深度学习_学习笔记

AI创业机遇：垂直领域无限可能

AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能（AI）正在各行各业掀起一场革命，为创业者带来了前所未有的机遇。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-05 10:08

深度学习代码分析——自用

代码来自：https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签，为后续生成伪掩码（Pseudo-Masks）提供基础。代码分为train_phase和test_p
肆——·2025-03-05 08:28

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

PyTorch的Tensor具有动态计算图，可用于深度学习模型的前向
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

一文讲清楚自我学习和深度学习

自我学习（Self-Learning）和深度学习（DeepLearning）是两个不同的概念，但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念，并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。
平凡而伟大(心之所向)·2025-03-05 07:51

AI大模型学习笔记-- 大模型应用技术架构

AI大模型学习笔记--大模型应用技术架构大模型就像是大脑，就像孩子从小学习说话和认知世界一样，通过大量的数据学习，能够理解语言、识别图像、玩游戏、写作、作曲等。
AI大模型-搬运工·2025-03-05 06:39

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：
坐望云起·2025-03-05 02:37

深度学习数据集封装-----目标检测篇

前言在上篇文章中，我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务，通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而，当我们转向目标检测任务时，复杂度便显著提升，尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例，它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限，本文暂不深入展开YOLO的相关内容，感兴趣的读者可以查
科研小天才·2025-03-05 02:34

java学习.五

目录一、本周学习内容：二、学习笔记：（1）Map集合1.Map集合的初步认识：2.Map集合的特点和常用方法3.Map集合的遍历4.Map集合的底层原理（2）Collections工具类1.Collections
羽沢31·2025-03-05 01:28

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

3-8 WPS JS宏 单元格的复制、重定位学习笔记

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爱上妖精的尾巴·2025-03-05 01:54

深度学习算法模型：从原理到未来

近年来，人工智能（AI）技术以前所未有的速度改变着人类生活，而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。
YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

大模型推理速度测评的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-03-04 21:59

微调（Fine-tuning）

微调（Fine-tuning）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一种常见技术，用于将预训练模型（Pre-trainedModel）适配到特定任务上。
路野yue·2025-03-04 20:49

大语言模型生成式AI学习笔记——1. 1.1 大语言模型及生成式AI项目生命周期简介——课程简介

GenerativeAIwithLargeLanguageModelsbyDeepLearning.AI&AmazonWebServicesAboutthisCourseInGenerativeAIwithLargeLanguageModels(LLMs),you’lllearnthefundamentalsofhowgenerativeAIworks,andhowtodeployitinreal
预见未来to50·2025-03-04 18:07

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

模型是什么从逻辑层面理解，模型类似于函数。给定模型一个输入，它会产生一个输出。例如，垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时，它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。天气预测同样是一个模型，输入历史天气数据，它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然，模型的输出存在一定的准确率，其结果可能与预期高度相符，也可能偏离较大。构建数据集对于大语言模型（LLM）的训练而言，首先需要构建
XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

Go 学习笔记（54）— Go 第三方库之 uber-go/zap/lumberjack（记录日志到文件、支持自动分割日志、支持日志级别、打印调用文件、函数和行号）

1.简要说明zap是uber开源的Go高性能日志库，支持不同的日志级别，能够打印基本信息等，但不支持日志的分割，这里我们可以使用lumberjack也是zap官方推荐用于日志分割，结合这两个库我们就可以实现以下功能的日志机制：能够将事件记录到文件中，而不是应用程序控制台；日志切割能够根据文件大小、时间或间隔等来切割日志文件；支持不同的日志级别，例如DEBUG，INFO，WARN，ERROR等；能够
wohu007·2025-03-04 18:31

【FFMPEG】各种音视频编解码学习详解 h264 ，mpeg4 ，aac 等所有音视频格式

[-]编解码学习笔记二codec类型编解码学习笔记三Mpeg系列Mpeg1和Mpeg2编解码学习笔记四Mpeg系列Mpeg4编解码学习笔记五Mpeg系列AAC音频编解码学习笔记六H26x系列编解码学习笔记七微软
weixin_30906425·2025-03-04 17:29

软件设计和软件架构之间的区别

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业，消防等领域的工业化产品），合
前网易架构师-高司机·2025-03-04 17:56

Go语言学习笔记（六）——标准库

文章目录一、fmt输出fmt.Print格式化占位符FprintSprintErrorf输入fmt.Scanfmt.Scanffmt.Scanlnfmt.Fsanf二、os权限说明os.Createos.Mkdiros.MkdirAllos.Removeos.RemoveAllos.Getwdos.Chdiros.TempDiros.Renameos.Chmodos.Chown文件进程相关Sign
正在绘制中·2025-03-04 16:18

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处，最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算，而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多，可以从列表或ndarray等类型进行构建，也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
Wis4e·2025-03-04 15:38

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation（SE）网络结构详解，附代码。（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation（SE）网络结构详解，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-03-04 14:07

《C++ Primer Plus》学习笔记 2.1.3 C++预处理器和iostream文件

程序清单2-1myfirst.cpp//myfirst.cpp--displaysamessage#include//aPREPROCESSORdirectiveintmain()//functionheader{//startoffunctionbodyusingnamespacestd;//makedefinitionsvisiblecoutusingnamespacestd;可使用其他代码替
weixin_33859844·2025-03-04 14:00

AI大模型-提示工程学习笔记22-元提示(meta-prompting)

目录1.元提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)Meta-Prompting的解决方案2.Meta-Prompting的工作流程(1)元提示输入(2)提示生成(3)提示评估(可选)(4)提示选择(可选)(5)任务执行3.Meta-Prompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)元提示(Meta-Prompt)(3)提示生成器(PromptGenerator)(4)提示评估器(Pro
9命怪猫·2025-03-04 13:22

