深度学习--基础知识

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

Python基础知识9

1.列表推导式核心概念列表推导式（ListComprehension）是Python中基于现有可迭代对象快速生成新列表的语法结构，具有以下特点：简洁性：用单行代码替代多行循环，极大地简化了代码的编写。例如，要生成一个包含1到10的平方数的列表，使用普通循环需要多行代码，而列表推导式只需一行[x**2forxinrange(1,11)]，代码量大幅减少，编程效率显著提高。高效性：执行速度通常快于普通
ylfhpy·2025-02-19 17:22

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

Java程序员面临抉择：激烈竞争下，转行大模型或是新出路，非常详细收藏我这一篇就够了！

Java程序员转行大模型领域，可以依据以下详细路线进行学习和职业转换：第1阶段：基础知识巩固数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间等。概率论与统计：概率分布、统计推断等。
大模型教程·2025-02-19 15:04

AGP 8.0 适配 ---- jvm target compatibility

基础知识科普Android工程的GradleJDK,以及代码里面配置的jvmTarget有什么区别？
zhuzhumouse·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

Redis基础笔记

一、基础知识连接方式CLI(CommandLineInterface)API(ApplicationProgrammingInterface)GUI(GraphicalUserInterface)启动redis-server
JustGopher·2025-02-19 12:09

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

快速入门Web3开发的多个基础知识和如何进行链上开发

最近我开始远程办公，因此有更多的空闲时间，打算开始进行一些区块链上数据分析的工作。然而，由于对web3的了解并不深入，我需要一些帮助来更好地理解相关知识。当然，所谓的“入门”只是一个开始，之后还有很多内容需要学习。对许多人来说，进入web3世界并不难，难的是找到正确的学习方向和路径。在网上可以找到的教程差别比较大，现有的资源零零散散，缺乏系统化的学习路径，有些内容其实现在有更好的解决方案，比如So
算了吧吧吧·2025-02-19 09:12

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。本质：找到
Long_poem·2025-02-19 02:23

如何学习ARM嵌入式系统的设计

以下是一份详细的学习路径指南，帮助你逐步掌握ARM嵌入式系统的设计：1.基础知识储备了解计算机体系结构：学习计算机组成原理，了解CPU、内存、IO等基本概念。
AAAA%·2025-02-19 02:44

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

以太网交换基础（涵盖二层转发原理和MAC表的学习）

本文将详细介绍以太网交换的基础知识，包括以太网协议、帧格式、MAC地址，以及二层交换机的工作原理。一、以太网协议简介（一）以太网协议以太网是当今局域网中最广泛使用的通信协议标准。
一名嵌入式糕手·2025-02-19 01:34

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08

商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化

自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-18 22:33

JAVA基础知识总结（2025速通）三

文章目录前言final关键字1、修饰属性或者局部变量【掌握】2、方法【掌握】3、类【掌握】4、应用场景【理解】1、常量2、修饰属性3、修饰局部变量4、修饰方法5、修饰类Object类详解1、常用方法【掌握】2、了解的方法【了解】3、学习反射之后要掌握的方法【了解】4、学习线程之后要掌握的方法【了解】字符串处理类1、java.lang.String类的使用【掌握】2、正则表达式【了解】3、Strin
剑走偏锋o.O·2025-02-18 21:27

iOS 中使用 FFmpeg 的高级功能 - 滤镜（Filters）

1.FFmpeg滤镜基础知识1.1什么是滤镜（Filters）？滤镜是FFmpeg提供的一种功能，用于对音视频流进行处理。滤镜链（FilterChain）是多个滤镜的组合，按顺序对输入流进行处理。
陈皮话梅糖@·2025-02-18 20:17

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

引言2023年，全球人工智能产业规模突破万亿美元大关，一场以深度学习为核心的技术革命正以前所未有的速度重构人类社会的运行逻辑。
编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例

DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现
Coderabo·2025-02-18 20:07

