深度学习pytorch人工智能

AI 进阶指南：携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路

AI进阶指南：携手DeepSeek从小白到行业先锋的跃迁之路在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）宛如一颗璀璨的明星，照亮了各个领域的创新与发展道路。
轻口味·2025-03-02 00:24

AI赋能智能家居，CES Asia 2025论坛深度探讨行业未来

在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）正以惊人的速度渗透到各个领域，智能家居便是其中备受瞩目的应用场景之一。
赛逸展张胜·2025-03-02 00:20

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域，处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作，通过NumPy库演示各种实用技巧。
秋‍.·2025-03-01 23:14

如何更加优雅提问：浅谈提示词

询问是一门艺术，如何优雅高效地提问很可能是未来十年每个人的必备素质参考ISO/IEC23894人工智能系统工程标准第一步：理论基础构建目标：通过结构化分析与实践验证，提升提示词设计的精准度、可控性与生成效率一
愚戏师·2025-03-01 23:42

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
坂田月半·2025-03-01 20:29

英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测

OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》

苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的
OAK中国_官方·2025-03-01 20:56

探索未来智能：Lucidrains的Mixture of Experts框架详解

探索未来智能：Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts
咎旗盼Jewel·2025-03-01 20:53

深度学习开源数据集大全：从入门到前沿

在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。
念九_ysl·2025-03-01 19:48

【Golang】Go语言Web开发之模板渲染

《博客》：Python全栈，Golang开发，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flas
景天科技苑·2025-03-01 19:47

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

我，一个对人工智能充满热情的程序员，带着对麻将策略的浓厚兴趣，踏上了开发AI麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。
fxrz12·2025-03-01 19:46

计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统

技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。
奔强的程序·2025-03-01 18:45

Ollama 本地GUI客户端：为DeepSeek用户量身定制的智能模型管理与交互工具

1.简介：在人工智能领域，如何高效地管理、下载和与模型进行交互是每个开发者面临的挑战。DeepSeek：Ollama本地客户
探客白泽·2025-03-01 18:15

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

强化学习——基本概念

智能体（IntelligentAgent），在人工智能领域，智能体指一个可以观察周
AI大模型探索者·2025-03-01 17:06

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2

1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
阿克兔·2025-03-01 17:34

2.4K star的GOT-OCR2.0：端到端OCR 模型

GOT-OCR2.0是一款新一代的光学字符识别（OCR）技术，标志着人工智能在文本识别领域的重大进步。
AI 研习所·2025-03-01 17:34

揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱

揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言，tokens起着基础性的作用。
东锋1.3·2025-03-01 16:34

自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人

因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
山海青风·2025-03-01 16:33

自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念

1.什么是自然语言处理（NLP）1.1NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。
山海青风·2025-03-01 16:33

机器学习与深度学习资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
JasonDing1354·2025-03-01 16:59

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法：1.DataLoader：-DataLoader用于批量处理数据，支持多线程加载数据。
不要不开心了·2025-03-01 16:59

全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧

在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。
环工人学Python·2025-03-01 15:53

CES Asia 2025：电子行业前沿展望与盛会契机

在全球科技浪潮汹涌澎湃之际，2025年电子行业的消费电子、半导体和人工智能三大关键领域备受瞩目，其发展走向不仅关乎行业兴衰，更蕴含着无数投资机遇，而即将到来的CESAsia2025则成为聚焦这些热点的重要舞台
赛逸展张胜·2025-03-01 15:50

【北京迅为】iTOP-RK3568OpenHarmony系统南向驱动开发-第5章 UART接口运作机制

RK3568内置独立NPU，可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统，主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
北京迅为·2025-03-01 14:19

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段，实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化，为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。
Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

Android 开发使用 AI 提升效率

引言在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）正逐步渗透到各个行业。对于Android开发者而言，如何利用AI技术提升开发效率，已成为一个值得探讨的话题。
jiet_h·2025-03-01 13:09

