深度学习_deep 第6页

DeepSeek的崛起之路：从技术突破到行业变革

一、DeepSeek的进化历程初创与奠基（2023-2024）作为幻方量化子公司，DeepSeek于2023年在杭州成立，专注于大语言模型研发。

诚信爱国敬业友善·2025-02-17 18:05

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的日期选择器（Date Picker），未使用第三方插件

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Vue开发：打造丝滑的日期选择器（DatePicker），未使用第三方插件前言进入安装好的DeepSeek页面效果指令输入

宝码香车·2025-02-17 16:12

0基础Deepseek-AI编程课程

这个0基础Deepseek-AI编程班课程，专门为没有编程经验的学员设计，涵盖了AI编程的基础知识，并深入讲解算法类工具的设计思维，让学员掌握AI编程的核心技能，最终能够独立开发AI工具。

2501_90533339·2025-02-17 16:39

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的瀑布流布局（Masonry Layout）

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Vue开发：打造丝滑的瀑布流布局（MasonryLayout）前言进入安装好的DeepSeek页面效果指令输入

宝码香车·2025-02-17 15:38

DataWorks Copilot × DeepSeek-R1 来了！给你的智能数据开发加满 buff

DataWorksCopilot×DeepSeek-R1来了！

·2025-02-17 15:16

深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用

引言随着AI技术的发展，DeepSeek作为一款先进的智能助手，为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。

一位卑微的码农·2025-02-17 15:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

论deepseek软件底层原理

DeepSeek软件底层原理剖析一、核心架构基石（一）混合专家架构（MoE）架构本质：MoE架构模拟人类专家协作模式，构建一个专家集合。每个专家模块专门负责特定类型或领域知识的处理。

星糖曙光·2025-02-17 13:49

DeepSeek 助力 Vue 开发：打造丝滑的开关切换（Switch）

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Vue开发：打造丝滑的开关切换（Switch）前言进入安装好的DeepSeek页面效果指令输入think组件代码组件特点说明

宝码香车·2025-02-17 13:48

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

清华发布:DeepSeek学习教程ppt 104页完整版免费分享

最近国产DeepSeek火出圈，其出色的性能和巨大的潜力引得各路资本巨头蜂蛹而入，纷纷与其合作。红遍世界。

2501_90649720·2025-02-17 13:15

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。

计算机学长·2025-02-17 13:15

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

Vue3中关于el-dialog组件给其添加:deep()样式不生效

去掉scoped，在样式冲突的情况下，可以给el-dialog添加一个类名。注意：这里element-plus官方文档虽然说custom-class已经弃用了，其实也还能用，因为目前为止还没有改成class去定义。

1142527603·2025-02-17 12:11

本地搭建deepseek并提供给其它人使用（最全，完整可用）

最近deepseek非常火，可以称得上是国人的骄傲了。也导致他的网站和api都比较卡。因为是开源的，我们可以很方便的架设其蒸馏模型到自己的主机上。

唐大帅·2025-02-17 12:41

el-dialog修改其样式不生效加deep也没用

场景el-dialog标签直接写在了template下。解决方法在template中先写一层div，包裹住el-dialog。

夏与冰·2025-02-17 12:39

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。

Katie。·2025-02-17 12:08

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）

9命怪猫·2025-02-17 11:33

linux内网部署deepseek大模型（ollama+anythingllm）

一、安装ollama来源：ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe

wukurua·2025-02-17 11:32

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

本文以DeepSeek-R1-7B模型为例，通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术，将单次推理耗时从2.3s降至0.4s，吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。

竹木有心·2025-02-17 11:29

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人0.1

yehaiwz·2025-02-17 11:29

2025年智算中心的建设成本及优化策略，以DeepSeek为鉴

引言近期DeepSeek的爆火引发了行业对智算中心建设的重新思考。据行业数据显示，目前国内智算中心的机房出租率普遍较低，算力资源过剩现象严重。

数据中心运维高级工程师·2025-02-17 11:59

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“

Lips611·2025-02-17 11:57

中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek，让AI应用遍地开花

北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）自今日起为千行百业的客户免费部署DeepSeek提供技术服务。此次免费部署面向所有行业的客户，将根据企业的具体需求，提供定制化的DeepSeek部署方案。

·2025-02-17 10:33

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其

AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案：Mac 场景实践指南

DeepSeek部署中的常见问题及解决方案：Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展，DeepSeek作为开源领域的优秀代表，在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。

轻口味·2025-02-17 09:43

DeepSeek+Dify 轻松搞定从 0 到 1 搭建专属本地知识库

目录**1.安装和配置Ollama****1.1跨平台安装指南****验证安装****1.2部署DeepSeek模型****下载模型****加载模型****验证模型功能****2.安装和配置Dify**

LCG元·2025-02-17 09:12

大模型产品Deepseek（三）、API 调用指南

DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎，为开发者提供了简洁易用的API接口，使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。

伯牙碎琴·2025-02-17 08:35

nodejs：express + js-mdict 网页查询英汉词典，能播放声音

向DeepSeekR1提问：我想写一个Web前端网页，后台用nodejs+js-mdict,实现在线查询英语单词1.项目结构首先，创建一个项目目录，结构如下：mydict-app/├──public/│

belldeep·2025-02-17 08:29

Node.js 调用 DeepSeek API 完整指南

简介本文将介绍如何使用Node.js调用DeepSeekAPI，实现流式对话并保存对话记录。Node.js版本使用现代异步编程方式实现，支持流式处理和错误处理。

m0_74823490·2025-02-17 07:28

nodejs：express + js-mdict 网页查询英汉词典，能显示图片

向DeepSeekR1提问：我想写一个Web前端网页，后台用nodejs+js-mdict,实现在线查询英语单词，并能显示图片1.项目结构首先，创建一个项目目录，结构如下：mydict-app/├──public

belldeep·2025-02-17 07:57

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

2025年初，以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品，而训练成本仅为传统模型的几十分之一。

AIQL·2025-02-17 07:52

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略

一、引言1.1研究背景与意义近年来，人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展，成为推动各行业变革的核心力量。其中，大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的关键技术，在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力，引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力，在全球范围内掀起了AI应用的热潮；Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得

Abossss·2025-02-17 05:11

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

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·2025-02-17 05:07

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

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