深度学习--基础知识第21页

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

Matplotlib教程

面向读者本教程专为希望获得数据可视化基础知识的学员而

weixin_30905133·2025-01-19 15:12

新书速览|鸿蒙之光HarmonyOS NEXT原生应用开发入门

《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》1本书内容《鸿蒙之光HarmonyOSNEXT原生应用开发入门》以HarmonyOSNEXT版本为核心，从基础知识到实战案例，引领读者逐步探索“纯血鸿蒙

全栈开发圈·2025-01-19 15:11

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY025】JAVA-WEB基础

本文将详细介绍SpringBootWeb开发的基础知识，涵盖从入门程序搭建到HTTP协议解析，再到分层解耦实践等内容，助力读者快速上手。

123yhy传奇·2025-01-19 14:02

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Web3.0开发路线

阶段一：Web3基础知识与区块链原理目标：理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。掌握区块链的核心原理，包括分布式账本、共识机制、加密算法、智能合约等。

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？

小度爱学习·2025-01-19 09:28

AI歌手会成为主流吗？

1.AI歌手的发展现状1.1技术背景我们处于一个机器学习和深度学习技术飞速发展的时代，AI歌手的诞生并非偶然。通过收集和分析大量的音乐数据，AI能够学习并模仿特定歌手

网络安全我来了·2025-01-19 09:23

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

AI技术架构：从基础设施到应用

1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32

shanks66·2025-01-19 04:38

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

阿里p5学习路线图?思维导图代码示例（java 架构)

Java架构师学习路线图（简化版）1.基础知识巩固Java语言基础：深入理解面向对象编程、多线程、异常处理

用心去追梦·2025-01-19 04:29

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

好评笔记·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体

好评笔记·2025-01-19 03:25

Spring Boot经典面试题及答案

一、SpringBoot基础知识什么是SpringBoot？答案：SpringBoot是Spring开源组织下的子项目，是Spring组件一站式解决方案。

codeBrute·2025-01-19 01:11

神经网络初始化 (init) 介绍

Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

正则表达式基础知识

1.正则表达式，又称规则表达式。英语：RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。正则表达式_百度百科(baidu.com)在我理解的就是正确的规则，按照你设置的规则正确排列。2.正则表达式的特点：a.灵活性、逻辑性和功能性非常强；b.可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复

不习惯有你·2025-01-18 23:50

WebSocket 基础入门：协议原理与实现

今天,我想和大家分享WebSocket的基础知识和实现方案。WebSocket是什么?WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。它提供了在客户端和服务器之间建立持久连

·2025-01-18 22:19

麒麟操作系统基础知识保姆级教程（十五）权限管理

如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情之前咱们了解过了麒麟操作系统的sudo提权，那么都有哪些关于咱们权限有哪些相关的知识呢？欢迎交流：在学习过程中如果你有任何疑问或想法，欢迎在评论区留言，我们可以共同探讨学习的内容。你的支持是我持续创作的动力！点赞、收藏与推荐：如果你觉得这篇文章对你有所帮助，请不要忘记点赞、收藏，并分享给更多的小伙伴！你们的鼓励是我不断进步的源泉！推广给

小屁不止是运维·2025-01-18 21:59

麒麟操作系统基础知识保姆级教程（八）压缩解压缩和文件权限

如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情一、打包压缩和解压缩麒麟操作系统常用的打包和压缩的命令有两种：tar和zip1、tar打包压缩打包：tar最初主要用于将多个文件和目录打包成一个文件，方便文件的存储和传输。它不会对文件内容进行压缩，只是简单地将它们整合在一起。压缩：tar可以与其他压缩工具（如gzip、bzip2等）结合使用，实现打包和压缩的功能。这样可以有效地减小文件

小屁不止是运维·2025-01-18 21:58

麒麟操作系统基础知识保姆级教程（五）系统优化

如果你想拥有你从未拥有过的东西，那么你必须去做你从未做过的事情1、查看系统版本两种方法1、使用命令查看[root@localhost~]#hostnamectl Statichostname:localhost.localdomain Iconname:computer-vm Chassis:vm MachineID:372f0bb3bfcd4bd09688fd725b9a085

小屁不止是运维·2025-01-18 21:28

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。

power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。

stsdddd·2025-01-18 19:35

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的

qq1309399183·2025-01-18 17:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。

林九生·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

BERT详解

1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的

comli_cn·2025-01-18 17:18

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

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·2025-01-18 16:10

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet

qianchess·2025-01-18 15:33

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。

学無芷境·2025-01-18 14:29

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

C语言与数据库交互的实用指南

1.数据库基础知识在开始之前，我们需要对数据库有一些基本的了解。数据库是一个按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它通常包括多个数据表，每个数据表又包含多个字段和记录。常见的数据库

GSAHSHASH·2025-01-18 14:23

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