深度学习NLP方向

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

TORGO 数据库：构音障碍语音研究的宝贵资源

TORGO数据库：构音障碍语音研究的宝贵资源在语音识别和语音病理学领域，构音障碍（Dysarthria）是一个重要的研究方向。
帅小柏·2025-03-07 20:10

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化，以下是具体原因的分点解析：激光光源的高性能单色性与方向性：激光具有极好的单色性和准直性，光束发散角小，能形成稳定的光斑
视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

PCL 点云拟合 Ransac拟合圆柱

分别是：圆柱轴上一点的x坐标；圆柱轴上一点的y坐标；圆柱轴上一点的z坐标；圆柱轴方向的x；圆柱轴方向的y；圆柱轴方向的z；圆柱半径r。1.1原理  RANSAC（RandomSampl
点云侠'·2025-03-07 19:34

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

Spring AI 实战：手把手教你打造一个智能客服机器人！

SpringAI框架为我们提供了一个强大的工具集，结合自然语言处理（NLP）技术，我们可以轻松地构建一个功能强大的智能客服机器人。本文将从零开始，一步步教你如何利用SpringAI和相关技术打造一个
Leaton Lee·2025-03-07 18:24

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

蓝桥杯例题练习（入门）--绘制正方形与内切圆

绘制正方形内切圆，要求：正方形轮廓为红色，内切圆边框为红色，内部黄色填充，正方形边长100，绘制过程中隐藏画笔##思路：由于本题需要绘制正方形，可考虑使用循环较少代码量，##绘制圆时，由于绘制位置由画笔决定，绘制方向向下弯曲或向上弯曲
Nanhuiyu·2025-03-07 16:05

蓝桥杯例题练习（简单）--绘制四叶风车

因此在绘制时可能存在重复代码段，可以考虑将其嵌入循环之中以节省代码量和人力##基础准备：##turtle.setheading(角度)/turtle.seth(角度),设置画笔朝向，初始朝向为正右，朝向改变为逆时针方向变化
Nanhuiyu·2025-03-07 16:04

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

人工智能基础知识

二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通
yzx991013·2025-03-07 16:24

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

大龄IT从业人员如何实现大厂梦

一、精准定位岗位赛道选择"经验溢价型"岗位推荐方向：行业解决方案架构师（如金融/政务云）数据治理专家（需掌握元数据管理、数据合规）技术布道师（需具备开源社区贡献经验）案例：某42岁候选人通过展示金融风控系统架构经验
繁华之中悟静·2025-03-07 14:23

PCB 目标检测数据集

、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计，提供高精度标注的PCB图像及缺陷目标信息，支持目标检测、缺陷分类、自动化质检等研究方向
晨兆·2025-03-07 14:21

总理在政府工作报告中提到具身智能，so！这是个什么玩意？竟也能帮我发高分顶会

目前，具身智能的研究主要集中在四个核心方向：具身感知、具身互动、具身智能体
前沿速递AI·2025-03-07 14:20

AI 智能：开拓未知疆域的科技先锋

然而，在这片广袤的技术海洋里，还有诸多潜藏在深处、尚未被广泛挖掘与讨论的领域，它们代表着AI智能未来发展的新方向，这些独特视角与内容或许在CSDN这类平台上也难寻踪迹。
Kurbaneli·2025-03-07 13:15

启发式算法（Heuristic Algorithm）

启发式算法的思想启发式算法的核心思想是通过利用问题的特定性质和人类的经验，设计出有效的规则或策略，引导搜索过程朝着可能的解空间方向快速前进。其主要特点包括：简化问题：将
大霸王龙·2025-03-07 13:44

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

小白必看！2025 网络安全保姆级学习路线来啦~

关键词：网络安全入门、渗透测试学习、零基础学安全、网络安全学习路首先咱们聊聊，学习网络安全方向通常会有哪些问题1.初学者常见问题1.1如何开始学习网络安全？
白帽黑客-晨哥·2025-03-07 10:55

Redis

1.Redis简介简单来说redis就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此redis被广泛应用于缓存方向。
任璐·2025-03-07 10:52

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真，输出脉压，MTI,MTD等图像。

通过分析这些反射波，雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求，特别是在第二次世界大战期间，雷达在侦测敌机和舰船上发挥
Matlab_猿助手·2025-03-07 10:20

相似度计算

1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm
Panesle·2025-03-07 10:49

地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向

一、流向（current）流向一般指流体前进的方向、去向，一般以正北方向为正，例如流体从南流向北，则流向为0°，其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向，与流向相反，例如风从南吹向北，则为南风，
fried-ghost·2025-03-07 10:18

基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察

友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
Echo_Wish·2025-03-07 10:47

迎接AI挑战：Java程序员的技能进化与发展趋势!!!

以下是几个主要发展方向：AI辅助编码工具的普及：像GitHubCopilot、AmazonCodeWhisperer和JetBrainsAIAssistant等工具正在帮助Java开发者更快地编写代码，
小南AI学院·2025-03-07 10:16

标量、向量、矩阵与张量：从维度理解数据结构的层次

它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展，以下是详细解析：1.标量（Scalar）：0维数据定义：单个数值，没有方向，只有大小。维度：0维（无索引）。
舒旻·2025-03-07 09:03

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
longii11·2025-03-07 08:56

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。
君君学姐·2025-03-07 07:18

人工智能开发趋势

从自然语言处理到计算机视觉，从自动化决策到自主学习，AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势，并展望未来的发展方向。
光影少年·2025-03-07 06:10

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

threejs学习之环境光和点光源

环境光可以均匀照亮场景中所有物体，不能投射阴影，不能设置方向，只能设置颜色和亮度。
旅行中的伊蕾娜·2025-03-07 04:19

迷宫问题：BFS求解最短路径

0100001010010100001001010输出样例(0,0)(1,0)(2,0)(3,0)(3,1)(3,2)(2,2)(1,2)(0,2)(0,3)(0,4)(1,4)(2,4)(3,4)(4,4)思路沿上下左右四个方向
Zih_An·2025-03-07 04:43

全球首款通用AI Agent Manus：人机协作的革新者与争议焦点

以下从技术突破、市场反响、争议焦点与未来方向四个维度解析这一里程碑产品的全貌。一、技术突破：从“建议者”到“执行者”的跨越Manus的核心竞争力在于
曾几何时…·2025-03-07 03:38
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