深度机器学习基础第19页

深度学习-笔记1

·2025-02-01 12:15

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。

eso1983·2025-02-01 12:37

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

Python GIL（全局解释器锁）深度解析及其对多线程程序的影响

PythonGIL（全局解释器锁）深度解析及其对多线程程序的影响在Python编程世界中，GIL（全局解释器锁）是一个不可忽视的概念，尤其在涉及多线程编程时。

清水白石008·2025-02-01 11:03

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下，DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的代表性企业，凭借其显著的成本优势迅速崛起。

浅学多思·2025-02-01 11:01

JavaScript原型链与继承：优化与扩展的深度探索

在JavaScript的世界里，万物皆对象，而每个对象都有一个与之关联的原型对象，这就构成了原型链的基础。原型链，简单来说，是一个由对象的原型相互连接形成的链式结构。每个对象都有一个内部属性[[Prototype]]（在大多数浏览器中可以通过__proto__属性访问，不过__proto__是非标准属性，更推荐使用Object.getPrototypeOf()方法来获取原型），它指向该对象的原型对

李游Leo·2025-02-01 10:25

基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库）

face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。

F2022697486·2025-02-01 10:52

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构

黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。

小oo呆·2025-02-01 06:48

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。而且，RNN和LSTM在计算过程中，

老三不说话、·2025-02-01 05:16

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

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·2025-02-01 05:37

拼多多面试题——算法实习生

目录算法面试概述1.手写快速排序算法2.手写归并排序算法3.手写单链表反转算法4.手写二分查找算法5.手写KMP算法6.手写堆排序算法7.手写动态规划算法8.手写深度优先搜索算法9.手写广度优先搜索算法

fpga和matlab·2025-02-01 05:07

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

自定义命令执行器：C++中命令封装的深度探索（C/C++实现）

在现代软件开发中，执行系统命令是一项常见的需求，无论是自动化脚本、系统管理工具，还是需要调用外部程序的复杂应用程序，都离不开对系统命令的调用。然而，直接使用系统调用（如execve）虽然简单，但存在诸多问题，例如安全性不足、灵活性差以及可维护性低等。为了克服这些问题，我们可以通过封装命令执行逻辑，设计一个自定义的命令执行器。本文将深入探讨如何在C++中实现一个安全、灵活且易于管理的命令执行器。一、

程序猿编码·2025-02-01 03:55

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

AI Agent 指南：架构、构建与部署

从智能客服自动处理客户咨询，到智能投资顾问自主制定投资策略，AIAgent的应用场景不断拓展，深度融入生活与工作的诸多方面，成为推动智能化变革的关键力量。

大模型之路·2025-02-01 01:06

毕业设计项目深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!

bee_dc·2025-01-31 23:26

实现AVL树

它不仅能够提高搜索、插入和删除操作的效率，而且还能够确保树的深度始终保

我可能是个假开发·2025-01-31 23:55

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

深度学习篇---深度学习框架

文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

【升级！解锁 27 种文件格式，处理效率狂飙】

解锁27种文件格式，处理效率狂飙前言新增与优化功能详解代码深度解析GUI界面构建与交互逻辑多线程处理与消息队列机制文件处理核心逻辑如图所示注意事项前言这一版本的升级力度堪称全面且深入，在文件格式支持上，

努力的小好·2025-01-31 20:26

2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察

一、引言：站在自动驾驶的"技术奇点"2024年是自动驾驶行业从"技术验证"迈向"商业化落地"的关键转折点。从特斯拉FSDV12的端到端技术突破，到中国L3法规的破冰，从大模型重构感知架构，到城市NOA的"千城大战"，自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。作为某自动驾驶公司的算法工程师，我亲历了从传统模块化架构到数据驱动范式的技术跃迁。本文将以技术演进、行业洞察与个人实践为主线，剖析自动

xiaomu_347·2025-01-31 20:54

构建DDPM模型：实现手写数字生成

构建DDPM模型：实现手写数字生成作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.图像生成技术的演进图像生成技术近年来取得了飞速的发展，从早期的像素级操作到如今的深度生成模型，技术不断革新，生成的图像也越来越逼真

