深度无盘

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

深度学习-124-LangGraph之基础知识(一)基本聊天机器人和工具增强的聊天机器人

文章目录1基本使用1.1聊天模型1.2创建图1.3与ICEL交互2构建一个基本的聊天机器人2.1定义状态2.2添加节点2.3添加边(入口点)2.4添加边(终点)2.5编译图2.6调用2.7整体代码3使用工具增强聊天机器人3.1百度搜索工具3.2绑定工具的聊天模型3.3定义图3.4添加工具节点3.5添加条件边3.6调用4参考附录1基本使用下图包含一个名为“Lucy”的节点，它执行聊天模型，然后返回结
皮皮冰燃·2025-02-22 04:36

构建未来课堂——C#教育技术下的学习管理系统(LMS)深度解析与实现

在信息技术飞速发展的今天，传统的教育模式正经历着前所未有的变革。在线教育平台、移动学习应用以及智能化教学工具层出不穷，为广大学生和教师提供了更加便捷的学习途径。其中，学习管理系统（LearningManagementSystem,LMS）作为连接师生之间的桥梁，扮演着至关重要的角色。本文将聚焦于如何使用C#编程语言结合最新的.NET框架和技术栈来开发一个功能完备且易于扩展的LMS系统，带领读者一同
墨夶·2025-02-22 04:32

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。
AI领航者·2025-02-22 04:02

Java 17革新：5大特性深度解析与实战指南

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣第1章：引言：Java17的风采Hey，亲爱的Java小伙伴们！你们有没有感觉到一阵新风扑面而来？没错，那就是Java17的气息！️Java17不仅仅是一个数字的跳跃，更是性能和安全的飞跃。它就像一位穿着新装的王子，带着满满的新特性，向我们走来。Java17的
墨瑾轩·2025-02-22 03:24

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)

深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时，我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分，这部分内容是在前面基础上开展学习的，且目前我的学习更加倾向于通识。
电棍233·2025-02-22 02:10

leetcode:236. 二叉树的最近公共祖先

百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树T的两个节点p、q，最近公共祖先表示为一个节点x，满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大（一个节点也
uncle_ll·2025-02-22 02:37

怎么设置固定IP地址上网

使用深度IP转换器设置电脑手机固定IP地址的步骤如下：1.下载并安装深度IP转换器访问官方网站：打开百度搜索，输入“深度IP转换器”，找到正版的官方网站。
shenduip·2025-02-22 02:36

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 1

在老师的建议下，他选择了TensorFlow，一个流行且强大的深度学习框架，希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
山海青风·2025-02-22 01:05

计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析

SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中，首先我们需要先理解几个名词：什么是尺度不变？
三年呀·2025-02-22 01:27

基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例

以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例，我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库（如TensorFlow、Keras）和数据处理库（如numpy、pandas），同时会用到音频处理库librosa
go5463158465·2025-02-22 01:57

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构，结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。
wyg_031113·2025-02-22 01:26

解锁DeepSeek超强能力，高效提问指南来袭！

一、精准需求，告别模糊二、背景加持，理解升级三、格式规范，一目了然四、对话进阶，深度互动五、万能公式，一键套用六、场景模板，轻松应对七、避坑指南，高效提问八、终极心法，沟通秘诀解锁DeepSeek超强能力
LCG元·2025-02-22 00:52

DeepSeek最新论文：原生稀疏注意力

论文大致内容如下：长文本建模的重要性在深度推理、代码生成和多轮对话等应用中，长文本建模显得尤为重要。然而，随着文本长度的增加，传统的注意力机制计算复杂度急剧上升，导致处理速度变慢，无
大模型老炮·2025-02-22 00:18

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型，以低成本、高推理能力著称，支持数学、代码等复杂任务。
·2025-02-21 23:25

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型，以低成本、高推理能力著称，支持数学、代码等复杂任务。
·2025-02-21 23:21

