循环深度解析引言在移动应用开发中，滚动视图是展示大量内容的常用组件。华为鸿蒙操作系统提供了Scroller组件，允许开发者创建滚动视图。

·2025-01-31 17:27

Python GIL（全局解释器锁）机制对多线程性能影响的深度分析

在Python开发领域，GIL（GlobalInterpreterLock）一直是一个广受关注的技术话题。在3.13已经默认将GIL去除，在详细介绍3.13的更亲前，我们先要留了解GIL的技术本质、其对Python程序性能的影响。本文将主要基于CPython（用C语言实现的Python解释器，也是目前应用最广泛的Python解释器）展开讨论。GIL的技术定义GIL（GlobalInterprete

·2025-01-31 16:25

hibernate二级缓存

Hibernate二级缓存深度解析与技术实践核心原理与工作流程Hibernate二级缓存通过SessionFactory层建立全局数据缓冲区，采用分层存储机制实现数据库访问优化。

·2025-01-31 16:54

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

高效学习方法分享：提升学习效率与深度的实用技巧

学习是一个不断积累与优化的过程。无论你是学生、职场新人，还是希望提升自己的专业技能，掌握高效的学习方法都至关重要。在这篇文章中，我们将分享一些提升学习效率的策略，帮助你在有限的时间内获取更多的知识，且能记得更牢靠、理解得更透彻。一、理解学习的本质：主动学习VS被动学习在学习过程中，区分主动学习和被动学习至关重要。被动学习通常指的是通过听、看、读等方式接受信息，而主动学习则是指积极地进行思考、讨论、

威哥说编程·2025-01-31 14:41

【前端】Electron入门开发教程，从介绍Electron到基础引用以及部分深度使用，附带常见的十个报错问题的解决方案和代码优化。

Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS等Web技术创建跨平台桌面应用程序的框架。它结合了Chromium渲染引擎和Node.js运行时，允许开发者构建高质量的桌面应用。下面是一个简要的Electron开发教程，从基础到深入，并包括一些常见的报错问题及其解决方案。一、介绍ElectronElectron能够使用前端技术栈开发桌面应用，支持Windows、macOS和Linu

爱上大树的小猪·2025-01-31 14:10

DeepSeek-R1：多模态AGI的实践突破与场景革命

一、DeepSeek-R1的核心定位DeepSeek-R1是深度求索（DeepSeek）研发的多模态通用人工智能模型，旨在突破单一模态的局限性，实现文本、图像、语音、视频等跨模态信息的深度理解、推理与生成

热爱分享的博士僧·2025-01-31 14:09

低代码平台总数与深度解析

本文将全面盘点2023年至2024年国内外低代码平台，包括简道云、明道云、腾讯云低代码平台、ZohoCreator、微搭、华为云Astro、金蝶云·苍穹、用友YonBuilder、葡萄城活字格、氚云、宜搭、织信、爱速搭、宜搭、轻流、伙伴云、Zion、钉钉搭、数睿数据、奥哲云枢、网易数帆、北森iTalentX、JeecgBoot、ZohoCreator、腾讯微搭、氚云奥哲、APICloud柚子、搭搭

我就是全世界·2025-01-31 14:35

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下，人工智能领域中的大型语言模型（LLMs）正以

码事漫谈·2025-01-31 13:01

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

LeetCode刷题第九天（994. 腐烂的橘子）

文章目录题目描述广度深度优先解法JAVA代码算法复杂度题目描述在给定的网格中，每个单元格可以有以下三个值之一：值0代表空单元格；值1代表新鲜橘子；值2代表腐烂的橘子。

隰有扶苏丶·2025-01-31 12:20

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

利用ChatGPT阅读文献：指南与技巧

阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人，可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法

我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。

晨曦之光，优美芝麻·2025-01-31 10:05

【Java】已解决：`java.lang.NoClassDefFoundError`

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·2025-01-31 10:59

【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException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·2025-01-31 10:29

