深度学习--基础知识第29页

【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法

涉及基础知识：基本输入输出，字符串及数组的基本运用基础步骤：1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in

孙小健的资料站·2025-01-20 18:31

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

然而，深度学习先驱杨立昆（YannLeCun）却对现有的AI系统提出了尖锐的批评，他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”，缺乏对真实世界的理解和常识。

·2025-01-20 18:56

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端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。

·2025-01-20 17:47

C链表的一些基础知识

一、链表的基本概念链表是一种常见的线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针（单链表情况）。通过指针将各个节点连接起来，与数组不同，链表在内存中的存储不是连续的，其优点是可以灵活地进行插入、删除操作，无需像数组那样移动大量元素。二、单链表的实现定义节点结构体：//定义单链表节点结构体typedefstructListNode{intdata;//数据域，这里以整型

weixin_58038206·2025-01-20 17:57

Golang 基础知识(九.func函数)

文章目录1.定义2.可变参数3.多个返回值4.返回值命名5.作用域6.函数类型与变量7.函数类型变量8.函数作为参数9.函数作为返回值10.匿名函数11.闭包12.defer语句（主要用于是释放资源：文件关闭、数据库连接关闭等等）13.panic/recover14.内置函数1.定义Go语言中定义函数使用func关键字，具体格式如下：func函数名(参数)(返回值){函数体}其中：函数名：由字母、

一缕粉黛千般容·2025-01-20 17:24

网络安全笔记-信息安全工程师与网络安全工程师考试大纲（附：Web安全大纲）_信息网络安全师认证(inspc)培训工作大纲

Web安全大纲2024信息安全工程师考试大纲1、考试目标通过本考试的合格人员能够掌握网络信息安全的基础知识和技术原理；根据国家网络信息安全相关法律法规及业务安全保障要求，能够规划、设计信息系统安全方案，

程序员鬼鬼·2025-01-20 17:21

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模

2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

引言在深度学习中的分类问题中，类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。

丶2136·2025-01-20 14:54

Python单元测试之道：从入门到精通的全面指南合集

深入探讨Python单元测试的各个方面，包括基本概念、基础知识、实践方法、高级话题，如何在实际项目中进行单元测试，单元测试的最佳实践，以及一些有用的工具和资源。

雅雅酱o·2025-01-20 13:47

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

如何用Python爬取网站数据：基础教程与实战

本文将介绍Python爬取网站数据的基础知识、常用工具，以及一个简单的实战示例，帮助你快速上手网站数据爬取。1.什么是网站数据爬取？

大梦百万秋·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护

例如，对于深度学习

重庆钢铁侠·2025-01-20 10:38

基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集

fresh的转码之路·2025-01-20 08:23

海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战

该引擎采用深度学习

神探阿航·2025-01-20 05:57

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

（七）- plane/crtc/encoder/connector objects

1，framebuffer/planeRockchipRK3399-DRMframebuffer、plane基础知识-大奥特曼打小怪兽-博客园2，crtcRockchipRK3399-DRMcrtc基础知识

-佩奇的爸爸·2025-01-20 02:52

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化

OpenSani·2025-01-20 01:13

Python 获取字典的值：全面指南

一、字典基础知识在Python中，字典使用花括号{}定义，其键必须是不可变的(如字符串、数字或元组)，值可以是任意类型。以下是一个简单的字典示例：登录后

egzosn·2025-01-20 01:38

计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）

本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一

ZhShy23·2025-01-20 00:04

GAN在图像增强中的应用实战指南

通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1

码字仙子·2025-01-20 00:03

【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践

文章目录一、前言二、云原生架构基础知识2.1定义2.2特点2.3原则三、云原生架构模式3.1服务化架构模式3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式

小康师兄·2025-01-19 23:26

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

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·2025-01-19 23:53

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

PyTorch使用教程- Tensor包

###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

计算机考试电子邮件怎么回复,计算机基础知识电子邮件使用技巧集锦(二)

计算机基础知识电子邮件使用技巧集锦(二)分类：计算机等级|更新时间：2013-01-07|来源：转载11、用ISP邮箱提高发信速度现在免费电子邮件大都支持SMTP和POP3协议，故在设置服务帐号时“工具

csp1223·2025-01-19 20:57

《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦！

小册内容涵盖现代CSS的基础知识、CSS嵌套及作用域、CSS布局技术与技巧、

·2025-01-19 19:59

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

Vue全流程--数据代理的理解以及在Vue中的应用

数据代理定义数据代理就是通过一个数据对象代理对另一个对象中的属性进行读/写需要用到的基础知识js的Object.defineProperty函数补充：（请大致读完后再看下文）Documentletnumber

不清参·2025-01-19 18:42

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

windows驱动开发-inf文件(一)

，它经常用于驱动的安装和卸载；不过，并不是所有的驱动都需要使用inf文件安装，也不是所有inf文件都是用来安装驱动，在inf系列文章的最后，我们会讨论这些额外的情况，不过在那之前，先看一下inf文件的基础知识吧

程序员王马·2025-01-19 17:29

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。