【硬核对比】ReentrantReadWriteLock 被全面碾压？阿里百万级压测揭秘 StampedLock 的真实性能！

本文将用源码层暴力拆解+阿里云压测数据+蚂蚁金服实战代码，深度对比两大读写锁，带你避开高
努力的靠近目标·2025-02-21 22:38

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练
CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR
生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一，其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而，由于焊接工艺的复杂性，在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷，如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量，还可能导致严重的安全事故。因此，如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下，而且受主
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置，极大地提升了检测的准确性和效率。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时
阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

Vue.js组件开发深度解析：从原理到最佳实践

Vue.js组件开发深度解析：从原理到最佳实践一、Vue组件核心运行机制1.1响应式数据驱动原理//Vue3的响应式实现constreactiveMap=newWeakMap();functionreactive
星鬼123·2025-02-21 19:42

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

2024年国内人工智能大模型汇总

该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上，利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。
kiiy2·2025-02-21 18:02

领域驱动设计（DDD）深度解析：从理论到复杂系统落地的全生命周期实践指南

引言：为什么需要领域驱动设计？在软件系统复杂度指数级增长的今天，传统的数据驱动或功能驱动开发模式已难以应对业务的多变性和系统的演化需求。领域驱动设计（Domain-DrivenDesign,DDD）作为一种以业务领域为核心的系统设计方法论，通过统一语言、领域模型与分层架构的结合，为复杂系统的开发提供了从战略到战术的全方位解决方案。根据《IEEESoftware》2023年的调研报告，采用DDD的企
sanggou·2025-02-21 17:50

硬刚Android Jetpack：3万字全面指南与应用实践大揭秘

目录一、Jetpack概述（一）组件架构大剖析（二）优势特点大放送二、核心组件应用（一）ViewModel使用全攻略（二）LiveData实践秘籍（三）Room数据库深度解析（四）DataBinding
大模型大数据攻城狮·2025-02-21 16:49

ARCore：ARCore的点云与深度API应用_2024-07-25_20-37-55.Tex

ARCore：ARCore的点云与深度API应用ARCore简介ARCore的基本概念ARCore是Google开发的一个增强现实(AR)平台，旨在为移动设备提供高精度的AR体验。
chenjj4003·2025-02-21 16:16

◼️孕期饮食红黑榜｜这3类“健康“蔬菜竟是胎儿刺客！营养师紧急预警[特殊字符]

附《2025中国孕期膳食安全白皮书》替代方案+三甲医院检测报告↓争议蔬菜TOP3深度拆解（附科学替代公式）1️⃣黑木耳——双重陷阱杀手营养悖论：含铁量≈猪肝70%却成细菌培养皿⚠️实验室数据：浸泡超4小时米酵菌酸激增
baolutaiqi·2025-02-21 16:45

最新报告：深度解读中国车企海外业务的人才布局

目录往期推荐报告详情更多推荐往期推荐ETAS工具链自动化实战指南＜一＞ETAS工具链自动化实战指南＜二＞ETAS工具链自动化实战指南＜三＞AUTOSAR工程师必读：Artop的核心功能Vector工具链自动化实战指南＜一＞isolar高手秘籍|ECUConfiguration三分钟速成！掌握核心步骤：RTA-BSW以太网配置全解析一文详解TC399CANMCAL配置LSL常见应用场景及示例＜一＞L
汽车电子工具智慧库·2025-02-21 16:43

初识pytorch

一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系，我们可以将它们放在人工智能（AI）的大框架中来看。
m0_73286250·2025-02-21 15:02

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。
iiilloi·2025-02-21 15:01

HarmonyOS Next人脸活体检测技术深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中的人脸活体检测技术，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、人脸活体检测原理与重要性（一）原理深入解释在HarmonyOSNext的安全防护体系中，人脸活体检测技术犹如一道坚固的防线，其核心原理基
·2025-02-21 14:34

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

深度学习探索-基础篇-正则化篇

2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2正则化的效果2.3WeightDecay2.4Dropout一、正则化介绍1.1正则化的简介在深度学习领域中
神仙盼盼·2025-02-21 13:49

