深度學習——Caffe 第2页

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

推动AI云产业向深向实，云·AI·算力创新发展大会即将启幕

近年来，以AIGC为代表的新兴技术正加速演进，全球站在智能化变革的起点，人工智能与云计算的深度融合，也驱动云计算进入第三次发展浪潮，迎来前所未有的机遇。

科技云报道·2025-02-18 14:02

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

码农避坑指南：Python编程全领域易错点深度剖析与解决方案

在编程世界中，无论是新手还是经验丰富的开发者，都难免陷入各种误区。从Python多线程的使用到微服务架构的管理，每个编程领域都隐藏着容易被忽视的陷阱。这些误区不仅影响代码性能、可读性和维护性，还可能带来安全隐患。本文将深入剖析编程全领域的易错点，通过实际案例和详细讲解，为你提供全面的解决方案，助你避开这些“坑”，编写出更高效、更安全、更易维护的代码。编程语言特性与最佳实践Python多线程与GIL

tekin·2025-02-18 13:29

深入剖析模型推理：原理、技术与挑战

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。

♢.＊·2025-02-18 13:29

AI 编程工具崛起，程序员的未来是否岌岌可危？

再者，深度学习技术的突破，尤其是大语言模型在代码理解与生成方面的显著进展，为AI编程提供了坚实的技术基础。最后，随着软件开发需求的不断增加，传统开发

·2025-02-18 13:26

DeepSeek：国产AI的荣耀之光

DeepSeek：国产AI的荣耀之光在国产AI领域，DeepSeek（深度求索）犹如一颗璀璨的新星，以其卓越的技术实力和创新精神，迅速成为行业的焦点，被誉为“国产之光”。

晚风る·2025-02-18 13:22

AI赋能教育：深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型的崛起，教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化，大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中，我们将基于一张完整的应用设计架构图，从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据，全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破，真正实现“AI赋能教育，重塑未来”。一、应用场景：从传统教育到

和老莫一起学AI·2025-02-18 11:33

奥比中光3D机器视觉相机能连接halcon吗？

奥比中光的设备与Halcon的兼容性可以通过以下方式实现：数据接口的通用性奥比中光的相机（如AstroPro、大白等）支持通过UVC协议获取彩色图像，深度数据则通过OpenNI或ROS2接口传输105。

视觉人机器视觉·2025-02-18 11:32

告别重复劳动！基于注解的通用列表导出组件设计与实现

在这个充满挑战与机遇的时代，我们每个人都在不断追求知识的深度与广度。而我的博客，正是一个激发灵感与分享智慧的乐园。

不会说话の猴子·2025-02-18 10:20

线性代数导引：张量与张量空间

线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。

AI大模型应用之禅·2025-02-18 09:15

提示词工程中的逻辑推理结构

推理结构通常基于演绎法和归纳法两种思维方式，分别从一般到特殊和从特殊到一般两种方向进行推理，确保生成的内容具有深度、精确性，并能够在复杂的主题中提供清晰的解答或分析。

由数入道·2025-02-18 08:03

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

本文重点前面我们学习了VGG，从现在开始我们将学习谷歌公司推出的GoogLeNet。当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是GoogLeNet的网络结构，在这个网络结构中我们可以看到红色框起来的地方，他就是Inception块，

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

Python：基于Scapy的深度包分析与网络攻击防御方案

目录1.环境准备2.基础流量捕获3.深度协议解析4.异常流量检测逻辑4.1SYNFlood检测4.2DNS放大攻击检测5.高级分析技术5.

Lethehong·2025-02-18 05:58

使用opencv实现深度学习的图片与视频的超分辨率

图片超分辨率什么是视频与图片的超分辨率，总结一下便是给一张分辨率比较低的图片，进行超分辨率的处理后，生成比较清晰的高分辨率的图片，上图图片完美解释了超分辨率的过程，由于不同的算法不同，处理的结果也不相同，本期我们介绍一下如何进行图片的超分辨率的处理。·EDSR模型图像超分辨率EDSR：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolutio

人工智能研究所·2025-02-18 05:27

Pytorch实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision

Zn要学习·2025-02-18 04:49

《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》

一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石，但并非简单沿用，而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制，这让模型在处理序列数

