深度学习pytorch人工智能

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

使用AI自动写代码，DeepSeek+CLine+VSCode实战教程，主打一个便宜实惠用得起！

从程序员角度来看：DeepSeek一个人工智能助手，可以帮助我们解决代码知识点疑问，以及某个晦涩难懂的知识点问题，处理生活中的一些文本信息问题等。
AI程序猿人·2025-02-19 18:58

PyTorch使用教程(10)-torchinfo.summary网络结构可视化详细说明

1、基本介绍torchinfo是一个为PyTorch用户量身定做的开源工具，其核心功能之一是summary函数。这个函数旨在简化模型的开发与调试流程，让模型架构一目了然。
深图智能·2025-02-19 18:26

DeepSeek再传重大突破！新发布原生稀疏注意力（NSA）机制，重新定义AI效率天花板

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）2025年2月18日，中国AI领域迎来一枚“技术
shelly聊AI·2025-02-19 17:51

智慧园区安全调度的重要性

智慧园区通过物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了资源的高效配置和管理的智能化。然而，随着园区规模的扩大和复杂性的增加，安全问题也日益凸显。因此，智慧园区的安全调度显得尤为重要。
Guheyunyi·2025-02-19 16:45

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

DeepSeek 横空出世：程序员的机遇与挑战

一、引言在科技飞速发展的当下，人工智能领域不断涌现新的突破。DeepSeek作为国产大模型的代表，其爆火引发了广泛关注
程序员WANG·2025-02-19 15:09

聚焦银行业数智化转型，火山引擎数据飞轮系列白皮书重磅发布

通过大数据、人工智能等技术的应用，银行可以更加精准地了解客户需求，提供个性化的金融产品和服务，还能降低运营成本，提升风险管理能力，创造更多业务价值。
·2025-02-19 15:35

携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量

今年两会政府工作报告明确提出：“深化大数据、人工智能等研发应用，开展人工智能+行动，打造具有国际
·2025-02-19 15:03

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

ChatGPT-4o：不止是升级，是AI的“人性”觉醒？

王者归来：ChatGPT-4o重夺LLM桂冠在人工智能领域，竞争从未停止。各大科技巨头纷纷推出自家的大语言模型，试图在这一领域占据领先地位。
m0_74308707·2025-02-19 14:23

速收藏！支持 DeepSeek 集成的项目应用整理清单

文章目录介绍演示环境DeepSeek集成应用清单快速上手指南DeepSeek集成应用一览⚓️相关链接⚓️介绍在当今科技飞速发展的时代，各种人工智能技术层出不穷，其中DeepSeek备受瞩目，成为了众多开发者和用户关注的焦点
xiaoqiangclub·2025-02-19 13:46

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

AI 智能体 | 智能体中的工作流是什么？

工作流官方介绍：智能体中的工作流是一种利用人工智能代理（AIagents）来自动化和增强任务执行的方法。
酒仙果果·2025-02-19 13:42

基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取

一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。
梦落青云·2025-02-19 12:10

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记

服务器与环境配置——Ubuntu22.04杂记系统配置apt/apt-getProxy配置修改主机名用户权限文件复制一些容易出错的python库安装Pytorch3D(0.7.5)psbody-mesh4.0
Osiria·2025-02-19 12:32

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：自然语言处理在工作流中的应用关键词：AI代理工作流管理自然语言处理业务流程自动化交互式AI助手1.背景介绍1.1问题的由来随着数字化转型的深入，企业对提高运营效率的需求日益迫切
AI大模型应用之禅·2025-02-19 11:02

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda
三希·2025-02-19 11:29

揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界

一个操作系统如何改变世界文章目录揭秘Linux：从服务器到智能家居，一个操作系统如何改变世界引言：Linux，不仅仅是一个操作系统Linux在企业级应用中的霸主地位云计算与虚拟化：Linux的天下大数据与人工智能
寒水馨·2025-02-19 09:42

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导
wyg_031113·2025-02-19 08:35

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘

pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels
Ven%·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅

《人工智能所需的数学基础》：开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的数学基础人工智能所需的数学基础欢迎来到《人工智能所需的数学基础》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit
杨焕月Great·2025-02-19 07:31

Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用

简介简介：主要是采用了粒子群优化（PSO）算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的，粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数，这种方法利用一个搜索空间，在那里粒子群移动，找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用，也与彼此相互作用，具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度，探索粒子的历史和粒子的邻居，可以知道
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 07:30

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取

博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。
程序小勇·2025-02-19 06:22

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络）会议：20244thInternationa
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目：FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss（基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

论文简介论文：ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata（ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing论文摘要：铣削操作过程中的刀具破损监测(TBM)对于确保工件质量和最大限度减少经济损失至关重要。在训练数据充足、分布均
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

简介简介：采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测，并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

2024年AI虚拟伴侣应用趋势深度剖析：技术前沿与社会影响

随着人工智能技术的飞速发展，AI虚拟伴侣市场在2024年迎来了前所未有的繁荣期。
花生糖@·2025-02-19 05:46

AI与育儿领域的融合——探索未来的可能性

随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI在育儿领域的应用逐渐展现出巨大的潜力，不仅能够为父母提供及时有效的支持，还能在很大程度上改善育儿体验。
花生糖@·2025-02-19 05:46

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能 学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示
追光者♂·2025-02-19 05:15

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

流行编程语言全解析：优势、应用与短板

机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
a小胡哦·2025-02-19 03:27

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。传统的RNN和LSTM虽然能够处理序列任务，但因为它们在处理序列时需要一步步前进，因此其他信息无法立即对其产生影响，当序列变长时，长距离依赖的信息很可能会被丢失。为了解决这个问题，Transformer模型被设计出来，内核思想是利用自注意力机制，这样模型可以直接对输入序列的任意两个位置建立直
医学小达人·2025-02-19 03:24

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术
Long_poem·2025-02-19 02:23

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

随着大数据和人工智能技术的飞速发展，电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。
Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

采用分布式部署deepseek

软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
慧香一格·2025-02-19 02:14

亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介

ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介：ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展，自动驾驶和智能座舱等技术快速进步，但人工智能在汽车领域应用面临安全性
亚远景aspice·2025-02-19 01:42

《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》1

下面呈现《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》全文，全文内容超过20000字，报告内容全面、结构严谨，涵盖了全球及中国市场现状、技术趋势、竞争态势
AI天才研究院·2025-02-19 01:39

AI芯片：科技变革的核心驱动力

近年来，人工智能（AI）的飞速发展对众多行业产生了深远影响，芯片领域也不例外。AI在芯片设计、制造及应用等方面带来了革新性的改变，成为推动芯片行业发展的关键力量。
乐得瑞_郑钊展13172458616·2025-02-19 01:37

为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线 人工智能首选语言：python Python新技术

人工智能首选语言：python必学。
小黄人软件·2025-02-19 01:37

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36
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