深度学习（学习笔记）

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可以看
AI Player·2025-01-30 21:17

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
AI天才研究院·2025-01-30 21:46

SpringBoot：RabbitMQ-延迟队列

《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！
csdnlaoban·2025-01-30 21:13

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

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。
♢.＊·2025-01-30 20:06

Python 调用常见大模型 API 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、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。
♢.＊·2025-01-30 19:00

AI编译器之——为什么大模型需要Relax？

放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。
FF-Studio·2025-01-30 19:24

Vue 响应式渲染 - 模板语法

Vue渐进式JavaScript框架基于Vue2的学习笔记-Vue响应式渲染-模板语法目录模板语法渲染变量（状态）绑定事件简写事件修改属性样式修改绑定图片路径动态显示和隐藏总结模板语法渲染变量（状态）在页面中直接渲染变量
JSON_L·2025-01-30 19:51

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

OpenEuler学习笔记（十四）：在OpenEuler上搭建.NET运行环境

一、在OpenEuler上搭建.NET运行环境基于包管理器安装添加Microsoft软件源：运行命令sudorpm-Uvhhttps://packages.microsoft.com/config/centos/8/packages-microsoft-prod.rpm，将Microsoft软件源添加到系统中，以便后续能够从该源安装.NET相关的包。安装.NET运行时或SDK：若只需要运行.NET
向上的车轮·2025-01-30 16:24

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
百态老人·2025-01-30 16:23

22、JavaScript学习笔记——ES5严格模式

ES5严格模式当前使用的ES语法是基于ES3.0的方法加上ES5.0的新增方法。默认情况下，ES3.0和ES5.0冲突的部分，会沿用ES3.0的方法；而在ES5.0严格模式下，冲突部分会使用ES5.0的方法。1.“usestrict”不再兼容ES3.0的一些不规则语法。使用全新的ES5.0规范。1.1ES5.0严格模式的启动要选择使用严格模式，需要使用严格模式编译指示（pragma），即一个不赋值
lvh98·2025-01-30 14:42

spring mvc java 8 rest idea_springmvc学习笔记---面向移动端支持REST API

编程少了以往很大一坨配置项.另一方面移动互联网的到来,使得RESTAPI变得流行,甚至成为主流.因此我们来关注下springmvc对restapi的支持程度,以及需要做的工作评估.样例设计和准备:springmvc学习笔记系列的文章目录
射命丸咲·2025-01-30 14:37

Spring MVC学习笔记

文章目录SpringMVC什么是MVC设计模式？SpringMVC的核心组件SpringMVC的工作流程如何使用？SpringMVC注解SpringMVC数据绑定SpringMVC模型数据解析SpringMVC自定义数据转换器SpringMVCREST特点如何使用SpringMVC文件上传下载SpringMVC表单标签库常用的表单标签SpringMVC数据校验SpringMVCSpringMVC是
万般滋味皆生活·2025-01-30 13:34

获取PPT中的MSO格式图片报错

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。
♢.＊·2025-01-30 13:59

知识图谱技术剖析

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。
♢.＊·2025-01-30 13:29

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架
小明技术分享·2025-01-30 12:56

备赛蓝桥杯之第十五届职业院校组省赛第三题：产品360度展示

提示：本篇文章仅仅是作者自己目前在备赛蓝桥杯中，自己学习与刷题的学习笔记，写的不好，欢迎大家批评与建议由于个别题目代码量与题目量偏大，请大家自己去蓝桥杯官网【连接高校和企业-蓝桥云课】去寻找原题，在这里只提供部分原题代码本题目为
云端·目前学前端·2025-01-30 11:20

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。
go5463158465·2025-01-30 11:47

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。
AI天才研究院·2025-01-30 10:12

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。
go5463158465·2025-01-30 10:39

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

【学习笔记总结】华为云：应用上云后的安全规划及设计

一、背景和问题数字化时代，随着信息技术的飞速发展，企业和各类组织纷纷将自身的应用程序迁移至云端。云计算凭借其诸多优势，如成本效益、可扩展性、灵活性以及便捷的资源共享等，已然成为了现代业务运营的重要支撑。今年，我所在企业也将IT系统全面迁移上XX云，究其原因是为了在激烈的市场竞争中保持敏捷性和创新性，需要快速部署新的应用并实现高效的数据处理，云平台提供的丰富资源和便捷的服务模式使其能够迅速满足这些需
通信_楠木·2025-01-30 09:03

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。
大禹智库·2025-01-30 07:13

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-01-30 03:18

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！
大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

机器学习Day01

人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径
酒脑猫·2025-01-30 02:06

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索
m0_74136676·2025-01-30 01:33

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3
zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

