深度学习AI美颜系列第26页

企业对外部供应商依赖的潜在风险

然而，过度依赖外部供应商可能带来一系列负面影响，主要包括供应链风险增加、成本控制难度加大、创新能力受限。其中，供应链风险的增加尤为突出。

·2025-01-17 05:28

2025年PHP会更加火爆吗？

PHP8.x的发布，为其注入了JIT编译器、Fibers、以及一系列现代语言特性，不仅增强了其竞争力，更提升了其可扩展性、效率和处理复杂应用的潜力。

·2025-01-17 05:28

计算机网络（40）域名系统DNS

前言计算机网络域名系统DNS（DomainNameSystem）是互联网的基础技术之一，它负责将人类可读的域名转换为计算机用来通信的数字IP地址。

IT 青年·2025-01-17 04:49

鸿蒙数据可视化系列之使用McCharts框架代码bug记录

series的data数据类型定义有bug，应该是data：Array，代码位置oh_modules/.ohpm/[email protected]/oh_modules/@mcui/mccharts/src/main

比较好记·2025-01-17 04:19

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padd

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录：今日分享优质股票数据20250115

逐笔成交逐笔委托下载链接:https://pan.baidu.com/s/1uRCmUTFoUZShauQ0gJYFiw?

2401_89140926·2025-01-17 04:40

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

python爬虫根据需要查找某个链接并保存

importreimportosfromurllib.parseimporturlparse,quoteimportasyncioimportaiohttpfrombs4importBeautifulSoup

快乐小运维·2025-01-17 03:38

DNS介绍（5）：DNS 劫持及解决方案

DNS（DomainNameSystem）是互联网的一项基础设施，负责将人们易于记忆的域名转换为计算机能够识别的IP地址。当DNS系统被攻击者篡改时

thinking-fish·2025-01-17 03:37

电商项目-基于ElasticSearch实现商品搜索功能(三)

本系列文章主要介绍基于SpringDataElasticsearch实现商品搜索的后端代码，介绍代码逻辑和代码实现。

kong7906928·2025-01-17 03:07

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

Oracle SQL每日一问之ORA-01723:zero-length columns are not allowed

我：CREATETABLETABLE_1PARALLEL8ASSELECT/*+parallel(8)*/t1.emp_no,NULLemp_nameFROMtemp1t1;[AI机器人bot:]在你的

yan han·2025-01-17 02:29

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

但随着深度学习的发展，Sigmoid函数逐渐被替代，主要原因包括：梯度消失问题：当输入绝对值较大时，梯度趋近于零，导致权重更新困难。非零中心问题：输出值始终为正，可能

KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

ARM架构与嵌入式系统开发全流程教程

本教程将深入介绍ARM处理器的类型，包括Cortex系列、ARMv8-A架构，以及Thumb和Thumb-2指令集。

夏勇兴·2025-01-17 02:27

【AIcoding技术必知必会】11问--CI/CD流水线是什么？

基础介绍软件开发生命周期（SDLC）由下面这几个关键阶段组成：开发、测试、部署和运维。CI/CD将这些阶段自动化并整合起来，实现更快更可靠的发布。当代码提交到git仓库，便会触发自动的构建和测试流程。其中会运行端到端测试用例来验证代码。如果测试通过，代码就会自动部署到预发或生产环境。如果发现问题，代码就打回开发阶段进行修复。这种自动化过程为开发者提供了快速反馈，减少了生产环境中出问题的概率。CI/

srzxy42·2025-01-17 02:26

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-01-17 02:26

当下是否入行AI ? 一场关于未来的赌注与机遇

当下是否入行AI：一场关于未来的赌注与机遇在科技的浪潮中，人工智能（AI）无疑是最为汹涌的一波。它不仅改变了我们与机器互动的方式，还重塑了各行各业的面貌。

dami_king·2025-01-17 01:54

Maven 构建配置文件

Maven的构建配置主要通过一系列的XML文件来实现，最核心的是pom.xml（ProjectObjectModel，项目对象模型）。

用心去追梦·2025-01-17 01:23

搜索技术中的关键问题探讨

winner8881·2025-01-17 01:22

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

背景与动机在深度学习领域，如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

Airflow：深入理解Airflow Sensor

ApacheAirflowSensors是实现特定感知的任务，它可以持续监控外部条件或事件，并阻止下游任务的执行，直到满足指定的条件。

梦想画家·2025-01-17 01:20

python3安装教程

1.下载python百度网盘下载python-3.12.3-amd64.exe链接：https://pan.baidu.com/s/1MV3kvVdjCdS_G-_KgefwLw?