字节跳动后端或大数据基础知识面试题及参考答案（2万字长文）

目录Redis的数据类型Redis数据类型的底层数据结构三次握手、四次挥手Redis持久化机制购物车为什么用Redis存，是永久存储吗MySQL的InnoDB索引数据结构哪些SQL的关键字会让索引失效队列、栈、数组、链表有什么不同讲讲爬虫的构成爬虫抓到的数据不清洗吗？不去重吗？对爬虫的更多了解Linux进程间通信机制进程和线程的区别线程私有的数据讲一下堆排序，每次调整的时间复杂度？堆排序是稳定的吗
大模型大数据攻城狮·2025-02-18 19:03

PostgreSQL认证指南

一、深入理解基础知识·数据类型与存储：PostgreSQL支持多种数据类型，如常见的整数、浮点数、字符串，还有特殊的几何类型、JSON类型等。深入了解每种数据类型的存
leegong23111·2025-02-18 19:01

Java初学者：Java - 从新手到高效掌握的重点与难点

通常，学习指南会包括基础知识、重点难点、实践应用等部分，这样我们可以有条理地进行学习。然后，如何将学习
ProgramHan·2025-02-18 18:42

TCP协议：深入理解如何收集主机信息

TCP协议基础在开始之前，了解TCP协议的基础知识是必要的。TCP（TransmissionCont
小宇python·2025-02-18 17:35

一些我不知道的HTML前端基础知识笔记

点击链接后退页面：回到上一个网页——修改placeholder提示的样式：1.除IE外通用写法类名或标签名::placeholder{color:red;}2.加兼容前缀写法css超出一行显示省略号：给定宽度(width:100px)、超出隐藏（overflow:hidden）、强制在同一行显示（white-space:nowrap）、省略号（text-overflow:ellipsis）——常见
han1140521792·2025-02-18 17:00

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

超详细的PyTorch深度学习入门书，100余个编程示例+6大热点案例，大咖带路，边学边实践。
全栈开发圈·2025-02-18 15:44

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

一、什么是YOLOYOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。
方世恩·2025-02-18 15:41

ocr智能票据识别系统|自动化票据识别集成方案

OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术，能够自动从各类票据中提取关键信息，并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
OCR_API·2025-02-18 14:38

从零开始学习代理AI：2025全面指南

如果你是从零开始学习代理AI，本文将为你提供一份全面的学习指南，帮助你掌握代理AI的基础知识、关键技术和实战经验。首先，你需要理解代理AI的基本概念。
zxzy_org·2025-02-18 14:05

在linux 中搭建deepseek 做微调，硬件配置要求说明

搭建可参考使用deepseek-CSDN博客官方网站：DeepSeekDeepSeek是一个基于深度学习的开源项目，旨在通过深度学习技术来提升搜索引擎的准确性和效率。
慧香一格·2025-02-18 14:04

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
Shenrn_·2025-02-18 14:34

深度学习下的图像分割

在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

深入剖析模型推理：原理、技术与挑战

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。
♢.＊·2025-02-18 13:29

AI 编程工具崛起，程序员的未来是否岌岌可危？

再者，深度学习技术的突破，尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展，为AI编程提供了坚实的技术基础。最后，随着软件开发需求的不断增加，传统开发
·2025-02-18 13:26

【人工智能】人工智能学习基础知识汇总

第1章初识人工智能本章主要介绍人工智能的概念、诞生和发展历程。具体包括人工智能概念的提出和涉及的相关重要人物，以及人工智能发展过程中的几个阶段，包括诞生、两次浪潮与寒冬、稳健阶段和ABC新时代。本章的主要知识点如下：人工智能概念1.人工智能英文名为“ArtificialIntelligence”,简称Al。它是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。2.人工
奋力向前123·2025-02-18 10:46

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。
AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，
每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇

工业相机是一种非常重要的机器视觉器件，它能够将被采集的图像信息通过电路转换成电信号，再通过模数转换器（ADC）将其转化为数字信号，最后以标准的视频信号输出。工业相机在机器视觉领域得到了广泛应用，包括质量控制、工业检测、医疗诊断、安全监控以及交通管理等诸多领域。目录机器视觉是通过光学装置和非接触传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。简单来说，机器视觉是用
51camera·2025-02-18 05:00
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