深度学习-数据集

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(
flex_university·2025-03-09 15:35

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智
鱼弦·2025-03-09 15:34

图论-实现Trie（前缀树）

208.实现Trie（前缀树）Trie（发音类似"try"）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。
Vacant Seat·2025-03-09 14:02

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括：加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中，在数据集
梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作
CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。
Y1nhl·2025-03-09 12:45

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。
OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。
LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型
百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载│└─FlashAttention2加速├──2.数据集构建
Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

【Hadoop】详解HDFS

Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
2302_79952574·2025-03-09 09:13

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工
老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业 英语

计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习
程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

全球气候变化是现代社会面临的最重要的环境挑战之一，影响了气温、降水、海平面、农业、生态系统等多个方面。气候变化的驱动因素主要包括温室气体排放、气溶胶浓度、火灾频发、海冰融化、叶绿素变化、农业变化和生态环境变化等。这些因素在全球范围内交互作用，导致复杂的气候变化模式。将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-m
weixin_贾·2025-03-09 07:54

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器
The One Neo·2025-03-09 07:08

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意
weixin_贾·2025-03-09 06:35

Scala 中生成一个RDD的方法

在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。
闯闯桑·2025-03-09 06:35

tensorflow keras 报错 ：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何
研志必有功·2025-03-09 06:26

HDFS的设计架构

HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点，适合运行在廉价硬件上。
F_0125·2025-03-09 05:21

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
cv君·2025-03-09 05:32

TopK问题

针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/
K. Bob·2025-03-09 03:11

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

二.测试训练数据集的获取首先我们需要通过官网获取到手写数字识别数据集，数据集一共分为四个部分，分别是训练集的图片（六万张）、训练集的标签、测试集的图片
师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？ 给人类社会带来的意义是什么？ 相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意
强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林

（如果内容有错误，欢迎大家批评指正）1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。
别叫我名字20·2025-03-09 01:08

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,
孔表表uuu·2025-03-09 01:48

hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce

MapReduce的核心思想分而治之：将大规模数据集分割成多个小块，分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段：将输入数据转换为键值对（Key-ValuePair）
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:42

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。
凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTP Error : Forbidden

加州房价数据集加载出错：无法获取数据，HTTPError:Forbidden在使用Python的sklearn库中，我们可以很方便地获取一些常用的数据集。
code_welike·2025-03-09 00:13

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题

解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。
冰雪之境·2025-03-09 00:39

【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置，执行代码后进入目标文件夹。
getalong·2025-03-08 23:34

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。
xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

使用Opacus库在Mnist数据集实现差分隐私

第一部分：代码实现（1）基础配置python:3.8,opacus1.1.1，torch1.12.1pipinstallopacus==1.1.1具体实现方式是参考opacus官网以及（4）的参考文献。opacus官网为：GitHub-pytorch/opacus：使用差分隐私训练PyTorch模型（2）完整代码#-*-coding:utf-8-*-#Step1:导入必要的库和模块importto
还不秃顶的计科生·2025-03-08 22:06

GitHub每日最火火火项目（3.7）

该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法，对大量的金融数据进行深入分析，包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
FutureUniant·2025-03-08 21:49

AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》（完整版PDF免费附下载）

在技术层面，数字人通过数字建模手段实现，涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。
AI大模型_学习君·2025-03-08 21:10

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
|柳贯一|·2025-03-08 21:09

(9-2)MM-Vet多模态大模型评估系统：项目架构

9.2项目架构MM-Vet的项目架构由多模态数据集、推理脚本和评估工具三部分构成，针对大模型的综合能力进行全面评估。
码农三叔·2025-03-08 21:35

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。
SEU-WYL·2025-03-08 20:35

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度
W Y·2025-03-08 19:59

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

步骤概述数据准备：准备包含高中物理题目的数据集，每个题目都有对应的类别标签。文本预处理：对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练：使用训练数据训练分类模型。模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
max500600·2025-03-08 19:17

Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型

本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
嵌入式Jerry·2025-03-08 19:40

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1
Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

【深度学习模型高效部署】tensorRT_Pro深度解读：部署深度学习模型的高效方案

以下内容将对tensorRT_Pro项目做一个系统的介绍，包括其核心价值、主要功能、应用案例以及关键的示例代码（附详细解释），帮助你快速了解并上手如何基于TensorRT在NVIDIAGPU上实现高性能推理。一、项目概述GitHub-shouxieai/tensorRT_Pro:C++librarybasedontensorrtintegrationtensorRT_Pro是由开发者shouxie
云博士的AI课堂·2025-03-08 18:50

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-03-08 16:23

基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计

一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 16:52

Keras深度学习实战——手写文字识别

内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras深度学习实战
鱼弦·2025-03-08 16:18

基于pandas的哪吒2电影评论数据分析

为深入理解观众对影片的真实反馈，挖掘市场评价中的关键信息，本项目基于电影评论数据集，从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析，旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。
2302_80651048·2025-03-08 16:27

深度学习笔记——神经网络

本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结，部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件，Trae，主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元，人工神经元有1个或者多个输入（模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动）；对输入进行加权求和（模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同）；对输入之和使用激活函数计算活性值（模拟细胞体产生兴奋或者抑制）；输出活性值并传递
肆——·2025-03-08 16:10
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