深度学习baseline模型第25页

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果

AndrewHZ·2025-02-17 20:47

通俗诠释 DeepSeek-V3 模型的 “671B” ，“37B”与 “128K”，用生活比喻帮你理解模型的秘密！

在DeepSeek-V3模型的参数描述中，你可能会看到类似“671B37B128K”这样的标记。这些字母和数字的组合看起来像密码，但其实它们揭示了模型的“大脑容量”和“工作方式”。

涛涛讲AI·2025-02-17 19:44

掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手

它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性，并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。

黑金IT·2025-02-17 19:13

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p

一位小说男主·2025-02-17 19:43

一文理解大模型，并对当前流行模型做对比

什么是大模型？大模型就像是一个“超级智能大脑”，它通过海量数据和复杂的计算结构（比如神经网络）学习人类语言、图像、声音等信息的规律。

Jing_saveSlave·2025-02-17 19:41

交换机NAC配置与管理详解

在华为交换机中NAC包括802.1x认证、MAC认证与Portal认证，都是采用如下图所示的认证模型。它包括用户（User）、网络接入设备（NAD）和接入控制服务器（ACS）三

wespten·2025-02-17 19:09

Ruoyi-Radius详解

Ruoyi-Radius详解一、模块功能架构核心目标：实现基于RADIUS协议的AAA（认证、授权、计费）服务，与若依管理系统无缝集成，复用其用户体系与权限模型。

靖节先生·2025-02-17 18:37

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

Node.js RESTful API 框架

模块化设计：基于Mongoose模型进行操作，可方便地实

温宝沫Morgan·2025-02-17 18:04

Flex布局

Flex布局，即FlexibleBox布局，是一种CSS布局方式，它为盒状模型提供了最大的灵活性。

augenstern416·2025-02-17 18:04

性能测试核心知识点 —— 负载模型！

而负载模型则是负载测试中的关键概念，它定义了测试的目标、策略、参数和流程，是进行性能测试的基础。一、负载模型概述负载模型是一种模拟实际用户行为的方法，目的是模拟真实环境下的用户负载，以评估系统的性能。

自动化测试老司机·2025-02-17 17:23

算法竞赛备赛——【背包DP】多重背包

多重背包基础模型有一个体积为V的背包，商店有n种物品，每种物品有一个价值v和体积w，每种物品有s个，问能够装下物品的最大价值。

Aurora_wmroy·2025-02-17 17:50

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势

3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类：立体视觉（StereoVision）通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像，利用视差计算深度信息，生成3D模型。

视觉人机器视觉·2025-02-17 17:49

prompt技术结合大模型生成测试用例

要利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试，以下以使用Python调用OpenAI的GPT模型进行功能测试用例生成，再借助Selenium库执行测试为例，给出一个完整的实现示例。

小赖同学啊·2025-02-17 16:13

边缘AI架构提升LLM应用的响应速度

边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型（LLM）应用的响应速度。

AI天才研究院·2025-02-17 15:08

ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数

FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数：voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型

PaLu-LvL·2025-02-17 15:08

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

现在，DataWorksCopilot与DeepSeek-R1模型深度对接，支持DeepSeek-R1-671B模型与DeepSe

·2025-02-17 15:16

通过MATLAB/Simulink平台，使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标

目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建

xiaoheshang_123·2025-02-17 15:06

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点，并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用

一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜

一位卑微的码农·2025-02-17 15:35

【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值

一、通风系数1.1通风系数简介通风系数（VentilationCoefficient，VC）可以用来表征扩散条件，其计算公式如下（参考USIyerandPErnestRaj的文章）：其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度（PBLH），meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均（当然也可多选几层）。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码：fromne

⁣北潇·2025-02-17 15:05

大客户管理的方法和策略

以精准分层为例，企业需根据客户贡献度、战略匹配度等维度划分优先级，例如，某全球500强企业通过RFM模型（最近消费、频率、金额）筛选出Top5%客户，针对性投入资源后，次年营收增长达18%。

·2025-02-17 15:40

如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型

当大型语言模型（LLM）原生不支持函数调用功能时，如何实现智能工具调度？本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。

Jason9510·2025-02-17 15:01

GPT-4o mini 大模型价格战，一百万 Token 只需要 1.1元 RMB

本心、输入输出、结果文章目录GPT-4omini大模型价格战，一百万Token只需要1.1元RMB前言目前它的定价方案是每处理一百万个token仅需15美分GPT-4omini极快的响应速度GPT-4omini

简简单单OnlineZuozuo·2025-02-17 15:00

Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了

在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型

AI绘画师-海绵·2025-02-17 15:59

机器学习 - 学习线性模型的重要性

在接下来的博文中，我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型，在学习之前，让我们来了解一下学习线性模型的重要性，以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型？

谦亨有终·2025-02-17 14:29

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。

糯米君_·2025-02-17 14:59

【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

【机器学习】多元线性回归

最后，我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为：y=X⋅w+by=X\cdo

T0uken·2025-02-17 14:26

Java中JWT（JSON Web Token）的运用

目录1.JWT的结构2.JWT的优点3.JWT的流转过程4.具体案例一、项目结构二、依赖配置三、用户模型四、JWT工具类五、JWT请求过滤器六、安全配置七、身份验证控制器八、测试JWTJWT（JSONWebToken

华农第一蒟蒻·2025-02-17 14:56

【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】

当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

论deepseek软件底层原理

任务分配机制：当模型面临输入任务时，类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征，将其导向最适配的专家模块。

星糖曙光·2025-02-17 13:49

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练

闲人编程·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

本地部署model scope魔搭大模型流程

一、安装python二、安装Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python

CQller·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

本地搭建deepseek并提供给其它人使用（最全，完整可用）

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。PS：虽然也可以Cpu运行模型，但是如果没有8G以上的显存卡的话，只能搭建7B以下的模型，体验效果并不太好。

唐大帅·2025-02-17 12:41

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、

m0_74824780·2025-02-17 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

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

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