深度学习matlab

【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。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

一、傅里叶变换简介傅里叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。傅里叶变换是一种线性的积分变换。它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。具体来说，‌傅里叶变换将时域波形信号转换为离散的频
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取
爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架
科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。
AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模 MCM 问题A：测试时间：楼梯上的持续磨损 详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

建模思路：方法：实现步骤：2.方向偏好分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：3.同时使用人数分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：4.楼梯的年龄推算问题描述：建模思路：方法：实现步骤：python代码matlab
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间：楼梯上的持续磨损 代码解析

.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。
摆烂大大王·2025-01-31 11:40

利用ChatGPT阅读文献：指南与技巧

阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人，可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。
摆烂大大王·2025-01-31 11:40

目标检测入门教程：使用Python实现目标检测算法

我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO（YouOnlyLookOnce）的最新版本YOLOv4作为示例。
晨曦之光，优美芝麻·2025-01-31 10:05

【Java】已解决：`java.lang.NoClassDefFoundError`

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-31 10:59

【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-31 10:29

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题秃鹰算法是一种基于仿生学原理的优化算法，灵感来源于秃鹰在捕食过程中的搜索策略。该算法通过模拟秃鹰的捕食行为，寻找最优解决方案。
代码编织匠人·2025-01-31 09:55

五类推理（逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理）的开源库 （一）

在开发中，有一些开源库可以实现不同类型的推理，包括逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理等。
由数入道·2025-01-31 09:23

杨立昆退休？中国Deepseek超Llama 4触发Meta

杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖（TuringAward），这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3，它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
极道Jdon·2025-01-31 08:13

书生浦语第五期

在人工智能领域，模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说，模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
晴斋1216·2025-01-31 06:27

斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件！

介绍显示：“深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。
Alexquyun·2025-01-31 06:54

matlab——计算VPD（vapor pressure defict）

需求：计算VPD（vaporpressuredefict）。介绍：饱和水汽压差（简称VPD）是指在一定温度下，饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值（百度百科）。因此，温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa，理想情况下约为0.85kPa。通常，大多数植物在VPD在0.8到0.95kPa之间时生长良好（维基百科）。计算方法：一、先计算饱和水汽压二、饱和水汽压减去实际水汽压。世界气象
小琳子要开心呀·2025-01-31 04:40

校招154W！DeepSeek待遇和核心成员曝光！

其高薪职位如深度学习研究员，年薪最高可达税前154万元。同时，该公司也注重给予其他职位合理薪酬，如客户端研发工程师年薪30万，实习生日薪500元，并提供转正机会及房补。
AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向
小松要进步·2025-01-31 01:15

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

在深度学习模型训练中，最常见的是损失函数值和评估指标（如准确率、精确率、召回率等）的变化曲线。示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。
alankuo·2025-01-31 01:43

学习python你必须弄懂的 Python、Pycharm、Anaconda 三者之间的关系

Python作为深度学习和人工智能学习的热门语言，学习一门语言，除了学会其简单的语法之外还需要对其进行运行和实现，才能实现和发挥其功能和作用。下面来介绍运行Python代码常用到的工具总结。
经纬数智·2025-01-30 23:27

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可以看
AI Player·2025-01-30 21:17

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

AI大模型的概念起源于20世纪80年代，当时研究人员提出了深度学习（DeepLearning）这一概念。深度学习
AI天才研究院·2025-01-30 21:46

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

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。
♢.＊·2025-01-30 20:06

Python 调用常见大模型 API 全解析

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、PYTHON与SAP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。
♢.＊·2025-01-30 19:00

AI编译器之——为什么大模型需要Relax？

放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。
FF-Studio·2025-01-30 19:24

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B：可持续旅游管理 代码解析

目录代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析：matlab代码代码解析：代码框架：遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt
2025年数学建模美赛·2025-01-30 17:40

Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点
稷下科研社·2025-01-30 16:54

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的
百态老人·2025-01-30 16:23

【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统
然哥爱编程·2025-01-30 15:20

matlab学习路线

阶段1：基础入门（1-2周）目标：熟悉MATLAB界面、基础语法和简单操作。学习内容：环境与界面：了解MATLAB的桌面布局（命令窗口、工作区、编辑器、当前文件夹）。
kyle~·2025-01-30 15:46

Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点
天天程序猿·2025-01-30 15:46

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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。
♢.＊·2025-01-30 13:59

知识图谱技术剖析

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。
♢.＊·2025-01-30 13:29

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架
小明技术分享·2025-01-30 12:56

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。
go5463158465·2025-01-30 11:47

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。
AI天才研究院·2025-01-30 10:12

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。
go5463158465·2025-01-30 10:39

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

基于matlab的lte组网实验,基于Matlab的TD-LTE链路级仿真平台的建立

应用研究数字技术与应用831背景TD-LTE是无线通信领域的一次革新,它采用了许多增强型的技术来提高系统的性能,使其具有更高的复杂性。随着TD-LTE亮相上海世博会之后,TD-LTE-Advanced也被国际电信联盟确定为国际4G标准之一[1]。TD-LTE的飞速发展,离不开仿真对其性能的不断验证。仿真包括链路级仿真和系统级仿真,而链路级仿真又是系统级仿真的基础,因此搭建TD-LTE链路级仿真平台
weixin_39668282·2025-01-30 08:54

MATLAB生成C/A码并计算自相关值

坐标上海西南某高校，一门大作业要求我们实现MATLAB生成C/A码并计算自相关值题目要求：用Matlab编写程序，生成一个适合PRN1-32号GPS卫星中任何一个卫星的C/ACode的通用标准函数。
SJTU_YJ·2025-01-30 08:52

基于Matlab的GPS信号仿真

基于Matlab的GPS信号仿真近年来，GPS技术已经广泛应用于各个领域，特别是定位和导航领域。为了更好地研究和理解GPS信号的特性，进行GPS信号仿真就成为了一项重要的工作。
NoABug·2025-01-30 08:52

verilog Matlab GPS C/A码发生器.

本文所涉文献资料均为开源免费,参考文献、声明链接等均写在文末。1.C/A码简要介绍GPS卫星信号包括载波信号、测距码和数据码．其中的测码粗码即C／A码(CoarseAcquisitionCode)除了作为粗测码外，还由于其具有码长短，易于捕获的特点而作为GPS卫星信号的捕获码，因此C／A码是GPS信号捕获以及接收机实现的基础。[1]GPS系统中使用了两种伪随机码，一种是时钟速率为10．23MHz用
today_typ·2025-01-30 08:21

MATLAB中extractAfter函数用法

目录语法说明示例选择子字符串后的文本使用模式提取路径后的文件名选择指定位置后的子字符串选择字符向量中位置之后的文本extractAfter函数的用法是提取指定位置后的子字符串。语法newStr=extractAfter(str,pat)newStr=extractAfter(str,pos)说明newStr=extractAfter(str,pat)提取在pat指定的子字符串后开始并以str的最后
jk_101·2025-01-30 08:21
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