五类推理（逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理）的开源库（一）

在开发中，有一些开源库可以实现不同类型的推理，包括逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理等。

由数入道·2025-01-31 09:23

Docker 深度解析：从入门到精通

引言在当今的软件开发领域，容器化技术已经成为一种趋势。Docker作为容器化技术的代表，以其轻量级、可移植性和易用性，被广泛应用于各种场景。本文将从Docker的基本概念入手，详细介绍Docker的安装、基本操作、网络配置、数据存储、镜像管理以及一些高级应用。Docker简介Docker是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用及其依赖环境打包到一个可移植的容器中。Docker使用Linux容器

杰哥的编程世界·2025-01-31 09:22

今日头条公域流量引流新径：开源 AI 智能名片 2 + 1 链动模式 S2B2C 商城小程序融合之道

摘要：本文深度聚焦于今日头条平台庞大且持续增长的公域流量，全面探讨在平台严控流量外流背景下，如何行之有效地利用该平台进行私域流量引流，特别是将微信号作为私域承接载体的具体策略。

说私域·2025-01-31 09:50

深入探索数据库世界：SQLite、Redis、MySQL 与数据库设计范式

Redis、MySQL与数据库设计范式一、SQLite数据库全方位解析（一）创建与基本操作（二）数据存储与表结构设计（三）数据操作：增删改查（四）与C语言联合使用（五）防止SQL注入二、Redis数据库深度剖析

巴依老爷coder·2025-01-31 08:15

杨立昆退休？中国Deepseek超Llama 4触发Meta

杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖（TuringAward），这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3，它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是

极道Jdon·2025-01-31 08:13

书生浦语第五期

在人工智能领域，模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内

晴斋1216·2025-01-31 06:27

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

Alexquyun·2025-01-31 06:54

程序员必备：五款免费代码补全神器深度测评（Codeium、DeepSeek、Baidu Comate 等）

引言程序员的工作效率，往往与手头工具的好坏息息相关。对于每一个需要高效编码的开发者来说，代码补全工具已经成为日常工作中不可或缺的一部分。它不仅能减少重复劳动，还能帮助你快速完成复杂的代码逻辑。然而，当市场上出现了一大堆免费代码补全工具时，你是否也开始纠结该如何选择？最近，有不少小伙伴在吐槽曾经被誉为“代码联动神器”的Codeium变得不太稳定，导致很多开发者不得不转向其他工具，比如DeepSeek

程序员的开发手册·2025-01-31 04:09

分治法丨二叉树的前序遍历

分治法在二叉树遍历中是一种深度优先遍历（DFS），将问题拆解成子问题后，然后合并子问题。分解：拆解为规模更小的子问题，将问题拆解为足够小时，然后求解。合并：将每个子问题结果进行合并，然后完成整体问题。

一米阳光给的温暖·2025-01-31 04:08

校招154W！DeepSeek待遇和核心成员曝光！

其高薪职位如深度学习研究员，年薪最高可达税前154万元。同时，该公司也注重给予其他职位合理薪酬，如客户端研发工程师年薪30万，实习生日薪500元，并提供转正机会及房补。

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析[Multi-Agent 框架详解]

从众中取优：开源Agent市场深度调研，近20款主流开源Agent框架的技术亮点与适用场景深度剖析1.背景代理（Agent）指能自主感知环境并采取行动实现目标的智能体，即AI作为一个人或一个组织的代表，

汀、人工智能·2025-01-31 02:55

Day28（补）-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求？

一、**技术本质：深度≠理解**二、**传播机制：热搜如何制造幻觉**三、**伦理考量：为何必须"撇清"**关键结论AI会不会考虑自己的需求？

一个一定要撑住的学习者·2025-01-31 01:49

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。

alankuo·2025-01-31 01:43

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

理解隐喻与象征：人类语言的独特魅力隐喻和象征作为常见的修辞手法，为语言表达增添了生动性与深度。隐喻

程序猿阿伟·2025-01-31 00:40

pytorch深度Q网络

DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31

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