在Qt6 QML中集成JavaScript

目录简述1.JavaScript类型2.QML对JavaScript类型的扩展2.1提供全局对象和辅助方法2.2支持动态对象创建2.3增强的导入机制2.4严格的作用域和类型检查2.5与QML属性和信号的深度集成
Quz·2025-02-21 12:36

【深度学习】Unet的基础介绍

U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文为什么叫U-Net？U-Net的结构像字母“U”，所以得名。
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

C与C++ —— 深度剖析区别

目录一、C和C++深度剖析1.编程范式2.内存管理3.标准库4.运行效率5.应用场景二、总结三、其他值得关注的差异一、C和C++深度剖析1.编程范式C：是一种结构化编程语言，以过程式编程为核心。
Exhausted、·2025-02-21 11:28

量子计算行业深度研究报告：从理论突破到产业变革

目录一、量子计算行业全景洞察1.1量子计算基本原理1.2量子计算发展历程1.3量子计算发展现状二、量子计算关键技术剖析2.1量子比特技术2.1.1超导量子比特2.1.2离子阱量子比特2.1.3光量子比特2.1.4其他量子比特技术2.2量子纠错技术2.3量子算法研究2.3.1Shor算法2.3.2Grover算法2.3.3其他量子算法三、量子计算产业生态构建3.1量子计算产业链结构3.2产业链上游：
萧十一郎@·2025-02-21 10:48

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

随着人工智能（AI）的兴起，尤其是在深度学习、自然语言处理（NLP）和智能决策算法方面的突破，AI驱动的自动化测试正逐渐成为现代软件开发中的核心组成部分。
测试者家园·2025-02-21 09:43

智能汽车安全实战：车联网威胁检测从入门到精通（含CAN总线/OTA/深度学习完整代码实现）

车联网安全威胁检测实战：从CAN总线到OTA的全链路攻防解析（附完整Python代码）一、车联网安全威胁现状与挑战随着智能网联汽车渗透率突破60%，车端ECU数量超过150个，车载通信接口增加至8种以上，攻击面呈现指数级增长趋势。2023年某知名车企曝出的OTA升级漏洞导致50万辆汽车面临远程控制风险，凸显车联网安全检测的紧迫性。二、车联网安全检测技术框架2.1威胁检测架构设计classVehic
Coderabo·2025-02-21 08:04

基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本Astra调用深度相机（学习笔记）

1、Ros系统的简要介绍：ROS是你的机器人的操作系统。它运行在各种不同类型的计算机上的标准Linux系统之上，如树莓派或其他的一些单片机、以及笔记本电脑或台式电脑。ROS中可执行的程序的基本单位是：节点（node）节点之间通过消息机制进行通信，这就组成了：算图（abac）节点之间通过收发消息进行通信，消息的收发机制分为：话题（topic）、服务（service）和动作（action）1.ROS提
Z._ Yang·2025-02-21 07:32

58同城深度学习推理平台：基于Istio的云原生网关实践解析

在当今数字化时代，深度学习技术的快速发展为各行各业带来了革命性的变化。作为国内领先的分类信息网站，58同城一直致力于通过技术创新提升服务质量和用户体验。
ITPUB-微风·2025-02-21 07:01

内容中台重构智能服务：人工智能技术驱动精准决策

内容概要现代企业数字化转型进程中，内容中台与人工智能技术的深度融合正在重构智能服务的基础架构。
清风徐徐de来·2025-02-21 07:30

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值
代码编织匠人·2025-02-21 06:54

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer模型进行汇率预测3.1数据序列化3.2Transformer模型构建3.3模型训练与评估3.4结果可视化结论引言外汇市场是一个充满波动性的金融市场，吸引了众多交易者和投资者。为了做出明智的决策，预测
人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

使用shell脚本运行python程序

在训练深度学习模型时，为了解放生产力，避免手动调参等，一般写成shell脚本的形式，执行一次shell就可以把所有的python程序给运行完毕。
GiantGo·2025-02-21 05:15
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