深度学习GAN基本模型第3页

KVM虚拟化管理工具之virtsh(二)

一、virsh常用命令介绍1.1domain工作域管理篇虚拟机基本的开关操作命令virshstart开机命令参数必选说明–domain是需要操作的非活跃的虚拟工作主机UID，ID或者主机名，若操作主机处于活跃状态下

demonlg0112·2025-03-26 20:13

HTML之内联样式

本文将详细介绍内联样式的基本概念、语法、使用场景以及与其他样式方式的区别。一、什么是内联样式？内联样式是指在HTML标签中，通过style属性直接定义样式的写法。

2401_89793006·2025-03-26 20:41

npm install 详解

以下是对npminstall的详细解析：基本用法1.安装单个包在当前项目的node_modules文件夹中安装指定的包，并将其添加到package.json的dependencies部分。

2401_89793006·2025-03-26 20:11

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件

Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。

何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley

@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

向量数据库与常见的搜索算法

一、引入在深度学习领域，每个实体都是高维向量，每个维度都是某种属性的刻画。比如一行N个字的文本，可以转成N*256维张量，一个图片可以转成3*100*100张量。

杰瑞哥哥·2025-03-26 20:38

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索背景简介当我们谈论创建人工智能（AI）时，机器学习（ML）和深度学习是重要的起点。面对众多的选择和术语，新手很容易感到不知所措。

韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

micropython 第三方库_python常用框架及第三方库

全套的解决方案，Django象Rails一样，提供全套的解决方案(full-stackframework+batteriesincluded)，基本要什么有什么(比如：cache、session、feed

physixfan·2025-03-26 20:38

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型

Linductor·2025-03-26 19:37

【Python第三方包】串口通信(pySerial包)

文章目录前言一、串口的基本使用1.1配置串口基本信息1.2读取串口数据1.3写串口1.4关闭串口二、示例代码2.1示例1:从串口读取数据2.2示例2:向串口写入数据总结前言串口通信是许多嵌入式和物联网应用中的关键组成部分

人才程序员·2025-03-26 19:36

【深度学习】Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎

Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎文章目录Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎引言Self-Attention的基本概念为什么需要Self-Attention

烟锁池塘柳0·2025-03-26 19:05

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色

LeonNo11·2025-03-26 19:34

关于ES6/7的前端面试题及其解析

数组解构对象解构5.Promise的基本概念及状态变化流程？6.Generator函数的工作原理？7.Rest参数与Spread运算符的区别？

HappyAcmen·2025-03-26 19:03

Redis 事务详解：迈向未来的分布式数据一致性方案

一、Redis事务机制的基本概念Redis的事务机制是通过一系列命令打

金枝玉叶9·2025-03-26 19:01

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构

qcidyu·2025-03-26 19:31

Kubernetes实战教程

Kubernetes实战教程=====================本教程旨在提供详细的Kubernetes实战教程，帮助您了解和掌握Kubernetes的基本概念、部署、管理和扩展。

Coder_Kevin_Vans·2025-03-26 18:00

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！

大模型入门学习·2025-03-26 18:27

mac上安装nvm及nvm的基本语法使用！！

前提条件：安装homebrew如果系统已经有node版本：在mac上安装nvm：用nvm安装nodejs：下载任意nodejs版本：nvm基本使用语法：安装特定版本的nodejs：使用特定版本的nodejs

幸运小圣·2025-03-26 18:26

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。

慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

图像 rgb yuv android,图像实战 - RGB、YUV图像格式介绍

weixin_39648297·2025-03-26 18:23

汇编与反汇编：DEBUG 命令使用指南

本文将介绍汇编与反汇编的基本概念，并详细讲解如何使用DEBUG命令进行调试和内存操作。目录一、什么是汇编语言？二、什么是反汇编？三、DEBUG命令详解四、DEBUG实操示例五、总结一、什么是汇编语言？

re1ife·2025-03-26 18:53

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。

neter.asia·2025-03-26 18:52

如何用visual studio2015搭建汇编环境编写汇编

以下是使用VisualStudio2015进行汇编语言开发的基本步骤：1.安装VisualStudio2015确保你的系统中已经安装了

ToF君·2025-03-26 18:51

基于深度学习的水果识别系统

1.引言随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的水果识别系统在农业、超市等场景中具有广泛的应用前景。

