深度有趣

电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT下载[AVI/1.28GB/2.35GB]高清百度云共享[HD1280p已更新]

影片不仅以其震撼的视觉效果和深刻的情感内核赢得了观众的喜爱，更以其独特的文化魅力和哲学深度引发了广
·2025-02-07 13:27

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

Vue混入（Mixins）与插件开发深度解析

Vue混入（Mixins）与插件开发深度解析Vue混入（Mixins）与插件开发深度解析1.Vue混入（Mixins）核心概念1.1什么是混入1.2基础使用方式1.3选项合并策略1.4全局混入及其风险1.5
prince_zxill·2025-02-07 13:04

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统
2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

Nginx 与实时数据分析：Fluentd 集成实战

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，编程之旅更有趣嘿，亲爱的探险家们！
墨瑾轩·2025-02-07 12:29

《用DeepSeek写周报，结果被猎头盯上了…》 —— 职场隐形战衣：如何用AI把周报写成“升职密码”，还让猎头疯狂挖角！

0.前情提要：从“周报流水账”到“人才市场硬通货”“小张啊，周报别写太长，但要有深度。”——曾经的我一听这话就瞳孔地震：❌周报の地狱模式：周一肝到周五，周报憋不出三行。
小嵌同学·2025-02-07 12:58

搜索与图论-------DFS与BFS与拓扑排序

一.深度优先搜索（基于栈）适用：既可以在无向图中也可以在有向图思路：从根节点出发，每次遍历他的第一个孩子节点直到遍历到叶子节点，再退回到他的父亲节点，接着遍历父亲节点的其他孩子节点，如此重复，直到遍历完所有的节点
尉迟黎烨·2025-02-07 12:56

深度整理总结MySQL——索引工作原理

B+树索引数据结构前言什么样的索引数据结构是好的搜索速度要求支持范围查找寻求适合查找的算法寻求合适的数据结构二叉查找树自平衡二叉树B树B+树数据结构B+与B树比较总结前言相信你在面试时，通常会被问到“什么是索引？”而你一定要能脱口而出：索引是提升查询速度的一种数据结构。索引之所以能提升查询速度，在于它在插入时对数据进行了排序.那么它的缺点也显而易见,影响插入或者更新的性能.所以，索引是一门排序的艺
左灯右行的爱情·2025-02-07 12:56

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露
敏叔V587·2025-02-07 11:52

图论- DFS/BFS遍历

DFS/BFS遍历深度优先搜素(DFS)Vertex模版-遍历所有节点为什么成环会导致死循环呢临接矩阵和临接表版-遍历所有节点遍历所有路径-临接矩阵和临接表版广度优先搜索(BFS)不记录遍历步数的需要记录遍历步数的需要适配不同权重边的深度优先搜素
左灯右行的爱情·2025-02-07 11:22

为什么越来越多的人使用嵌入式仿真实验教学平台进行嵌入式学习？

以下是一些主要原因：1.安全性高，避免硬件风险嵌入式技术的核心在于硬件与软件的深度结合。在实际开发中，硬件调试和实验可能会遇到各种问题，比如元件烧坏、信
嵌入式仿真实验教学平台·2025-02-07 10:17

TPU编程竞赛系列｜第八届集创赛“算能杯“报名开启！

随着深度学习和物联网技术的深度融合，我们正迅速步入一个智能化的时代，为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上，我们的
算能开发者社区·2025-02-07 08:34

如何在很多张JPG图片中,批量获取所有JPG图片的名称提取到Excel表格的解决方案，图片尺寸、经纬度、海拔等信息提取

婚纱摄影影楼的人面对一堆图片如何快速批量提取图片信息到Excel表格中，如何批量获取图片大小尺寸信息不知道如何如获取图片的文件路径、文件名、图片大小、尺寸、面积等很多图片信息路径、分辨率、宽度、高度、垂直水平分辨率、位深度
平安喜乐-开开心心·2025-02-07 08:33

深度解读Kafka数据可靠性

Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、ApacheStorm、Spark等都支持与Kafka集成。1概述Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：•它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展;•它同时为发布和订阅提供高吞吐量;•它支持多订
程序の之道·2025-02-07 06:17

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。
NoABug·2025-02-07 04:37

探索C语言简易计算器程序的实现与优化

在C语言编程学习中，实现一个简易计算器是一个常见且有趣的练习项目。它不仅能帮助我们巩固基本的语法知识，如函数、循环、分支结构，还能让我们深入理解程序设计的逻辑。
共享家9527·2025-02-07 04:07

探秘 DeepSeek：AI 领域的创新力量

一、公司背景与创始人DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，由量化资管巨头幻方量化成立。
秉寒·2025-02-07 04:35

瞎想：控制论、信息论与系统论：未来汽车产品的“三论融合”与深度思考

本文将系统性地阐述“三论”的原理、本质及未来发展，并深入探讨其与未来汽车产品的深度关联，为读者提供一份兼具专业性与前瞻性的技术解读。一、控制论、信息论与系统论的原理与本质1.控制论：从“反馈
天天爱吃肉8218·2025-02-07 04:03

