深度学习（NLP领域）

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

STM32智能小车的设计与实现

一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。
a1666137·2025-03-18 03:33

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

大锤爱编程的博客_CSDN博客-大数据,Go,数据分析领域博主Matplotlib是一个流行的Python可视化库，它提供了许多功能来创建各种类型的图表。
2401_83817843·2025-03-18 03:01

Go语言 vs Java语言：核心差异与适用场景解析

在当今的软件开发领域，Go（Golang）和Java都是备受关注的后端开发语言。尽管二者都能构建高性能服务，但它们在设计哲学、语法特性和应用场景上存在显著差异。
By北阳·2025-03-18 03:31

白话设计模式之（95）：状态模式——优化代码状态管理的利器

设计模式作为编程领域的重要工具，为我们解决各种复杂问题提供了有效的方案。今天，咱们深入探讨状态模式，它是一种优化代码状态管理的利器，能帮助我们处理对象在不同状态下的复杂行为。
一杯年华@编程空间·2025-03-18 03:30

基于单片机智能小车设计

作为现代自动控制领域内十分伟大的一项发明智能小车、机器人已经和人们的生产生活紧密的联系在了一起。智能小车，是一个包含周围环境探测、识别反应
无限虚空·2025-03-18 02:59

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。
zhz5214·2025-03-18 02:56

实战级AI变现路线：从0到3万/月的3大黄金赛道拆解

赛道一：AI短视频带货（三农领域）全流程操作手册选题系统搭建借助DeepSeek-R1云端版，输入"地域特色（如云南菌菇）+情感共鸣点（留守老人）+产品植入位（土特产）"生成结构化选题指令示例：{"prompt
zhz5214·2025-03-18 02:56

量子传感器：原理、优势、应用与工业自动化整合探索

四、量子传感器的主要应用领域有哪些？五、量子传感器在工业自动化中的应用有哪些？内容：一、量子传感器的基本原理是什么？量子传感器的基本原理量子传感器利用量子力学现象来实现对各种物理量的高灵敏度检测。
百态老人·2025-03-18 02:24

探索量子世界：Rust语言实现的量子计算机模拟器——Quantum

QuantumquantumAdvancedRustquantumcomputersimulator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/quantu/quantum在量子计算这一神秘而充满潜力的领域
武允倩·2025-03-18 02:21

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局

2025年3月，人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后，新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁，引发轩然大波。
zhz5214·2025-03-18 01:19

Python物联网与传感器数据分析

Python物联网与传感器数据分析开场白：连接物理世界与数字宇宙物联网的魅力：让物体开口说话Python：编织万物互联的魔法传感器：感知世界的触角数据捕获：从现实世界到数字领域传感器类型概览：温度、湿度
master_chenchengg·2025-03-18 01:16

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
一键难忘·2025-03-18 00:13

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务
从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。
小风_·2025-03-18 00:41

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

Python在生物信息学中的应用：基因组学与蛋白质组学

摘要：本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用，特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理，并以代码实例展示了实际应用。
PyTechShare·2025-03-17 23:34

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

摘要小米公司通过采用DeepSeek-R1算法的迁移技术，在音频理解领域实现了重大突破。其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色，成功登顶排行榜。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

情感分析任务的概述

2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
阿你不是·2025-03-17 21:46

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。
Nifc666·2025-03-17 21:43

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

C++是一门功能强大的编程语言，广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。
嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens

以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。
杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性
·2025-03-17 20:27

MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

2024-12-25,由中山大学、西安交通大学、重庆大学共同创建的MultiCodeBench，填补了特定应用领域代码生成性能评估的空白，为开发者选择适合的LLM提供了实践洞见。
·2025-03-17 20:51

Centos离线安装perl

Perl是一种高级脚本语言，诞生于1987年，以强大的文本处理能力和灵活性著称，常用于系统管理、Web开发、网络编程等领域2.Perl下载地址perl整体打包下载地址CentOS-7所有rpm包的仓库地址
为什么要做囚徒·2025-03-17 19:36

从FFmpeg命令行到Rust：多场景实战指南

FFmpeg作为功能强大的多媒体处理工具，被广泛应用于视频编辑、格式转换等领域。
·2025-03-17 19:46

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

Logo语言的学习路线

学习Logo语言的路线图引言在计算机编程领域，有许多种编程语言可以选择，Logo语言因其独特的教育理念和简单性而受到广泛欢迎。
滕若岚·2025-03-17 19:01

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

LORA 微调大模型：从入门到入土

在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。
大模型.·2025-03-17 17:49

DeepSeek R2 提前：中国 AI 如何颠覆全球 AI 格局？

作为中国AI初创公司的代表，DeepSeek凭借其前作R1的惊人表现，已经在全球AI领域掀起了一场风暴。R2的发布不仅引发了用户的广泛关注，更被视为可能重塑全球AI竞争格局的关键时刻。
大模型.·2025-03-17 17:19

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院·2025-03-17 17:46

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

嵌入式c语言进阶（三）状态机State Machine

状态机（StateMachine）是一种描述系统在不同状态之间转换行为的数学模型或设计模式，广泛应用于嵌入式系统、业务流程、游戏开发等领域。
niuTaylor·2025-03-17 17:15

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

YOLOv8改进：添加GAM注意力机制引言在目标检测领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）网络因其速度和准确性被广泛应用。
鱼弦·2025-03-17 16:14
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