GPU与CPU：架构对比与技术应用解析

GPU以其强大的并行计算能力，在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起，而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
Hello.Reader·2025-03-04 12:50

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：搭建可拓展的AI代理工作流架构1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，特别是机器学习和深度学习技术的广泛应用，构建高度智能且自动化的代理系统成为了一个迫切的需求
AI天才研究院·2025-03-04 11:04

Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解

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。
♢.＊·2025-03-04 10:01

树莓集团现状最新进展：宜宾园区业务再添新篇

该系统利用深度学习算法，能够快速、准确地检测出工业产品表面的细微缺陷，检测精度比传统检测方法提高了30%。
树莓集团·2025-03-04 08:21

python的统计库_python--学习笔记13 统计库

可以先绘制散点图查看数据分布情况，然后再使用检验包进行Statsmodels用于探索数据、估计模型、并运行统计检验的Python包。importstatsmodels.apiassmy=df['sepallengthh'][:50]x=df['sepalwidth'][:50]X=sm.add_constant(x)#在现有矩阵添加截距列results=sm.OLS(y,x).fit()#fit方
weixin_39959335·2025-03-04 06:03

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的
weixin_39724362·2025-03-04 04:52

smolagents学习笔记系列（十）Examples - Web Browser Automation with Agents

这篇文章锁定官网教程中Examples章节中的WebBrowserAutomationwithAgents文章，主要介绍了如何设计一个由Agent驱动结合视觉模态的Web内容浏览功能，包含了以下几个功能：Navigatetowebpages：前往指定网页；Clickonelements：点击网页对象；Searchwithinpages：在页面中搜索；Handlepopupsandmodals：处理
nenchoumi3119·2025-03-04 04:50

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain·2025-03-04 04:19

数据挖掘与数据分析

数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法
dundunmm·2025-03-04 03:11

【C++】双指针算法

后期我会继续把蓝桥杯算法学习笔记开源至博客上。技巧1.双指针算法，但实际上是利用数组下标来充当指针，并不是直接使用指针。
星霜旅人·2025-03-04 01:25

Python学习笔记——（二）循环结构，列表部分（切片，增删改查）

1.循环的else子句【重点】作用：当循环正常结束（未被break中断）时执行典型场景：检测循环是否完整执行（如搜索元素未找到时触发）#示例：查找列表中是否存在偶数nums=[1,3,5,7]fornuminnums:ifnum%2==0:print("找到偶数")breakelse:print("未找到偶数")#会执行2.循环嵌套规则：外层循环执行一次，内层循环执行全部示例：打印九九乘法表for
c田野·2025-03-04 01:21

DiNN学习笔记1-理论部分

DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对
瓜皮37·2025-03-04 00:45

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5.更新误差协方差卡尔曼滤波算法步骤总结代码实现（Python示例）PID调节总结MicroPython示例代码：控制LED灯并连接WiFi1.硬件准备2.连接方式3.示例代码代码说明开发环境搭建今天
tt555555555555·2025-03-03 23:10

大模型算法工程师的技术图谱和学习路径

介绍：大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括：职责：设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型，解决复杂的业务问题。
执于代码·2025-03-03 23:39

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。
执于代码·2025-03-03 23:09

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大和任务复杂性的提升，Transformer的计算成本和内存需求也随之激增。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化方法，其中稀疏注意力（SparseAttention）是一种备
T-I-M·2025-03-03 22:32

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

Unity学习笔记之——ugui的性能优化

在Unity中UI优化的核心问题就是重绘和批处理之间的平衡一、Canvas优化要点1.优化原因：（1）Unity为了性能优化，会合并Canvas下的所有元素；（2）如果把所有面板放到一个Canvas下，会造成重绘Redraw（反复绘制）；下面列出了Unity中导致Canvas变脏的地方：·设置顶点脏——SetVerticesDirty，如RectTransform、Image中各种参数修改等；·设
Summer_3416·2025-03-03 20:11

【2025年超全汇总】大模型常见面试题及详细答案解析（非常详细）收藏这一篇就够了！

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。
Cc不爱吃洋葱·2025-03-03 18:59

.env文件是什么？如何使用？哪些需要注意的？一文全部搞定

.env文件学习笔记什么是.env文件.env文件是一个配置文件，用于存储环境变量。
万山y·2025-03-03 17:54

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构，尤其在计算机视觉任务（如图像分类）中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法，与其他NAS方法相比，它具有更高的效率，并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
华东算法王·2025-03-03 17:23

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

与传统的搜索引擎不同，DeepSeek不仅仅依赖于关键词匹配，还能通过深度学习分析用户的需求，呈现更加智能化的搜索结果。
·2025-03-03 17:17

eNSP中AR2220、AR201、AR1220、AR2240、AR3260、Router、NE40E、NE5000E、NE9000、CX路由器学习笔记

eNSP中常见华为路由器型号的接口特性详解及横向对比，重点关注接口类型、扩展能力和适用场景：缩写解释：LPU：LineProcessingUnit（线路处理单元）SPU：ServiceProcessingUnit（业务处理单元）PoE：PoweroverEthernet（以太网供电）GE：GigabitEthernet（千兆以太网）FE：FastEthernet（快速以太网）SFP：SmallFo
learning-striving·2025-03-03 16:42

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就
AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索 原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果
AI天才研究院·2025-03-03 13:54

单调队列学习笔记：滑动窗口最大值，绝对差不超过限制的最长连续子数组

上期笔记：单调栈学习笔记（一）：每日温度，接雨水-CSDN博客题目1：滑动窗口最大值239.滑动窗口最大值-力扣（LeetCode）“单调队列+滑动窗口”常同时出现，因为滑动窗口遵循“先来先走”，单调
Gravity!·2025-03-03 12:41
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