·2025-02-18 04:41

理解计算机系统_虚拟内存(二)缓存

本书内容对整个计算机系统做了系统性导引,每部分内容都是单独的一门课.学习深度根据自己需要来定引入接续上一帖物理和虚拟寻址1>物理寻址CPU访问内存的最自然方式就是使用物理地址,我们把这种方式称为物理寻址

jllws1·2025-02-18 04:16

本地部署DeepSeek模型技术指南

DeepSeek模型是一种先进的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。为了充分利用DeepSeek模型的强大功能，许多开发者和研究人员选择在本地环境中部署该模型。

Evaporator Core·2025-02-18 03:41

DeepSeek R1蒸馏版模型部署的实战教程

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·2025-02-18 03:09

yiui易柚7 是Android什么版本,康佳YIUI易柚系统升级5.0版本

dfnmigc·2025-02-18 00:05

DeepSeek vs ChatGPT：大模型技术路径的“分水岭”与行业颠覆性创新——2025年AI领域生态重构与场景革命深度观察

引言：从“参数竞赛”到“场景战争”的范式转移2025年，全球AI产业正经历从“技术崇拜”到“价值落地”的关键转折。当OpenAI、Google等巨头仍执着于千亿参数堆砌时，中国团队打造的DeepSeek以“场景穿透力”异军突起。这场较量不仅是技术架构的对垒，更是AI商业化逻辑的根本性变革。本文基于独家技术拆解与300+企业落地案例调研，揭示两大模型如何重塑行业规则。一、技术架构革命：MoEvsTr

富贵儿 ¥·2025-02-18 00:29

Aerospike 缓存超时错误的深度解析与解决方案

引言在使用Aerospike作为缓存解决方案时，开发者可能会遇到一些令人头疼的问题，其中一个常见的错误是AerospikeError:Clienttimeout:timeout=0iterations=3failedNodes=3failedConns=0。本文将通过实际案例，详细分析此错误的原因，并提供几种解决方案。错误背景假设我们正在尝试将数据推入Aerospike集群中以创建一个高效的缓存系

t0_54coder·2025-02-18 00:58

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

国产新星的崛起（二）ChatGPT：AI界的开拓者二、DeepSeek与ChatGPT使用指南（一）DeepSeek使用全攻略1.多种使用途径介绍2.功能使用技巧（二）ChatGPT使用秘籍1.访问与使用流程三、深度剖析

四念处茫茫·2025-02-17 23:21

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

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

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

leetcode盛水最多的容器c++深度剖析【双指针篇】

盛水最多的容器前言对于程序员来说，必不可少的就是一定的算法能力，可以跟着小编一起学习题目的做题思路，培养算法能力，这里的双指针抽象为一种数组下标，更像是一种做题思路文章目录盛水最多的容器前言题目解读算法思路编写代码总结题目解读查看原题请点击&height){intleft=0,right=height.size()-1,ret=0;while(leftheight[right])right--;e

重铸自身根基·2025-02-17 17:20

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

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

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

Windows奇技淫巧之网络命令行

写在前面：Linux老鸟会深度沉迷命令行，各种奇技淫巧心中涨，但是windows上的命令行相当好用，各种骚操作也是眼花缭乱。其中网络操作经常使用，本文做一个简单的总结。

沉迷单车的追风少年·2025-02-17 15:02

义父们，支持我兄弟参加CSDN博客之星2024！他是一名优秀的运维工程师！

Kubernetes（K8s）领域的深度实践者在K8s领域有着丰富的实战经验。他的

qq_42856429·2025-02-17 15:02

【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。

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

Spring常用注解和组件

引言了解Spring常用注解的使用方式可以帮助我们更快速理解这个框架和其中的深度注解@Configuration：表示该类是一个配置类，用于定义SpringBean。

优人ovo·2025-02-17 14:20

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

【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

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations

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

《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

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

9命怪猫·2025-02-17 11:33

SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案

然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。

·2025-02-17 11:36

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

仓库可视化管理有哪几个点：

无论是对现场管理进行深度优化，还是在数字化系统的选择上，企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理，以推动仓库管理水平的全面提升。

·2025-02-17 10:04

中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek，让AI应用遍地开花

DeepSeek能整合内外部数据，深度分析，打破

·2025-02-17 10:33

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