A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

GPU的架构&原理解析

以下是GPU的架构和工作原理的详细解析：1.GPU的基本架构（1）核心组件GPU的架构由以下几个关键组

大数据追光猿·2025-03-26 17:18

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

Unity网络开发快速回顾

知识点来源：总结人间自有韬哥在，唐老狮，豆包目录1.网络通信-通信必备知识-IP地址和端口类2.网络通信中序列化和反序列化2进制数据3.Socket类4.TCP同步服务端和客户端基础实现4.1.服务端基本实现

托塔1·2025-03-26 17:46

JVM-GC日志详细分析

JVM-GC日志详细分析1.打印GC日志参数1.3基本JVM参数参数示例描述说明-verbose:gc控制台打印GC参数-Xms20M初始堆大小20M-Xmx20M最大堆大小20M一般情况下-Xms和-

jzjie·2025-03-26 17:15

编程命名规范全方位优化指南

研究从命名规范的基本原则出发，深入分析了变量、函数、类、接口等不同程序元素的命名策略，并针对不同编程语言的特点提出了差异化的命名建议。

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-26 17:15

电商平台批量上传宝贝详情接口教程

不同电商平台的接口在功能和使用方式上可能会有所差异，但基本原理是相似的。二、准备工作平台开发者账号：首先，你需要在目标电商平台注册成为开发者，获取开发者账号

·2025-03-26 16:41

合法获取淘宝买家信息的合规接口有哪些？

通过这个接口，商家可以获取到订单的基本信息，如订单号、买家昵称、商品信息、交易状态等，但获取的买家信息相对有限。

·2025-03-26 16:41

服务器数据恢复—raidz阵列多块硬盘离线导致服务器不可用的数据恢复

经过初步检测，基本上确定服务器硬件不存在物理故障。管理员重启服务器后问题依旧。需要恢复该服务器中的数据。

·2025-03-26 16:10

Java与C++深度对比：特性、性能与应用场景

高级特性不应带来额外运行时开销信任程序员：给予完全的内存和硬件控制权多范式混合：支持过程式、面向对象、泛型、函数式编程Java："一次编写，到处运行"：通过JVM实现平台无关性安全性优先：移除指针、自动内存管理纯粹的面向对象：除基本类型外一切皆对象

·2025-03-26 16:38

Unity知识点快速回顾系列

Unity知识点快速回顾系列导航主要想用于快速回顾unity相关知识点，基本只讲解知识点，只有简单的示例，目前还在整理中。

托塔1·2025-03-26 16:40

什么是最小权限原则？

最小权限原则（PoLP）就是这样一种安全实践，它已成为整个组织的基本实践，无论其性质和规模如何。其背后的想法很简单—确保用户、应用程序和系统必须具有对履行其工作角色至关重要的最低访问权限。

·2025-03-26 16:07

10_JavaScript数组排序和高阶方法

数据类型之间存储的区别（重点）二、数据类型之间的比较三、数组的排序3.1sort排序3.2冒泡排序3.3选择排序四、数组的高阶方法forEach遍历map（映射）一、数据类型之间存储的区别（重点）数据类型分成基本数据类型

东东__net·2025-03-26 16:39

7.1-7.2考研408数据结构查找算法核心知识点深度解析

考研408数据结构查找算法核心知识点深度解析一、查找基本概念1.1核心定义与易错点查找表与关键字易错点：混淆静态查找表（仅查询）与动态查找表（含插入/删除操作）的应用场景。

竹木有心·2025-03-26 16:07

导论和基本哲学问题

文章目录马原框架考点一：马克思主义的内涵及构成（非重点马克思主义的内涵马克思主义的构成考点二：马克思主义的基本立场、基本观点和基本方法（选择题重点马克思主义的基本立场马克思主义的基本观点马克思主义的基本方法考点三

带带刷梧呗·2025-03-26 16:37

专升本-计算机公共课考点（1）——信息技术与计算机文化

专升本-计算机公共课考点分析信息技术与计算机文化1.信息与数据2.信息技术3.信息高速公路4.文化的基本属性5.计算机文化6.计算机的起源7.计算机的发展8.计算机的特点9.计算机的分类10.计算机的应用

lengjun666·2025-03-26 15:05

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？什么是特征迭代特征工程一般包含：数据获取，分析数据的可用性（覆盖率，准确率，获取容易程度）数据探索，分析数据业务含义，对特征有一个大致了解，同时进行数据质量校验，包含缺失值、异常值和一致性等；特征处理，包含数据处理和特征处理两部分。数据处理主要做清洗工作（缺失值、异常值、错误值、数据格式处理等），特征转换即对连续特征、离散特征、时间序列进行转换，常用标准化、归一

西木风落·2025-03-26 15:03

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。