【深度学习】矩阵的核心问题&解析

一、基础问题1.如何实现两个矩阵的乘法？问题描述：给定两个矩阵AAA和BBB，编写代码实现矩阵乘法。解法：使用三重循环实现标准矩阵乘法。或者使用NumPy的dot方法进行高效计算。defmatrix_multiply(A,B):m,n=len(A),len(A[0])n,p=len(B),len(B[0])C=[[0for_inrange(p)]for_inrange(m)]foriinrange
大数据追光猿·2025-03-01 12:07

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。
测试者家园·2025-03-01 12:05

2月27日全球科技信息差：技术浪潮下的信息博弈与应对策略

在科技领域，这种不对称性尤为显著，原因在于：技术迭代速度快：例如量子计算、人工智能模型（如DeepSeekR2）的研发进展往往由少数企业或机构主导，公众与普通投资者难以实时掌握动态。
eqwaak0·2025-03-01 11:21

开源AI：驱动人工智能发展的新引擎

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2研究方法与数据来源1.3报告结构与内容概述二、AI开源概述2.1AI开源的定义与内涵2.2AI开源的发展历程2.3AI开源的现状与规模三、AI开源对技术创新的推动3.1促进技术交流与共享3.2降低技术研发成本3.3提高技术透明度与可解释性3.4案例分析：以DeepSeek为例四、AI开源对产业发展的影响4.1重塑产业竞争格局4.2加速产业应用落地4.3促进产业
萧十一郎@·2025-03-01 11:50

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。
qq1309399183·2025-03-01 09:12

疯狂python_疯狂 python

本书讲授如何使用免费的资源，如PyGameZero和Ble...文章python人工智能命理20
weixin_39646970·2025-03-01 08:33

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。
黄晓魚·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（301-400）

1、关于pandas中的Series描述错误的是答案：Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案：DataFrame指数据框，相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后，可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中，可以获取某一列的值，也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info，以下用法有误的是答案：
奋力向前123·2025-03-01 08:30

【人工智能】数据挖掘与应用题库（1-100）

1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在，则导数就存在。答案:错4、关于梯度下降算法，下列说法错误的是（）错误:梯度下降算法能找到函数精确的最小值。5、正弦函数的导数是余弦函数。答案：对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案：错7、链式法则的步骤可以概况为：分解、各自求导、相乘、回代。答案
奋力向前123·2025-03-01 08:29

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练
AI天才研究院·2025-03-01 07:24

Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现）

引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-
lczdyx·2025-03-01 06:18

torch对于tensor的常规操作

前言使用pytorch框架，会常操作tensor，以下则是对tensor常规操作的汇总。
何33512336·2025-03-01 06:16

RuntimeError: Couldn‘t load custom C++ ops.This can happen if your PyTorch and torchvision versions

文章目录出现问题问题分析问题解决出现问题File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvision/ops/boxes.py",line40,innms_assert_has_ops()File"/home/anaconda3/envs/tris/lib/python3.8/site-packages/torchvi
万年枝·2025-03-01 06:46

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

从机器幻觉到智能幻觉

机器幻觉与智能幻觉主要是关于人工智能（AI）系统在处理信息和生成输出时，可能会产生的错误认知或“幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

场景：图书馆找书假设你在图书馆里，脑海中的问题是：“我想找一本关于人工智能的书。”（这就是你的查询，Q）。图书馆里的每本书都有一个标签，比如“人工智能入门”或“历史小说”（这些是键，K）。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例

作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
编程千纸鹤·2025-03-01 06:14

【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统

文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠
~啥也不会~·2025-03-01 06:12

端到端自动驾驶的分布式传感器融合架构

自动驾驶,分布式传感器融合,深度学习,计算机视觉,雷达,lidar,惯性导航,Kalman滤波,决策控制1.背景介绍自动驾驶技术作为未来交通运输的重要发展方向，近年来取得了显著进展。
AI智能涌现深度研究·2025-03-01 05:08
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