MYSQL学习笔记(六)：聚合函数、sql语句执行原理简要分析

前言：学习和使用数据库可以说是程序员必须具备能力，这里将更新关于MYSQL的使用讲解，大概应该会更新30篇+，涵盖入门、进阶、高级(一些原理分析);这一篇是内容较少，主要讲解：聚合函数和简要介绍sql语句执行过程；虽然MYSQL命令很多，但是自己去多敲一点，到后面忘记了，查一下就可以回忆起来使用了；这一系列也是本人学习MYSQL做的笔记，也是为了方便后面忘记查询；参考资料：尚硅谷、黑马、csdn和
羊小猪~~·2025-01-29 22:15

Maui学习笔记-依赖注入简单使用

依赖注入（DI）是控制反转（IOC）模式的一种形式。DI的核心概念是类不会创建它们所依赖的对象，相反，DI框架集中解析对象并将其注入到依赖类中。通过DI可以轻松管理依赖项并实现松散耦合的体系结构。DI简单使用案例在这个案例中我们修改之前的模拟加载用户列表项目。首先我们创建一个DummyService的接口,然后实现该接口。创建构造函数注入该接口。publicpartialclassMyViewMo
Mr.L70517·2025-01-29 19:47

学习笔记（Maui 02 Sqlite）

Maui学习笔记（2）MVVM+IService架构下的数据服务（对应P3-P6）MVVM+IService架构下程序结构与功能Model：数据（Models文件夹）View：显示数据（Views文件夹
sleevefisher·2025-01-29 19:16

Maui学习笔记- SQLite简单使用案例02添加详情页

我们继续上一个案例，实现一个可以修改当前用户信息功能。当用户点击某个信息时，跳转到信息详情页，然后可以点击编辑按钮导航到编辑页面。创建项目我们首先在ViewModels目录下创建UserDetailViewModel。实现从详情信息页面导航到编辑页面。这里要使用一个字典来传输对象。publicpartialclassUserDetailViewModel:ObservableObject,IQue
Mr.L70517·2025-01-29 19:14

GAMES104：02引擎架构分层-学习笔记

文章目录一、游戏引擎分层架构0.游戏引擎分层简介1.资源层2.功能层3.核心层4.平台层5.工具层二、为什么分层架构总结一、游戏引擎分层架构0.游戏引擎分层简介用户层工具层（ToolLayer）：编辑器、工具界面功能层（FunctionLayer）：渲染Rendering、动画Animation、物理Physics、相机Camera和实现游戏性的脚本Script、状态机FSM、AI等功能模块资源层
我要吐泡泡了哦·2025-01-29 18:03

python一个函数调用另一个函数里面的值_Python学习笔记（10）-函数之函数定义、调用、参数、返回值、嵌套...

函数函数定义将实现某个独立功能的代码组合在一起，命一个名字，再需要使用这段代码时通过所命的名字来使用，就叫做函数使用函数的好处：1、将代码模块化（升级或修改某一个功能时只更新相应函数即可）2、方便代码重复使用（不需要多次重复编写代码只需多次调用即可）函数定义的格式：def函数名():代码块如定义一个打印名片函数：注意：1、函数名命名规则与变量命名规则一致，但一般不使用大驼峰命名方式2、定义函数只是
weixin_39631689·2025-01-29 17:48

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录
Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
十小大·2025-01-29 16:47

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。
IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记
weixin_39630762·2025-01-29 14:04

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14

当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。
落痕的寒假·2025-01-29 14:00

详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm

在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。
yyytucj·2025-01-29 13:57

QT6.5+qt-quick学习笔记

为什么用QMLQML是一种声明式语言，这意味着开发者只需要描述用户界面的外观和行为，而不需要关心具体的实现细节。这种方式减少了代码量，使得界面设计更加直观和高效。QML提供了丰富的UI组件和动画效果，开发者可以快速创建出现代化、用户友好的应用程序QML基于JavaScript并且与JavaScript的结合使得创建交互式和动画效果变得简单且高效。开发以Debug方式可以按步运行，调试；releas
m0_63052064·2025-01-29 11:59

网上FLAC3D学习笔记

建议：初学者将FLAC/FLAC3D版所有帖子都浏览一遍；学有所得后，再浏览一遍，会发现又有新的收获。第一部分（相关链接）1.FLAC3D知识基本介绍SimWehttp://www.simwe.com/forum/viewthread.php?tid=209662http://www.simwe.com/forum/viewthread.php?tid=573644http://www.simwe
lqlong19922008·2025-01-29 11:59

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

可解释性：走向透明与可信的人工智能

随着深度学习和机器学习技术的迅速发展，越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而，这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。
一位小说男主·2025-01-29 10:46

Linux安全体系学习笔记之二：OpenSSL源代码分析(1)

OpenSSL的源代码包括三部分：加密算法库、SSL库和应用程序。加密算法库的源代码主要在crypto文件夹里，包括ASN.1编码与解码接口（crypto/asn1/asn1.h），伪随机数产生器（crypto/rand/rand.h），ENGINE机制（crypto/engine），统一密码算法的EVP密码算法接口（crypto/evp/evp.h），大数运算接口（crypto/bn/bn.h）
Aegeaner·2025-01-29 09:07
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