深度学习（李沐老师）第29页

大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署

背景：因数据量较大，想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境：Spark版本：2.4.0Python版本：2.6.XPaddlePaddle版本：2.4.2处理器：CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备：模型需要什么第三方库就安装哪些库，最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下

jqtree·2025-02-08 19:32

智能制造碳中和实战：基于深度学习的工业碳足迹实时监测与优化系统全解析

深度解析AI驱动的工业能耗智能管控体系——基于生产过程碳足迹实时监测的完整实战引言：智能制造的绿色革命在"双碳"目标驱动下，我国制造业正面临前所未有的能效升级挑战。传统能耗管理存在三大痛点：监测粒度粗放、响应滞后明显、优化缺乏依据。本方案基于DeepSeek-R1工业智能平台，构建了涵盖数据采集、特征工程、动态建模、实时优化的全栈解决方案，实现碳排放强度降低12-18%的实测效果。核心技术架构1.

Coderabo·2025-02-08 15:32

深度学习的一些方向

深度学习的一些方向目录深度学习的一些方向一、多模态1.特征提取（featureextraction)2.文本转图像3.可视化问题回答二、计算机视觉1.深度估计（depthestimation)2.图像分类

xinpao·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术，它们在优化过程中起着至关重要的作用。它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

李沐深度学习-多层感知机简洁实现

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportinitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasDataimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2lnum_inputs,n

大小猫吃猫饼干·2025-02-08 15:31

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

自学黑客（网络安全），一般人我劝你还是算了吧

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包文章讲述了自学网络安全时常见的误区，如先学编程、过度追求深度学习以及收集过多资料，并提供了前期学习的硬件、软件选择建议，强调了基础编程知识和英文能力的重要性

网安周星星·2025-02-08 14:26

DEEPSEKK GPT等AI体的出现如何重构工厂数字化架构：从设备控制到ERP MES系统的全面优化

随着深度学习（DeepSeek）、GPT等先进AI技术的出现，工厂的数字化架构正在经历前所未有的变革。

有续技术·2025-02-08 14:25

【深度学习】不同领域中对于token的理解

在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号如何理解token？假设要让AI识别一句话："Ilovenaturallanguageprocessing!"对于机器来说，它并不会直接理解这句话的含义，而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。

小小小小祥·2025-02-08 14:55

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。

程序员yt·2025-02-08 13:16

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择

程序员羊羊·2025-02-08 12:10

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

完整的671B R1塞进本地，详尽教程来了！

李锡涵DatawhaleDatawhale干货作者：李锡涵，编译：机器之心本文作者：李锡涵（XihanLi）作者简介：伦敦大学学院（UCL）计算机系博士研究生，谷歌开发者专家，主要研究方向为学习优化，在

·2025-02-08 10:08

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

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·2025-02-08 09:12

Kubernetes CRI -- 容器运行时接口解析

微信公众号：运维开发故事，作者：夏老师kubelet的组件包括kubelet本身，也是按照“控制器”模式来工作的。它实际的工作原理，可以用如下所示的一幅示意图来表示清楚。!

运维开发故事·2025-02-08 07:29

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

一、大语言模型的定义大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（N

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

deepseek大模型-初探

引言：许多专家学者们对深度学习的工具属性日益敏感，并逐步分成了两派，一派觉得深度学习并不可靠，可能用来做一做行业应用尚可，但是对于科学问题的探索并不可靠；另一方面，大模型虽然精准性不足，但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力

Robo-网络矿产提炼工·2025-02-08 00:43

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

自动驾驶领域成长方案

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习

树上求索·2025-02-07 18:42

大学生计算机实践ppt题教程,计算机二级考试真题-PPT-张老师中国梦实践活动汇报...

团委的张老师正在准备有关“中国梦”学习实践活动的汇报演示文稿，相关资料存放在Word文档“PPT素材及设计要求.docx”中。

rauchg·2025-02-07 16:01

工具 | 蓝耘元生代智算云在本地部署DeepSeek R1模型详细教程

蓝耘元生代智算云账号注册与配置四、DeepSeekR1模型下载与准备4.1模型获取途径4.2模型文件结构与说明4.3模型预处理五、基于蓝耘元生代智算云的本地部署步骤5.1连接蓝耘元生代智算云5.2创建深度学习环境

xcLeigh·2025-02-07 15:22

torch库介绍

AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库，它提供了丰富的功能来支持深度学习研究和开发

codelyq·2025-02-07 15:22

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

它旨在通过深度学习技术，提高搜索结果的相关性和准确性，以满足用户在海量数据

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

Python/torch/深度学习——numpy库

Python/torch/深度学习——numpy库文章目录Python/torch/深度学习——numpy库前言numpy库版本版本变化变化1numpy库安装前言关于Numpy库的碎碎念，想到点记录下numpy

eagle_Annie·2025-02-07 15:49

AIGC技术内幕：底层架构与工作原理

目录AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型

牛肉胡辣汤·2025-02-07 15:48

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

面向大规模向量数据的云原生存储解决方案：Milvus 向量数据库的经验

接下来的分享将围绕下面五点展开：1.关于Zilliz2.向量数据库3.典型用例4.存储解决方案5.总结分享嘉宾｜徐冬Zilliz首席工程师编辑整理｜华永奎内容校对｜李瑶出品社区｜DataFun01关于Zilliz

u013250861·2025-02-07 11:19

TPU编程竞赛系列｜第八届集创赛“算能杯“报名开启！

随着深度学习和物联网技术的深度融合，我们正迅速步入一个智能化的时代，为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上，我们的

算能开发者社区·2025-02-07 08:34

MyBatis一条语句（PostgresSql）实现批量新增更新操作ON CONFLICT

ONCONFLICTONCONFLICT(“主键”)可实现一条语句实现批量新增更新操，但是切记统一批次更新主键不能重复语句示例INSERTINTO"user"("user_id","username")VALUES(35,'李雷

黎明晓月·2025-02-07 07:28

C++课程--设计设计思想、方法与模式（李建忠老师）

【干货回顾】李建忠老师在Boolan直播间和大家畅聊《C++软件设计与模式的道法术》，精辟囊括了《软件设计思想、方法与模式》C++课程的主要内容，以下为本期直播干货重点：讲师介绍李建忠Boolan首席软件专家

Boolan博览·2025-02-07 07:22

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。

NoABug·2025-02-07 04:37

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经

幸运 lucky·2025-02-07 03:28

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。

QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

神经网络Neural Networks概述

深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。