@小左·2025-01-17 01:49

C语言数据结构编程练习-用指针创建顺序表，进行创销和增删改查操作

使用多文件进行编程main.c文件#include"02.h"intmain(){fn2();return0;}02.h头文件#pragmaonce#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS

墨楠。·2025-01-17 01:47

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以7B的小尺寸就超越了GPT-4o。同时，通义团队还开源首个步骤级的评估标准ProcessBench，填补了大模型推理过程错误评估的空白。在当前大模型推理过程中，不时存在逻辑错误或编造看似合理的推理步

·2025-01-17 01:49

AI代码生成器赋能软件原型快速构建：吴恩达的最佳实践指南

而随着人工智能技术的飞速发展，AI代码生成器等AI辅助编程工具的出现，为开发者提供了前所未有的效率提升。本文将结合吴恩达教授的观点，探讨如何利用AI工具，高效构建软件原型。

·2025-01-17 01:19

MiniMax开源，突破传统Transformer架构，震撼业界

就在昨天，AI领域迎来了一项重大突破——MiniMax发布并开源了新一代01系列模型。国产大模型市场再掀巨浪，传统Transformer架构或许将不再是唯一选择。

·2025-01-17 01:18

mindspeed-llm源码解析（一）preprocess_data

首先来看一下main函数defmain():#获取入参，通过后面的代码可以知道有哪些关键参数args=get_args()#参

·2025-01-17 01:48

大数据新视界 --大数据大厂之AI 与大数据的融合：开创智能未来的新篇章

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-17 00:42

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。

非著名架构师·2025-01-17 00:42

移动终端基带芯片的基本架构介绍之二（移动终端中的基带芯片）

移动终端基带芯片的基本架构介绍之二（移动终端中的基带芯片）参考链接：https://blog.csdn.net/lxl584685501/article/details/46771429http://m.blog.csdn.net

a1809032425·2025-01-17 00:12

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。

·2025-01-17 00:46

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介

屿小夏·2025-01-17 00:12

debian最小安装后，从零安装GUI界面（gnome）

修改使其可以执行sudo命令（不过我看了一下/etc/sudoer文件并没有被修改，先埋个坑）adduser[你的用户名]sudo选择最快的镜像sudonalafetch开始安装GUI（gnome）sudonalainstallgdm3gnome-shellgnome-terminalgnome-te

翻滚吧键盘·2025-01-17 00:42

会捡垃圾、能干家务，元萝卜“视觉+机械臂”技术扫地机器人首秀

在2025开年科技盛宴CES（国际消费电子展）上，AI机器人无疑成为全场焦点，而其中来自中国科技企业展示和发布的仿生多关节机械手技术在扫地机器人产品上的应用，更获得了全球媒体的高度关注。

·2025-01-17 00:15

Java基础：Iterator迭代器

一、什么是Iterator：迭代器(Iterator)是一个对象，它的工作是遍历并目标序列中的对象，它提供了一种访问一个容器(container)对象中的各个元素的方法，把访问逻辑从不同类型的集合类中抽象出来

重生之Java开发工程师·2025-01-17 00:11

全局变量的定义和使用

示例代码文件1:main.c#include#include"global.h"//包含全局变量的声明intmain(){printf("Globalv

Alvin's Tech Blog·2025-01-17 00:10

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

题解：AI处理器组合

题解思路为了根据亲和性调度原则选择合适的处理器组合，需按照以下步骤进行：1.链路划分将可用的处理器编号array分为两个独立的链路：链路1：编号0-3链路2：编号4-7这样可以确保不同链路的处理器之间不会混合选择，从而满足不通链路的通信限制。2.统计可用处理器数量分别统计每个链路中可用的处理器数量：链路1的可用处理器数量count1链路2的可用处理器数量count23.确定优先级顺序根据任务申请的

·2025-01-17 00:11

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）

【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习、深度学习】跨域大尺度遥感影像滑坡制图方法：基于原型引导的领域感知渐进表示学习（一）【深度学习地学应用|滑坡制图、变化检测、多目标域适应、感知学习

努力学习的大大·2025-01-17 00:38

peewee 怎么实现 count(*)

peewee的count方法直接加.count('')是不行的，会被翻译成count('')，也是非法的SQL合法的SQL是count(*)解决办法回到问题「peewee怎么实现count(*)」问了3个ai

·2025-01-17 00:38

服务器数据恢复—raid5阵列2块硬盘报警导致系统无法启动的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&故障：一台服务器上的8块硬盘组建了一组raid5磁盘阵列。上层安装windowsserver操作系统，部署了oracle数据库。raid5阵列中有2块硬盘的硬盘指示灯显示异常报警。

·2025-01-17 00:08

【vLLM 学习】安装