AI天才研究院·2025-01-31 19:16

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式，可以直接求解题1：爬楼梯问题三步问题。有个小孩正在上楼梯，楼梯有n阶台阶，小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。实现一种方法，计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大，你需要对结果模10000

zhang309841657·2025-01-31 17:34

新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析

现在的购物方式是越来越有趣了，新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据，带来全方位、多渠道、个性化购物体验。

v.15889726201·2025-01-31 17:34

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-01-31 17:31

手把手教你华为鸿蒙开发之第九节

华为鸿蒙开发：滚动视图Scroller与ForEach循环深度解析引言在移动应用开发中，滚动视图是展示大量内容的常用组件。华为鸿蒙操作系统提供了Scroller组件，允许开发者创建滚动视图。

·2025-01-31 17:27

Python GIL（全局解释器锁）机制对多线程性能影响的深度分析

在Python开发领域，GIL（GlobalInterpreterLock）一直是一个广受关注的技术话题。在3.13已经默认将GIL去除，在详细介绍3.13的更亲前，我们先要留了解GIL的技术本质、其对Python程序性能的影响。本文将主要基于CPython（用C语言实现的Python解释器，也是目前应用最广泛的Python解释器）展开讨论。GIL的技术定义GIL（GlobalInterprete

·2025-01-31 16:25

hibernate二级缓存

Hibernate二级缓存深度解析与技术实践核心原理与工作流程Hibernate二级缓存通过SessionFactory层建立全局数据缓冲区，采用分层存储机制实现数据库访问优化。

·2025-01-31 16:54

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

高效学习方法分享：提升学习效率与深度的实用技巧

学习是一个不断积累与优化的过程。无论你是学生、职场新人，还是希望提升自己的专业技能，掌握高效的学习方法都至关重要。在这篇文章中，我们将分享一些提升学习效率的策略，帮助你在有限的时间内获取更多的知识，且能记得更牢靠、理解得更透彻。一、理解学习的本质：主动学习VS被动学习在学习过程中，区分主动学习和被动学习至关重要。被动学习通常指的是通过听、看、读等方式接受信息，而主动学习则是指积极地进行思考、讨论、

威哥说编程·2025-01-31 14:41

【前端】Electron入门开发教程，从介绍Electron到基础引用以及部分深度使用，附带常见的十个报错问题的解决方案和代码优化。

Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS等Web技术创建跨平台桌面应用程序的框架。它结合了Chromium渲染引擎和Node.js运行时，允许开发者构建高质量的桌面应用。下面是一个简要的Electron开发教程，从基础到深入，并包括一些常见的报错问题及其解决方案。一、介绍ElectronElectron能够使用前端技术栈开发桌面应用，支持Windows、macOS和Linu

爱上大树的小猪·2025-01-31 14:10

DeepSeek-R1：多模态AGI的实践突破与场景革命

一、DeepSeek-R1的核心定位DeepSeek-R1是深度求索（DeepSeek）研发的多模态通用人工智能模型，旨在突破单一模态的局限性，实现文本、图像、语音、视频等跨模态信息的深度理解、推理与生成

热爱分享的博士僧·2025-01-31 14:09

低代码平台总数与深度解析

本文将全面盘点2023年至2024年国内外低代码平台，包括简道云、明道云、腾讯云低代码平台、ZohoCreator、微搭、华为云Astro、金蝶云·苍穹、用友YonBuilder、葡萄城活字格、氚云、宜搭、织信、爱速搭、宜搭、轻流、伙伴云、Zion、钉钉搭、数睿数据、奥哲云枢、网易数帆、北森iTalentX、JeecgBoot、ZohoCreator、腾讯微搭、氚云奥哲、APICloud柚子、搭搭

我就是全世界·2025-01-31 14:35

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下，人工智能领域中的大型语言模型（LLMs）正以

码事漫谈·2025-01-31 13:01

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

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