深度学习_deep

考研复习之记忆方法

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·2025-03-11 23:51

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力

曲幽·2025-03-11 22:15

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

内容概要DeepSeek作为新一代智能创作平台，其核心技术突破体现在混合专家架构（MoE）与670亿参数的深度融合。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

【电机控制器】ESP32C3——持续更新

以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ADC、PWM、UART【电机控制器】ESP32-C3芯片——PWM、ADC二、语言模型【电机控制器】ESP32-C3语言模型——豆包【电机控制器】ESP32-C3语言模型——DeepSeek

Kisorge·2025-03-11 21:41

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

好评笔记·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

月入10万+的AI人都在用的学习宝典：DeepSeek高校联盟资料限时开放

DeepSeek学习资料合集：https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4dDeepSeek实操变现方法：https://pan.quark.cn/s/76328991eaa2当今时代

毛毛ai·2025-03-11 21:07

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站Ollama开源的本地大语言模型运行框架，用来在本地部署调用大语言模型，如D

曲幽·2025-03-11 21:36

如何用本地部署的DeepSeek-R1模型结合OmniParser V2实现无网络 WPS 文件交互？（适合小白）

今天我们来实现一个本地部署的方案，使用deepseekr1模型和OmniParserV2，通过WPS的图形界面（GUI）完成文件操作。别担心，即使你是编程小白，这篇文章会用简单语言一步步带你完成。

Leaton Lee·2025-03-11 20:28

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度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。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程

以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。

程之编·2025-03-11 19:23

DeepSeek与剪映短视频创作指南

DeepSeek（深度求索）作为一家专注实现AGI的中国公司，其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域，结合剪映的智能剪辑功能，可以大幅提升短视频创作效率。

meisongqing·2025-03-11 19:53

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd

小圆圆666·2025-03-11 19:53

2025 DeepSeek 10 大王炸组合，赋能职场效率革命

DeepSeek作为一款功能强大的AI工具，正引领着职场人的工作方式变革。当DeepSeek与其他热门应用巧妙搭配，便诞生了一系列能够大幅提升工作效率的王炸组合。

meisongqing·2025-03-11 19:52

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

百奥赛图的AI野心：用2500万抗体序列改写医药研发规则

随着DeepSeek的爆火，AI技术也正在深度渗透生物医药行业。

港股研究社·2025-03-11 19:21

清华DeepSeek以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途

清华DeepSeek：以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途在当下这个科技浪潮奔涌不息的时代，人工智能领域成为了无数科研人员竞逐的“战场”。

2501_91080610·2025-03-11 19:20

RoboVQA：机器人多模态长范围推理

23年11月来自GoogleDeepmind的论文“RoboVQA:MultimodalLong-HorizonReasoningforRobotics”。

三谷秋水·2025-03-11 18:49

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》

《AI浪潮中的璀璨新星：MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言：AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下，AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点，竞争激烈程度堪称白热化。

空云风语·2025-03-11 18:18

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（5）下

万无一失：网站的高可用架构4.高可用的数据保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。缓存服务的高可用争论1.缓存服务需要实现高可用核心论据：避免雪崩效应：缓存宕机导致数据库瞬时压力骤增，可能引发级联故障。提升用户体验：缓存直接支撑高频访问，其不可用会导致延迟飙升、功能异常。数据热备价值：部分缓存数据（如会话信息）可能无持久化备份，丢失后影响业务连续性。适用场景：高并发实时系统：如电商秒

诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:41

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（3）

大型网站架构的核心要素《大型网站技术架构：核心原理与案例分析》第三章聚焦于大型网站架构的核心要素，从技术维度剖析了构建高可用、高性能、可扩展系统的关键设计方向。1.五大核心架构要素(1)性能（Performance）目标：快速响应用户请求，优化用户体验。关键策略：前端优化：CDN加速静态资源、合并压缩JS/CSS、浏览器缓存。服务端优化：缓存（Redis/Memcached）、异步处理（消息队列）

诺亚凹凸曼·2025-03-11 18:11

uniapp uview u-textarea maxlength无效问题

dataModel.question':{handler(val){if(val.length>=200){this.dataModel.question=val.substr(0,200)}},immediate:true,deep

尤小白·2025-03-11 17:05

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，添加列宽调整功能Table12

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，添加列宽调整功能Table12页面效果指令输入think

宝码香车·2025-03-11 16:59

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

程序员如何用DeepSeek让代码效率翻倍？这份实战手册请收好

当我翻开他的代码才发现，这个00后小伙子的秘密武器居然是个叫DeepSeek的AI工具。你可能已经注意到，GitHub上越来越多的开源项目开始标注"DeepSeek适配"的字样。

·2025-03-11 15:56

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

Flutter中使用NetworkImage加载网络图片缓存问题学习实践

Flutter中默认的NetworkImage会有缓存机制，如果图片的url不变化，但是url的图片已经发生变化，NetworkImage不会下载新的图片deepseek是这么解决问题的，但是在鸿蒙上禁用缓存无效在

云水-禅心·2025-03-11 13:37

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

DeepSeek隐藏用法大揭秘：从代码优化到多模态开发，这些技巧让你少熬三夜班

他原本每周要花20小时写接口文档，自从用上DeepSeek的代码补全功能，现在喝着咖啡看AI自动生成Swagger注释——这让我想起刚入行时，为了调通一个正则表达式熬夜到凌晨三点的自己。

·2025-03-11 11:23

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或

DO_Community·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

链接：https://pan.quark.cn/s/70da09749050清华大学新闻与传播学院团队发布了长达104页的DeepSeek详细使用手册，该手册成为国产AI工具DeepSeek深度使用的标杆指南

2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成

程之编·2025-03-11 09:39

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright

Python测试之道·2025-03-11 09:00

Ollama 已部署DeepSeek模型，如果用Java语言实现调用

以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法：1.通过HTTPAPI调用（推荐）Ollama提供了RESTfulAPI，可以用Java的HTTP客户端库（如OkHttp）直接调用

meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力，这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能，大幅提升开发效率。