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经
幸运 lucky·2025-02-07 03:28

RabbitMQ 深度解析与最佳实践

引言在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue,MQ）扮演着至关重要的角色，能够解耦系统、提高可用性、提升吞吐量。RabbitMQ作为业界广泛应用的MQ解决方案，支持多种消息路由机制，具备高性能、高可靠性。本文将深入探讨RabbitMQ的核心概念、工作原理、常见使用场景及最佳实践，助你在项目中高效使用RabbitMQ。RabbitMQ核心概念在使用RabbitMQ之前，必须了解其基础架
( •̀∀•́ )920·2025-02-07 03:56

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。
QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

Java泛型深度解析（JDK23）

第一章泛型革命1.1类型安全的进化史前泛型时代的类型转换隐患代码的血泪史（Java1.4版示例）：ListrawList=newArrayList();rawList.add("Java");rawList.add(Integer.valueOf(42));//编译通过//灾难在运行时爆发StringfirstElement=(String)rawList.get(0);//正常Stringsec
代数狂人·2025-02-07 02:22

网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级

DeepSeek-R1的深度推理能力不仅为AI产业的多元化发展开辟了新航道，也为包括教育在内的多个行业带来了革新动力。作为教育科技企业，网易有道坚持深入挖掘教育场
·2025-02-07 02:10

开源AI智能名片2 + 1链动模式S2B2C商城小程序：内容价值创造与传播新引擎

同时，深入探讨开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序这一创新商业模式，如何借助用户创造内容并传播的趋势，构建独特的商业生态，实现内容价值与商业价值的深度融合。
说私域·2025-02-07 01:45

百度智能云上架DeepSeek R1/V3，上线首日超1.5万家客户调用

为降低模型使用成本，百度智能云在推理引擎性能优化技术、推理服务工程架构创新以及推理服务全链路安全保障上的进行深度融合。
·2025-02-07 01:37

神经网络Neural Networks概述

深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。
种花家的码农·2025-02-07 00:40

万字长文带你深入解析跨域请求：JSONP与CORS的原理与实践

万字长文带你深入解析跨域请求：JSONP与CORS的原理与实践JSONP与CORS的原理与实践一、跨域问题的起源1.1同源策略（Same-OriginPolicy）1.2跨域场景分析二、JSONP解决方案深度解析
prince_zxill·2025-02-07 00:10

Java 大数据数据虚拟化：整合异构数据源的策略（41）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-02-07 00:09

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。著名专家进行特邀
禁默·2025-02-07 00:07

DeepSeek R1和V3区别

DeepSeekR1和V3是深度求索（DeepSeek）推出的两款大模型，尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异。
@Rocky·2025-02-06 23:02

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。
我就是全世界·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。
零 度°·2025-02-06 21:48

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。
清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler
娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1
盼小辉丶·2025-02-06 21:15

NVR管理平台EasyNVR深度解析：RTSP协议应用及摄像机集成

随着信息技术的飞速发展，智慧视频监控平台已成为现代社会安全管理与智能化建设的重要基石。在众多视频监控平台中，NVR管理平台EasyNVR凭借其高效性、兼容性和灵活性，赢得了广泛的赞誉和应用。RTSP协议主要用于控制声音或影像的多媒体串流。它允许客户端与服务器进行交互，从而控制流媒体的播放、暂停、停止、倒放、快进等操作。RTSP协议应用及原理1、应用场景：共装了几台网络摄像机，想要实现多台录像机同时
EasyGBS·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。
原机小子·2025-02-06 20:44

【前序、中序、后序遍历递归&栈的实现】

前序、中序、后序遍历递归&栈的实现递归实现前序遍历中序遍历后序遍历栈实现前序遍历中序遍历后序遍历特性DFS（深度优先搜索）BFS（广度优先搜索）遍历顺序深度优先，沿着树的深度遍历，直到叶子节点再回溯。
schedule___·2025-02-06 20:13

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https
哈维羊·2025-02-06 19:33

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去
杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

Java 大数据模型部署与运维：生产环境的挑战与应对（43）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-02-06 18:57

Java 大数据自动化机器学习（AutoML）：框架与应用案例（36）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：
青云交·2025-02-06 18:27

借助哪些工具能提升团队任务分配与执行效率？为你推荐这些方法与工具

本文聚焦团队任务分配与高效执行，深度剖析团队协作中任务分配不合理、沟通协作障碍、目标不明确、缺乏有效监督反馈等痛难点，阐述团队协作的必要性，进而给出合理分配任务、加强沟通协作等解决方法，还推荐了相关工具
·2025-02-06 17:49

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。
zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

SAP UI5 应用开发教程之三十八 - 使用 Chrome 开发者工具查看程序执行出错时的上下文信息

这是一个非常有趣的话题，因为它涉及到对Python中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用，我们需要逐步拆解Python类的构造方式以及方法绑定的原理。
·2025-02-06 17:42

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段
weixin_39630106·2025-02-06 17:22
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